BI-аналитика
— Работать с репозиторием через GitLab
— Работать с ClickHouse через Redash
— Подключаться к базам данных через Jupyter Notebook
— Создавать продуктовые дашборды в Superset
— Рассчитывать Retention для различных когорт, и использовать эту метрику для проверки продуктовых гипотез
Статистика и А/B-тесты
— Оценивать корректность работы системы сплитования при помощи симуляции А/Атестов
— Анализировать A/B-тесты с помощью классических и специализированных статистических методов
— Исследовать данные и распределения, чтобы верно выбирать стат. критерий
Автоматизация процессов
— Оценивать размер выборки методом Монте-Карло
— Организовывать ETL-процессы при помощи Airflow
— Пользуясь библиотекой Orbit, обучать, валидировать и сравнивать прогнозные модели
— Создавать телеграм-бота и настраивать автоматическую отправку аналитической сводки в телеграм
— Писать систему алертов для приложения для отслеживания резких изменений в продуктовых метриках
— Анализировать неэкспериментальные данные с помощью метода CausalImpact