Салимов Ринат

Я senior data / BI / product analyst с опытом построения аналитики от сырых данных до решений для бизнеса. Помогаю превращать разрозненные данные и ручные отчёты в понятные дашборды, устойчивые ETL-процессы и метрики, на основе которых можно управлять продуктом, продажами и маркетингом.

Работал с B2B-маркетплейсом, финтех- и EdTech-продуктами: развивал BI-системы, строил воронки и модели юнит-экономики, автоматизировал отчётность, проектировал витрины данных и поддерживал миграции DWH. Использую SQL, Python, Power BI, Metabase, Superset, Airflow, ClickHouse и Vertica.

Как ментор могу помочь начинающим и middle-аналитикам с SQL и Python, проектированием дашбордов, продуктовой аналитикой, подготовкой к собеседованиям и развитием карьерного трека в аналитике. Ставлю акцент на практику: разбираем реальные задачи, улучшаем портфолио и учимся не просто строить отчёты, а формулировать выводы, которые действительно влияют на бизнес.

Могу помочь Junior и Middle аналитикам, а также специалистам, которые хотят перейти в Data / BI / Product Analytics.

Могу помочь:

— выстроить карьерный план в аналитике: от первого оффера до перехода на уровень Middle/Senior;

— подготовиться к собеседованиям на позиции Data Analyst, BI Analyst и Product Analyst;

— улучшить резюме, LinkedIn-профиль, портфолио и самопрезентацию;

— освоить SQL для аналитических задач: оконные функции, CTE, сложные выборки, оптимизация запросов и работа с витринами данных;

— разобраться, как применять Python в аналитике: pandas, NumPy, автоматизация расчётов и подготовка данных;

— научиться строить полезные дашборды в Power BI, Metabase, Superset или DataLens — от сбора требований до визуализации и внедрения;

— понять основы продуктовой аналитики: воронки, конверсия, когортный анализ, A/B-тесты, юнит-экономика и метрики продукта;

— научиться превращать бизнес-вопросы в аналитические задачи, формулировать гипотезы и делать выводы, полезные для бизнеса;

— разобраться в устройстве DWH, витрин данных, ETL/ELT-процессов и качестве данных;

— подготовить и разобрать учебный или рабочий кейс, получить обратную связь по SQL-запросам, дашбордам и презентациям;

— перейти из смежной сферы в аналитику и сформировать практическое портфолио без коммерческого опыта.