04.08.2026 aktualisiert
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Data Analyst | ETL-Automatisierung | Business Intelligence & Prozessanalyse
Haltern am See, Deutschland
Deutschland
B.Sc. in Verkehr und Straße, Karaganda Technical UniversityÜber mich
Data Analyst mit Fokus auf BI-Entwicklung, ETL-Automatisierung und Reporting. Aufbau von Datenmodellen (Qlik Sense), Scraping-Pipelines (400+ Quellen) und KPI-Dashboards (Power BI, DataLens) – Reporting- Effizienz um 40% gesteigert. Verfügbar remote und vor Ort (NRW).
Skills
A/B TestingData AnalysisAutomatisierungBusiness IntelligenceWeb ScrapingETLExcel Pivot TablesPythonVisualisierungMicrosoft Power BISciPySQLStatistikenProzessanalyseQliksense
Business Intelligence & Dashboarding
Aufbau und Konzeption von Datenmodellen und Dashboards in Qlik Sense und Yandex DataLens mit 15+ KPIs zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen in Vertriebs- und Controlling-Kontexten.
ETL-Automatisierung & Datenpipelines
Entwicklung stabiler Dateninfrastrukturen mittels Docker, MySQL und Python (pandas, NumPy, seaborn) zur Extraktion, Transformation und Bereinigung von Rohdaten aus verschiedenen Quellen.
SQL & Datenbankmanagement
Einsatz von SQL (PostgreSQL, MySQL, Oracle) zur Analyse, Migration und Normalisierung komplexer Datenbankstrukturen sowie zur Automatisierung von Dokumenten-Exporten und Reporting-Prozessen.
Python-Datenanalyse
Nutzung von Python-Bibliotheken wie pandas, NumPy, seaborn, BeautifulSoup und scipy zur Datenanalyse, Visualisierung und Automatisierung von Prozessen.
A/B-Testing & Statistik
Durchführung statistischer Tests (t-Test, Mann-Whitney-U) zur Validierung von Algorithmen und Conversion-Analysen sowie Ableitung von Handlungsempfehlungen auf Basis statistischer Signifikanz.
Web Scraping
Entwicklung automatisierter Web-Scraping-Systeme mit Python (BeautifulSoup, pandas) zur Datenerhebung aus 400+ Quellen mit Integration in BI-Systeme.
KPI-Reporting & Business Metrics
Berechnung und Analyse von Business-Metriken wie LTV, Retention Rate und DAU sowie Erstellung von Management-Dashboards mit Anomalie-Erkennung.
Power BI & Power Query
Kenntnisse in Power BI und Power Query zur Erstellung von Berichten und Datenmodellen im Microsoft-Ökosystem.
Microsoft 365 & Jupyter Notebook
Einsatz von MS365 (Excel), Jupyter Notebook und PyCharm als Arbeitsumgebungen für Datenanalyse und Entwicklung.
Aufbau und Konzeption von Datenmodellen und Dashboards in Qlik Sense und Yandex DataLens mit 15+ KPIs zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen in Vertriebs- und Controlling-Kontexten.
ETL-Automatisierung & Datenpipelines
Entwicklung stabiler Dateninfrastrukturen mittels Docker, MySQL und Python (pandas, NumPy, seaborn) zur Extraktion, Transformation und Bereinigung von Rohdaten aus verschiedenen Quellen.
SQL & Datenbankmanagement
Einsatz von SQL (PostgreSQL, MySQL, Oracle) zur Analyse, Migration und Normalisierung komplexer Datenbankstrukturen sowie zur Automatisierung von Dokumenten-Exporten und Reporting-Prozessen.
Python-Datenanalyse
Nutzung von Python-Bibliotheken wie pandas, NumPy, seaborn, BeautifulSoup und scipy zur Datenanalyse, Visualisierung und Automatisierung von Prozessen.
A/B-Testing & Statistik
Durchführung statistischer Tests (t-Test, Mann-Whitney-U) zur Validierung von Algorithmen und Conversion-Analysen sowie Ableitung von Handlungsempfehlungen auf Basis statistischer Signifikanz.
Web Scraping
Entwicklung automatisierter Web-Scraping-Systeme mit Python (BeautifulSoup, pandas) zur Datenerhebung aus 400+ Quellen mit Integration in BI-Systeme.
KPI-Reporting & Business Metrics
Berechnung und Analyse von Business-Metriken wie LTV, Retention Rate und DAU sowie Erstellung von Management-Dashboards mit Anomalie-Erkennung.
Power BI & Power Query
Kenntnisse in Power BI und Power Query zur Erstellung von Berichten und Datenmodellen im Microsoft-Ökosystem.
Microsoft 365 & Jupyter Notebook
Einsatz von MS365 (Excel), Jupyter Notebook und PyCharm als Arbeitsumgebungen für Datenanalyse und Entwicklung.
Erfahrung
Berufserfahrung0 - 5 Jahre
Freelancer seit2025
Sprachen
DeutschverhandlungssicherEnglischGrundkenntnisseRussischMuttersprache
Projekthistorie
● Konzipierte und implementierte ein automatisiertes Monitoring-Dashboard in Yandex DataLens - Geschäftsprozess-Laufzeiten und Erfolgsquoten in Echtzeit für das Management visualisiert.
● Baute eine stabile Dateninfrastruktur mittels Docker und MySQL auf - ETL-Prozesse mit Python (pandas, NumPy, seaborn) zur Extraktion und Transformation von Rohdaten entwickelt.
● Führte YoY-Performance-Analysen (2023-2025) durch - kritische Performance-Einbrüche identifiziert und die Fehlerrate in Geschäftsprozessen um 15% gesenkt.
● Automatisierte die Migration von 25+ Excel-Reports aus 1C (Python: pandas, openpyxl) - Audit, Bereinigung und Validierung automatisiert, konsolidierte Management-Dashboards in DataLens aufgebaut.
● Konzipierte und baute eigenverantwortlich Qlik Sense Datenmodelle und Dashboards (15+ KPIs) auf, die datenbasierte Entscheidungen im Vertriebs- und Controlling-Kontext beschleunigten.
● Entwickelte ein automatisiertes Web-Scraping-System (Python: BeautifulSoup, pandas) für 400+ Quellen - mit Integration in Qlik die Support-Reaktionszeit um 40% gesteigert.
● Automatisierte Dokumenten-Exporte (SQL, Python) und steigerte dadurch die Effizienz der Berichterstellung um 30%.
● Migrierte und normalisierte Oracle-Daten sowie komplexe Excel-Strukturen aus mehreren Standorten und überführte sie in ein automatisiertes BI-System mit konsolidierter Datenbasis.
● Modellierte eigenverantwortliche Datenarchitekturen in Qlik Sense und integrierte Oracle- , SQL- und Excel-Datenquellen effizient für holistische Analysen.
● Entwickelt Immobilien-Dashboard (15+ KPIs) in DataLens auf Basis von PostgreSQL Abfragen - Standort- und Saisonalitätsanalyse für Maklerunternehmen, Entscheidungsfindung um 20% beschleunigt.
● Durchgeführt A/B-Testing (t-Test, Mann-Whitney-U) zur Validierung eines neuen Empfehlungsalgorithmus (Yandex Books) sowie Conversion-Analyse eines E-Commerce-Redesigns - statistische Signifikanz bewertet und Handlungsempfehlungen abgeleitet.
● Analysierte Ticketing-Daten (SQL + Python) und verglich DAU, Conversion Rate, durchschnittlichen Bestellwert sowie Nutzerverhalten Mobile vs. Desktop per Hypothesentest.
● Validierte Startup-Datensätze (Python: pandas, seaborn), erstellte Investitionsentscheidungsgrundlagen für 5+ Startups und reduzierte die Bearbeitungszeit durch Automatisierung um 15%.
● Berechnete Business-Metriken (LTV, Retention Rate, DAU) via SQL und erstellte ein DataLens-Dashboard mit Anomalie-Erkennung für das Management.
● Führte eine Marktanalyse des Moskauer Gastronomiemarkts durch (Python) und erarbeitete datenbasierte Standort- und Segmentempfehlungen für Investoren.
Zertifikate
Career Essentials in Data Analysis
Microsoft2026
Stakeholder-Management
Yandex2025