Дата аналитик/Статистик Уровень дохода не указан О...

Вот что я бы предложил для отклика на эту вакансию.

---

1. Сопроводительное письмо (можно вставить в отклик)

Добрый день!

Меня заинтересовала вакансия Дата аналитика/Статистика в компании Nielsen. У меня 1–3 года опыта работы с данными, а также профильное образование (математика/статистика/техническая специальность).

В своей работе я занимаюсь:

• анализом выборочных данных и оценкой показателей по генеральной совокупности;
• построением и интерпретацией статистических моделей (регрессия, сегментация, A/B-тесты — укажите, что вам ближе);
• написанием SQL-запросов для извлечения и агрегирования данных;
• обработкой и анализом данных в Python / R (pandas, numpy, scikit-learn и др. — оставьте только то, чем реально пользуетесь);
• подготовкой отчетов и презентаций в Excel / PowerPoint для смежных команд.

Мне интересна ваша вакансия, потому что:

• вы работаете с рынком FMCG и большими массивами данных,
• есть задачи по дизайну выборок и оценке количества торговых точек,
• используется стек инструментов, с которым я уже работаю (SQL, Python, R), и есть возможность развиваться в статистическом моделировании.

Со своей стороны могу предложить внимательность к данным, аккуратность в расчетах, умение объяснять результаты бизнес-заказчикам понятным языком и готовность работать в команде.

Готов(а) выполнить тестовое задание.

Телефон для связи: +7 (XXX) XXX-XX-XX
E-mail: ваш[email protected]

С уважением,
Ваше имя

Замените всё курсивом и в скобках на свои реальные навыки и контакты, лишнее — уберите.

---

2. Как адаптировать резюме под эту вакансию

Цель / позиция

Вверху резюме можно написать:

Цель: позиция «Дата аналитик / Статистик» в компании Nielsen (рынок FMCG, работа с выборочными данными и статистическими моделями).

Раздел «Ключевые навыки»

Соберите блок, который напрямую «отзеркаливает» требования вакансии:

• Статистика и анализ данных: выборки, оценка параметров, проверка гипотез
• Работа с выборочными данными и оценкой по стране
• Статистические модели: регрессия, классификация, сегментация (оставьте только то, что реально делали)
• Python: pandas, numpy, matplotlib / plotly, scikit-learn
• SQL: написание запросов, джойны, агрегации, подзапросы
• R (если действительно используете): dplyr, ggplot2, моделирование
• Excel: сводные таблицы, сложные формулы, VLOOKUP/XLOOKUP, условные форматы
• Опыт работы с большими массивами данных
• Умение работать в команде, внимательность к деталям, организованность

Если знаете английский, добавьте отдельной строкой:

Английский язык: [уровень, например B1/B2/C1] — рабочее чтение документации, общение по работе.

Раздел «Опыт работы» (пример формулировок)

Для каждой релевантной позиции 1–3 лет напишите 3–6 bullets. Например:

Дата аналитик
[Название компании], [город] · [ММ.ГГГГ] – по наст. время

• Анализировал(а) выборочные данные по [клиентам/магазинам/продажам] и оценивал(а) показатели на уровне всей сети / региона / страны.
• Участвовал(а) в дизайне выборок: определение размера выборки, критерии отбора объектов, оценка репрезентативности.
• Строил(а) статистические модели (например, линейная/логистическая регрессия) для прогнозирования продаж / вероятности отклика / других бизнес-показателей.
• Писал(а) SQL-запросы для извлечения и агрегирования данных из [название БД или DWH].
• Автоматизировал(а) часть обработки данных в Python (скрипты для очистки, трансформации, отчетов).
• Готовил(а) регулярные отчеты и презентации для смежных команд (маркетинг, продажи, продукт).

Если есть хоть какой-то опыт именно в FMCG или ритейле, обязательно подчеркните это отдельным bullet’ом:

• Анализировал(а) продажи и ассортимент в FMCG (категории: …), участвовал(а) в проектах по оценке долей рынка и дистрибуции.

Заполняйте только то, что соответствует вашему реальному опыту, но формулировки лучше делать максимально «созвучными» тексту вакансии.

Раздел «Проекты / учебные работы» (если опыта не так много)

Если вы недавно закончили вуз или часть задач была в учебных проектах:

• Курсовой/дипломный проект: «[Название]» — разработка статистической модели для [задача], анализ выборочных данных, оценка погрешностей.
• Учебный проект: дизайн оптимальной выборки для оценки [показателя] по [населению/клиентам/магазинам].
• Пет-проекты в Python: анализ открытых данных (Kaggle / госстатистика и т.д.), построение моделей, визуализация.

Раздел «Образование»

Упор на «математика/статистика/техническое/экономическое с мат. уклоном»:

[Вуз], [Факультет], [Специальность]
Бакалавр/Магистр, годы обучения
Профильные дисциплины: теория вероятностей, математическая статистика, эконометрика, методы анализа данных, базы данных (оставьте релевантное).

Раздел «Дополнительно»

• Курсы по Python / SQL / анализу данных (с указанием платформы и года).
• Конференции / митапы (если были).
• Участие в хакатонах / соревнованиях по данным (если было).

---

Если хочешь, можешь скинуть своё текущее резюме (без личных данных, если так комфортнее) — я помогу переформулировать опыт и навыки конкретно под эту вакансию.