- Продвинутые Google-таблицы (формулы, ВПР, графики и визуализация) и Google-формы (создание, привязка к таблицам и автоматизации анализа данных при добавлении/обновлении) - Основы статистики (взаимосвязи в данных, случайные величины, доверительные интервалы, статистическая проверка гипотез) - Google Data Studio (визуализация данных в одном отчете из разных источников, дашборды с фильтрами и пр.) - Начальные знания по машинному обучению (классификация, регрессия, кластеризация; линейная регрессия) - Основы визуализации данных (гештальт-психология, User stories, внутренние и внешние источники) - Tableau/KNIME (начальные знания) - SQL/PostgreSQL на хорошем уровне (JOINы, агрегатные функции, группировка данных и подзапросы, оконные функции, CTE, представления, рекурсивные запросы, работа с JSON, анализ скорости запросов explain, проектирование БД и создание/редактирование таблиц, ограничения) - Python (pandas, numpy): функции, классы, умение работать с разными типами данных (стоки, списки, словари и пр., а так же JSON), со временем изучаю новые библиотеки и практикуюсь (как в аналитических операциях, так и например в создании телеграмм ботов) - Jupyter-ноутбук / Google Colab - Большой опыт работы в MS Office: например, Exel (более 6 лет занимался обработкой файлов с данными о товарах, ВПР - закрытыми глазами)