Какие задачи решал на Python

• Анализ данных: Использовал Pandas для обработки и агрегации данных (например, расчёт метрик retention, ARPU, LTV). Пример:

    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('data.csv')
    df['retention'] = df['active_users'] / df['installs']

• Визуализация: Matplotlib/Seaborn для графиков (DAU, конверсии воронок). Пример:

    import seaborn as sns
    sns.lineplot(data=df, x='date', y='dau')

• A/B-тесты: Проверка статистической значимости через scipy.stats. Пример:

    from scipy.stats import ttest_ind
    ttest_ind(group_a, group_b)

• SQL-запросы: Автоматизация выгрузок с psycopg2/sqlalchemy.

• ETL-процессы: Автоматизация пайплайнов (Airflow, Prefect).