Ответ
Да, владею SQL и Python, которые активно использую в аналитике.
SQL – для работы с базами данных (извлечение, агрегация, джойны):
SELECT
user_id,
COUNT(order_id) AS orders_count,
SUM(amount) AS total_spent
FROM orders
GROUP BY user_id
HAVING COUNT(order_id) > 5;
Python – для автоматизации, анализа и визуализации (pandas, matplotlib, seaborn):
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df['profit_margin'] = (df['revenue'] - df['cost']) / df['revenue']
df.groupby('category')['profit_margin'].mean().plot(kind='bar');
Также знаком с основами Airflow, Git, API-запросов.