# Ingrid Eriksen

Headline: Dataanalytiker med fokus på innsikt og visualisering

- Email: ingrid.eriksen@gmail.com
- Phone: +47 412 34 567
- URL: https://ingrid-eriksen.no

Plassering: Kirkegata 12, Oslo, Oslo, Norge, 0153

Profiler: 
- LinkedIn: [@ingrid-eriksen](https://www.linkedin.com/in/ingrid-eriksen)
- GitHub: [@ingeriksen](https://github.com/ingeriksen)

## Grunnleggende informasjon

- Analytisk og nysgjerrig dataanalytiker med erfaring fra offentlig sektor og konsulentbransjen
- Sterk kompetanse innen dataanalyse, statistikk og maskinlæring, med verktøy som Python, SQL, R og Power BI
- God til å formidle komplekse sammenhenger til ulike målgrupper og skape beslutningsgrunnlag
- Erfaring med datavask, visualisering og utvikling av automatiserte analyser


## Utdanning

### Universitetet i Oslo

Master, Samfunnsøkonomi, Poeng: A / 5,0, aug. 2016–juni 2021

URL: https://www.uio.no/

Kurs: Statistikk for samfunnsvitere, Økonometri med Python, Maskinlæring for samfunnsvitere, Datavask og datahåndtering, Avansert kvantitativ metode, Samfunnsvitenskapelig dataanalyse

Summary: 
- Fordypet meg i kvantitative metoder, statistikk og programmering
- Skrev masteroppgave om sammenhengen mellom kollektivtilbud og boligpriser i Oslo
- Erfaring med analyse av store datasett i R, Python og Stata


## Arbeidserfaring

### Dataanalytiker

Statistisk sentralbyrå, sep. 2022–Nå

URL: https://www.ssb.no

Nøkkelord: SQL, Python, Power BI, Statistisk analyse, Datavask

Summary: 
- Utvikler og vedlikeholder analyser av norsk økonomi og befolkning
- Bygger dashbord og rapporter for interne og eksterne brukere med Power BI og R Markdown
- Bearbeider og validerer store datasett fra ulike kilder med Python og SQL
- Presenterer resultater for ledergruppen og bidrar til datadrevne beslutninger


### Analysekonsulent

Tietoevry, sep. 2021–aug. 2022

URL: https://www.tietoevry.com

Nøkkelord: Python, SQL, Excel, Kunderapporter, Automatisering

Summary: 
- Gjennomførte kundeanalyser og ad-hoc-rapporter for privat og offentlig sektor
- Automatiserte gjentakende analyser med Python, noe som reduserte manuelt arbeid med om lag 40 prosent
- Samarbeidet med prosjektteam for å avklare kundens behov og levere skreddersydde analyseløsninger


### Studentassistent i statistikk

Universitetet i Oslo, aug. 2018–juni 2020

URL: https://www.uio.no

Nøkkelord: R, Undervisning, Statistikk

Summary: 
- Holdt øvingstimer i statistikk og veiledet studenter i bruk av R
- Bidro til utvikling av oppgaver og eksamenssett i samarbeid med faglærer


## Språk

- Norsk: Morsmål eller tospråklig nivå, Nøkkelord: Morsmål
- Engelsk: Fullt profesjonelt nivå, Nøkkelord: IELTS 7.5, Akademisk og profesjonell

## Ferdigheter

- Dataanalyse: Ekspert, Nøkkelord: Python, SQL, R, Excel, Stata, Pandas, NumPy
- Datavisualisering: Avansert, Nøkkelord: Power BI, Tableau, R Markdown, ggplot2, Matplotlib
- Maskinlæring: Viderekommen, Nøkkelord: scikit-learn, TensorFlow, Keras, NLP, Klassifisering
- Statistiske metoder: Ekspert, Nøkkelord: Regresjonsanalyse, Hypotesetesting, Tidsserieanalyse, Bayesiansk statistikk, Signifikanstesting

## Utmerkelser

### Masteroppgaveprisen

Norsk statistisk forening, sep. 2021

Summary: 
Fikk pris for masteroppgaven 'Kollektivtilbud og boligpriser i Oslo' – en empirisk analyse med fokus på kausale sammenhenger.


## Sertifikater

### Microsoft Certified: Data Analyst Associate

Microsoft, mars 2023

URL: https://learn.microsoft.com/en-us/certifications/data-analyst-associate/
### Google Data Analytics Professional Certificate

Google, juni 2021

URL: https://www.coursera.org/professional-certificates/google-data-analytics

## Publikasjoner

### Sammenhengen mellom kollektivtilbud og boligpriser: En kvantitativ analyse av Oslo

Samfunnsøkonomen, mars 2022

URL: https://www.samfunnsokonomen.no/

Summary: 
- Analyserer hvordan økt frekvens i kollektivtransporten påvirker boligprisene i Oslo
- Bruker faste effekter og instrumentvariabler for å identifisere kausale sammenhenger
- Funnene viser en signifikant, men moderat, positiv effekt på boligpriser i nærheten av holdeplasser


## Prosjekter

### Oslos kollektivsystem – åpen data-analyse

Analyseprosjekt som kombinerer åpne data fra Ruter og SSB for å utforske bruksmønstre og tilgjengelighet., jan. 2023–apr. 2023

URL: https://github.com/ingeriksen/kollektiv-analyse

Nøkkelord: Python, Plotly, API, Dataanalyse

Summary: 
- Utviklet en interaktiv rapport som visualiserer hvordan kollektivtilbudet varierer mellom bydeler
- Benyttet Python for datavask og geografisk analyse, og bygget dashbord i Plotly Dash
- Publisert på GitHub med åpen kildekode for gjenbruk


### Valgresultater – prediksjonsmodell

En modell for å predikere valgdeltakelse i norske kommuner basert på demografi og tidligere valg., mai 2021–aug. 2021

URL: https://github.com/ingeriksen/valgresultater

Nøkkelord: scikit-learn, Jupyter, Regresjon, Valg

Summary: 
- Bygget en regresjonsmodell med scikit-learn basert på data fra 356 kommuner
- Identifiserte utdanningsnivå og alderssammensetning som viktigste prediktorer
- Dokumenterte prosessen i en Jupyter Notebook med tilhørende forklaringer


## Interesser

- Friluftsliv: Fjellturer, Ski, Kajakk
- Teknologi: Datavisualisering, Åpne data, Kunstig intelligens

## Frivillig arbeid

### Røde Kors Oslo

Frivillig datahjelper, jan. 2023–Nå

URL: https://www.rodekors.no

Summary: 
- Hjelper frivillige med å strukturere og analysere medlemsdata
- Utvikler en enkel oversikt over aktivitetsnivå og rekruttering i Excel og Power BI