Данные проекты были выполнены в ходе обучения в Яндекс.Практикуме, по профессии "Специалист по Data Science".
| Название проекта | Описание | Используемые библиотеки |
|---|---|---|
| Классификация комментариев | Определение токсичности комментариев пользователей интернет магазина | Pandas, Python, nltk, tf-idf |
| Прогнозирование оттока клиентов | Выявление отточных клиентов по уровню их использования услуг мобильного оператора | Python, Matplotlib, Seaborn, NumPy, Sklearn, CatBoost, LightGBM |
| Прогнозирование количества заказов такси | Расчёт будущего спроса на такси в аэропортах по историческим данным | Pandas, Python, Sklearn, statsmodels |
| Определение возраста покупателей | Построить модель, способную определять возраст человека по его фотографии | Python, Keras |
| Определение стоимости автомобилей | Разработка системы рекомендации стоимости автомобиля на основе его описания | Pandas, Python, CatBoost |
| Восстановление золота из руды | Предсказание коэффициента содержания золота в руде после всех этапов очистки | Python, Matplotlib, NumPy, Sklearn |
| Выбор локации для скважины | Выбрать наиболее перспективный регион для разработки нефтяных месторождений | Pandas, Sklearn, bootstrap |
| Исследование данных о компьютерных играх | Проанализировать рынок компьютерных игр и составить рекомендации для отдела маркетинга | Pandas, NumPy, Matplotlib, SciPy |