Выполненные проекты за время обучения в Яндекс.Практикум по направлению "Специалист по Data Science"

Проекты расположены в хронолигическом порядке их выполнения.

Список проектов:

Название	Описание	Инструменты	Ключевые слова
Исследование рынка недвижимости	Исследование данных и выявление факторов влияющих на цену квартиры.	numpy pandas matplotlib	EDA, analysis, feature engineering
Исследование надёжности заёмщиков банка	Обработка и исследование данных для выявления зависимостей на влияющих на платёжеспособность клииента банка. Построена модель кредитного скоринга.	pandas pymystem ntlk matplotlib	EDA, NLP, feature engineering
Определение выгодного тарифа для телеком компании	Определение выгодного тарифа на основании данных о использовании услуг клиентами. Проанализированы данные и проверены гипотезы.	numpy pandas matplotlib scipy	EDA, analysis, hypotesys testing
Анализ рынка компьютерных игр	Анализ данных о продажах компьютерных игр и проверка гипотез.	pandas matplotlib scipy	EDA, statistics, hypotesys testing
Прогнозирование оттока клиентов банка	Создание модели для предсказания оттока клиентов из банка на основании данных о поведении клиентов. Целью является снижение затрат на сохранение клиентов.	numpy pandas matplotlib sklearn SMOTE	EDA, analysis, feature engineering, ROC-AUC, upsampling, unbalanced classification
Определение региона для бурения новой скважины по прогнозируемой прибыли	Создание модели для прогноза прогнозируемой прибыли от нефтяных скважин. На основании прогноза определения наилучшего региона для бурения	numpy pandas matplotlib sklearn	EDA, analysis, regression, bootstrap, econometrics
Предсказывание коэффициента восстановления золота из золотосодержащей руды	Анализ и обработка данных. Проанализированы данные с параметрами добычи и очистки руды. Построена и обучена модель, помогающая оптимизировать производство, чтобы не запускать предприятие с убыточными характеристиками.	numpy pandas sklearn CatBoost matplotlib seaborn shap	EDA, regression,custom metric, feature importance
Определение рыночной стоимости автомобиля	Создание модели градиентного бустинга с максимальной точностью и минимальным временем обучения и предсказания цены. Сравнение скорости обучения и предсказания.	pandas matplotlib sklearn CatBoost LightGBM	EDA, analysis, regression, gradient boosting
Предсказание заказов такси в аэропорт	Создание модели предсказания количества заказов такси в аэропорт для обеспечения наличия необходимого числа водителей.	pandas matplotlib sklearn CatBoost statsmodels	Time Series, regression
Определение токсичных комментариев	Определение токсичных комментариев используя модели NLP.	numpy pandas sklearn spacy textblob nltk	NLP, classification, TF-IDF
Определение возраста человека по фото	Создание neural network модели определения возраста по фото. В качестве дополнительного проекта создала модель определения фрукта по фото.	pandas keras	CV, CNN, ResNet, classification
Прогнозирование температуры стали на металлургическом предприятии	Анализ и обработка данных, извлечение значимых для модели признаков. Построена модель предсказания температуры стали.	numpy pandas sklearn CatBoost matplotlib seaborn shap	EDA, feature engineering, feature selection, feature importance, tuning hyperparams