Мои проекты

Название проекта	Задачи проекта	Навыки и инструменты
1. Исследование данных сервиса “Яндекс.Музыка” — сравнение пользователей двух городов	На реальных данных Яндекс.Музыки c помощью библиотеки Pandas и её возможностей проверить данные и сравнить поведение и предпочтения пользователей двух столиц — Москвы и Санкт-Петербурга.	Pandas
2. Исследование надёжности заёмщиков — анализ банковских данных	На основе статистики о платёжеспособности клиентов исследовать влияет ли семейное положение и количество детей клиента на факт возврата кредита в срок.	Pandas, предобработка данных
3. Продажа квартир в Санкт-Петербурге — анализ рынка недвижимости	Используя данные сервиса Яндекс.Недвижимость, определить рыночную стоимость объектов недвижимости и типичные параметры квартир.	Matplotlib, Pandas, предобработка данных, исследовательский анализ, визуализация данных
4. Определение выгодного тарифа для телеком компании	На основе данных клиентов оператора сотовой связи проанализировать поведение клиентов и поиск оптимального тарифа.	SciPy, Matplotlib, NumPy, Pandas, Seaborn, описательная статистика, проверка статистических гипотез
5. Изучение закономерностей, определяющих успешность игр	Используя исторические данные о продажах компьютерных игр, оценки пользователей и экспертов, жанры и платформы, выявить закономерности, определяющие успешность игры.	Matplotlib, NumPy, Pandas, Seaborn, SciPy, описательная статистика, проверка статистических гипотез
6. Анализ убытков приложения ProcrastinatePRO+	Задача для маркетингового аналитика развлекательного приложения Procrastinate Pro+. Несмотря на огромные вложения в рекламу, последние несколько месяцев компания терпит убытки. Необходимо разобраться в причинах и помочь компании выйти в плюс.	Seaborn, Matplotlib, Pandas, NumPy, когортный анализ, юнит-экономика, продуктовые метрики
7. Проверка гипотез по увеличению выручки в интернет-магазине — оценить результаты A/B теста	Используя данные интернет-магазина приоритезировать гипотезы, произвести оценку результатов A/B-тестирования различными методами.	Matplotlib, SciPy, Pandas, Datetime, A/B-тестирование, проверка статистических гипотез
8. Анализ пользовательского поведения в мобильном приложении	На основе данных использования мобильного приложения для продажи продуктов питания проанализировать воронку продаж, а также оценить результаты A/A/B-тестирования.	Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, NumPy, Datetime, SciPy, Math, A/B-тестирование, событийная аналитика, продуктовые метрики, проверка статистических гипотез
9. Анализ рынка общественного питания Москвы	Инвесторы из фонда «Shut Up and Take My Money» решили попробовать себя в новой области и открыть заведение общественного питания в Москве. Заказчики ещё не знают, что это будет за место: кафе, ресторан, пиццерия, паб или бар, — и какими будут расположение, меню и цены.	Pandas, NumPy, Matplotlib, Scipy, Seaborn, Plotly, Math, Re, Json, Map, Choropleth
10. Выпусной проект (Python + Tableu)	Основной датасет содержит данные о событиях, совершенных в мобильной игре «Космические братья». В ней пользователи строят свою космическую программу и пытаются преуспеть в нелёгком деле колонизации галактики. Основная монетизация игры — только планируется. Но предполагается, что в приложении будет происходить показ рекламы на экране с выбором типа объекта для постройки.В датасете содержатся данные первых пользователей приложения — когорты пользователей, которые начали пользоваться приложением в период с 4 по 10 мая включительно. Помимо основного датасета есть два датасета с информацией о рекламных активностях	Pandas, NumPy, Scipy, Matplotlib, Seaborn, Datetime, Plotly.express, Math
11. Выпусной проект (A/B тест + SQL	Необходимо провести оценку результатов A/B-теста. В распоряжении есть датасет с действиями пользователей, техническое задание и несколько вспомогательных датасетоd. Необходимо оценить корректность проведения теста, а также проанализировать результаты теста. SQL - проанализировать базу данных. В ней — информация о книгах, издательствах, авторах, а также пользовательские обзоры книг. Эти данные помогут сформулировать ценностное предложение для нового продукта.	Python, Pandas, NumPy, Scipy, Matplotlib, Seaborn, Datetime, Plotly.express, Math, Python, Pandas, Sqlalchemy