Выполненные проекты по "Data Science".
В проектах использовались различные методы: предобработка, анализ данных, проверка гипотез, подготовка признаков для обучения моделей, обучение моделей.
Библиотеки использовавшиеся в проектах: pandas, numpy, matplotlib.pyplot, seaborn, scipy, sklearn, stats, catboost, lightgbm, tensorflow, keras, nltk
| Название проекта | Задача | Используемые библиотеки |
|---|---|---|
| Временные ряды (Time series analysis) | Прогнозирование поступления средств на 14 дней вперёд | Pandas, Numpy, Sklearn, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn |
| Машинное обучение для текстов (NLP) | Определение токсичности комментариев | Pandas, Numpy, Nltk, Sklearn, TF-IDF, Word2Vec |
| Статистический анализ данных | Выявление закономерностей, влияюших на успешность компьютерных игр | Pandas, Numpy, Plotly, Scipy, Matplotlib |
| Определение температуры для выплавки стали | Построение модели, предсказывающей температуру стали | Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Catboost, Lightgbm |
| Поиск прибыльного региона для бурения новой скважины | Построить модель машинного обучения, которая поможет определить регион, где добыча принесёт наибольшую прибыль | Pandas, Numpy, Matplotlib, Sklearn |
| Предсказание коэффициента востановления золота | Подготовить прототип модели машинного обучения для оптимизации производства | Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib.pyplot, Scipy |
| Компьютерное зрение (CV) | Распознование шахматной доски по фотографиям | Pandas, Numpy, Sklearn, Tensor Flow |