Мои лучшие проекты:
Анализ бизнес-показателей
Дашборд метрик 5ой когорты курса анализа данных
(работа выполнялась в паре с однокурсником Практикума)
Описание всех проектов:
| Номер (по курсу) | Название (+ссылка) | Суть проекта | Используемые библиотеки |
| 2 | Исследование надежности заемщиков | Заказчик — кредитный отдел банка. Нужно разобраться, влияет ли семейное положение и количество детей клиента на факт погашения кредита в срок. Входные данные от банка — статистика о платёжеспособности клиентов. Результаты исследования будут учтены при построении модели кредитного скоринга — специальной системы, которая оценивает способность потенциального заёмщика вернуть кредит банку. | pandas, pymystem3, ntlk |
| 3 | Исследование объявлений о продаже квартир | Определение рыночной стоимости объектов недвижимости (на базе данных ресурса Яндекс.Недвижимость). Задача — установить параметры, которые в той или иной степени оказывают влиение на финальную стоимость. Это позволит построить автоматизированную систему: она отследит аномалии и мошенническую деятельность. | pandas, numpy, matplotlib, seaborn, requests, geopy, API Yandex.Геокодер |
| 4 | Определение перспективного тарифа для телеком-компании | Анализ тарифов мобильного оператора. Необходимо проанализировать поведение клиентов и сделать вывод — какой тариф лучше. | pandas, numpy, matplotlib, folium, scipy, requests, API Yandex.Геокодер |
| 5 | Сборный проект-1. Анализ игровой индустрии | Интернет-магазин компьютерных игр и игр для консолей. Необходимо выявить определяющие успешность игры закономерности. Это позволит сделать ставку на потенциально популярный продукт и спланировать рекламные кампании. | pandas, numpy, matplotlib, scipy, seaborn, mplcursors |
| 6 | Аналитика в авиакомпании | Анализ перелетов по моделям самолетов за определенный период. Составление карты перелетов | pandas, numpy, matplotlib, scipy, bokeh |
| 7 | Анализ бизнес-показателей | Стажировка в отделе аналитики Яндекс.Афиши. Задача: помочь маркетологам оптимизировать маркетинговые затраты. Расчет бизнес-метрик: Retention, LTV, CAC, ROMI. | pandas, numpy, matplotlib, seaborn, bokeh, pandas-bokeh, holoviews |
| 8 | Анализ результатов AB-теста | Анализ результатов A/B-теста. | pandas, bokeh, holoviews, scipy |
| 10 | Сборный проект-2. ААВ-тесты | ААВ-тестирование, множественное тестирование и применение поправок к полученным результатам. | pandas, bokeh, plotly, statsmodels |
Обучающие материалы:
| Номер | Название (+ссылка) | Суть статьи | Используемые библиотеки |
| 1 | Скачивание базы данных | Скачивание базы данных из тренажера Яндекс.Практикума | pandas, base64, IPython |
| 2 | Парсинг базы данных при помощи Selenium | Выкачивание базы данных из тренажера SQL Яндекс.Практикума (Selenium+SQL) | selenium, BeautifulSoup |
| 3 | Работа с API + геовизуализация данных | Работа с API (Яндекс.Геокодер), отображение и анализ данных на географической карте | requests, folium |