Projects from courses "Data Science" and "Data Analyst"
| Project | Description | Tools and Skills |
|---|---|---|
| Определение возраста по фото | Создать модель, которая по фотографии определит приблизительный возраст человека | Tensorflow, Keras, Python, ResNet, Seaborn, CV, обработка изображений |
| Классификация текстов на позитивные и негативные | На основе набора текстов с разметкой о токсичности создать модель для классификации текстов на позитивные и негативные | Python, nltk, TfidfVectorizer, Pandas, Seaborn, Optuna, yellowbrick, NLP, TF-IDF, проверка разметки данных, токенизация, лемматизация |
| Прогнозирование количества заказов такси: временные ряды | По историческим данным спрогнозировать потребность количества такси | Python, statsmodels, Pandas, Seaborn, Sklearn, Optuna, временные ряды: скользящие статистики, тренд, цикличность, стационарность, разность, автокорреляция |
| Прогнозирование абсолютной температуры на поверхности звезды | По имеющимся ограниченным данным создать нейронную сеть для определения температры звезды | Torch Python, Pandas, Seaborn, Sklearn, сustom early stopping function |
| Прогнозирование цен на подержанные автомобили | По ряду параметров подержанного автомобиля спрогнозировать его рыночную цену | Python, Pandas, Seaborn, Sklearn, Pipeline, Optuna, TransformedTargetRegressor, QuantileTransformer, LightGBM, CatBoost, SelectKBest, SequentialFeatureSelector, кастомные классы для пайплайна, кастомная функция для выбора лучшей модели |
| Прогнозирование цены домовладения | По ряду параметров жилого массива спрогнозировать медианную цену домовладения | pySpark, MLlib, Pipeline, Python, big_data, polynomialExpansion, KMEans, заполнение пропусков по контексту, оконная функция, кластеризация, случайный поиск по сетке гиперпараметров |
| Прогнозирование отказа от брони в отеле и расчет эффекта от внедрения | На основании ряда характеристик заказа создать систему, предсказывающую отказ от заказа | Python, Pandas, Seaborn, Sklearn, Pipeline, ColumnTransformer, OneHotEncoder, Optuna, permutation_importance, feature engineering, выбор и обоснование бизнес-метрики, сравнительное исследование моделей, визуализация важности признаков |
| Прогнозирование оттока клиентов банка | На основании ряда характеристик создать портрет клиента, склонного к уходу из банка | Python, Pandas, Seaborn, Sklearn, Pipeline, ColumnTransformer, OneHotEncoder, Optuna, SVMSMOTE, imblearn, permutation_importance, сравнительное исследование моделей, визуализация важности признаков |
| Модель для рекомендации тарифа мобильного оператора | На основании ряда характеристик порекомендовать клиенту архивного тарифа наиболее подходящий действующий тариф | Python, Pandas, Seaborn, Sklearn, Pipeline, RandomizedSearchCV, feature_importances, сравнительное исследование моделей, визуализация важности признаков |
| Анализ оттока клиентов банка с применением ML | На основании ряда характеристик создать портрет клиента, склонного к уходу из банка | Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scipy, Sklearn, кластеризация, проверка статистических гипотез, визуализация данных |
| Прогнозирование оттока клиентов фитнес-центра | На основании данных о посетителях сети фитнес-центров спрогнозировать вероятность оттока для каждого клиента в следующем месяце, сформировать с помощью кластеризации портреты пользователей | Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scipy, Sklearn, Scikit-learn, KMeans, RandomForestClassifier, LogisticRegression, машинное обучение, классификация, кластеризация, дендрограмма |
| Анализ рынка российского кинопроката | Используя данные с сайта Министерства культуры и с сайта КиноПоиск, провести анализ трендов российского кинопроката в 2010-2019 годах | Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, исследовательский анализ |
| Анализ результатов A/A/B-эксперимента пользователей мобильного приложения | На основе данных использования мобильного приложения для продажи продуктов питания проанализировать воронку продаж, а также оценить результаты A/A/B-тестирования | Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, событийная аналитика, продуктовые метрики, проверка статистических гипотез, A/B-тестирование, визуализация данных |
| Исследование рынка общественного питания Москвы | Исследование рынка общественного питания на основе открытых данных для принятия решения об открытии нового заведения; подготовка презентации для инвесторов | Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, BeautifulSoup, визуализация данных, парсинг |
| Проверка гипотез по увеличению выручки и оценка результатов A/B-теста | Используя данные интернет-магазина приоритезировать гипотезы, произвести оценку результатов A/B-тестирования различными методами | Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scipy, A/B-тестирование, проверка статистических гипотез, RICE, ICE |
| Оптимизация маркетинговых затрат в Яндекс.Афише | На основе данных о посещениях сайта Яндекс.Афиши изучить, как люди пользуются продуктом, когда они начинают покупать, сколько денег приносит каждый клиент, когда он окупается | Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, когортный анализ, юнит-экономика, продуктовые метрики, LTV, CAC, Retention rate, DAU, WAU, MAU, ROMI |