I'm working with:
- Data Analysis
- Machine Learning
- Deep Learning
| Название проекта | Задачи проекта | Используемые библиотеки |
|---|---|---|
| 1. Поиск фотографии по описанию | Поиск фотографии по текстовуму описанию | os, re, pandas, numpy, seaborn, matplotlib.pyplot, PIL, tqdm, spacy, tensorflow, sklearn, nltk, wordcloud |
| 2. Прогнозирование температуры звезды | Построить нейронную сеть прогнозирующую температуру звезды | torch, sklearn, pandas, matplotlib.pyplot, seaborn, numpy |
| 3. Определение стоимости автомобилей | Построение модели определения стоимости автомобиля | pandas, matplotlib, seaborn, sklearn, lightgbm, catboost |
| 4. Выбор локации для скважины | Определение наиболее выгодного региона нефтедобычи | pandas, numpy, sklearn, matplotlib |
| 5. Прогнозирование сердечных заболеваний | В данном проекте на основе имеющихся данных требуется спрогнозировать риск сердечной недостаточности | pandas, matplotlib.pyplot, numpy, sklearn, seaborn |
| 6. Прогнозирование оттока клиентов в сети отелей | Спрогнозировать кто из клиентов откажется от брони | pandas, matplotlib.pyplot, numpy, seaborn, sklearn |
| 7. Защита данных клиентов страховой компании | Разработка модели анонимизации персональных данных | pandas, matplotlib.pyplot, seaborn, numpy |
| 8. Классификаиция клиентов телеком компании | На основе данных предложить клиенту тариф. | pandas, sklearn, matplotlib.pyplot, seaborn |