В данном репозитории представлены проекты, выполненные в ходе обучения по программе профессиональной переподготовки Специалист по Data Science в Яндекс Практикуме. Язык программирования - python. Все проекты выполнены в срок и приняты ревьюерами. Перед размещением на репозитории в проекты внесены небольшие корректировки.
| Проект | Описание | Навыки и инструменты | Направление деятельности |
|---|---|---|---|
| 00 Исследование данных сервиса Яндекс.Музыка | Проверка гипотез о музыкальных предпочтениях пользователей двух городов | pandas |
Data Analyst |
| 01 Исследование надёжности заёмщиков | Исследование влияния характеристик клиентов на погашение кредита в срок | pandas, предобработка данных |
Data Analyst, Финансовый аналитик |
| 02 Исследование о продаже квартир | Обнаружение и исследование параметров, влияющих на цену объектов | pandas, numpy, matplotlib, seaborn, исследовательский анализ данных, визуализация данных, предобработка данных |
Маркетинг-аналатик, Data Analyst |
| 03 Исследование тарифов оператора сотовой связи | Анализ тарифов для приоритезации в рекламе | pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, исследовательский анализ данных, визуализация данных, предобработка данных |
Маркетинг-аналатик, Продуктовый аналитик, Data Analyst |
| 04 Исследование игровых платформ Сборный проект 1 |
Определение параметров, определяющих успешность игр в разных регионах мира | pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, исследовательский анализ данных, визуализация данных, предобработка данных |
Маркетинг-аналитик, Data Analyst |
| 05 Рекомендация тарифов оператора мобильной связи | Исследование влияния гиперпараметров классификаторов на метрику | pandas, matplotlib, seaborn, sklearn, LogisticRegression, RandomForestClassifier |
Машинное обучение, Классификация |
| 06 Прогнозирование оттока клиентов | Исследование метрик классификации | pandas, matplotlib, seaborn, sklearn, LogisticRegression, DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier |
Машинное обучение, Классификация |
| 07 Определение стоимости автомобилей | Построение модели определения стоимости автомобиля на основе исторических данных | pandas, matplotlib, seaborn, sklearn, PipeLine, LinearRegression, RandomForestRegressor, LGBM, CatBoost |
Машинное обучение, Регрессия |