Репозиторий содержит проекты выполненные мной во время прохождения обучения в Yandex.Praktikum на курсе "Специалист по Data Science".
| Проект | Описание | Стек |
| Временные ряды | Модель педсказания количества поездок на такси в следующий час | Python, Pandas, Numpy, Matplotlib, Statsmodels, gradient boosting (lightgbm), OOP |
| Предсказание успешности игр | Используя исторические данные, определить факторы успеха компьютерных игр | Python, Pandas, Numpy, Matplotlib, scipy (статистическая проверка гипотез) |
| Предсказание коэффициента извлечения золота | Модель предсказывает коэффициент извлечения золота из золотосодержащей руды. Модель помогает оптимизировать производство, чтобы не запускать предприятие с убыточными характеристиками | Python, Pandas, Matplotlib, Gradient Boosting (CatBoost) |
| Классификация комментариев пользователей | Разработка модели, которая будет искать токсичные комментарии клиентов интернет-магазина и отправлять их на модерацию | Python, Pandas, PyTorch, BERT (CUDA) |
| Исследование надёжности заёмщиков | Определение факторов, влияющих на погашение заемщиком кредита в срок | Python, Pandas, Matplotlib |
| Определение возраста по фото | Модель определения приблизительного возраста человека по фотографии | Python, Pandas, Matplotlib, Keras, ResNet |
| Финальный проект | Прогнозирование оттока клиентов телеком-оператора | Python, Pandas, Matplotlib, Plotly, Scikit-learn, gradient boosting (lightgbm, CatBoost), optuna |