Проекты выполнены в ходе обучения на платформе Яндекс.Практикум по программам:
| Название проекта | Описание | Используемые библиотеки |
|---|---|---|
| Прогнозирование температуры стали. Металлургическая отрасль | Разработка модели, предсказывающей температуру выплавляемой стали по данным тех. процесса | pandas, numpy, matplotlib, seaborn, sklearn, lasso, ridge, Catboost |
| Прогнозирование доли золота в руде. Золотодобывающая отрасль | Разработка модели, предсказывающей коэффициент восстановления золота из золотосодержащей руды | pandas, numpy, matplotlib, seaborn, sklearn, LightGBM, Catboost |
| Прогнозирование заказов такси | Обучить модель для предсказания количества заказов такси на следующий час. | pandas, numpy, matplotlib, seaborn, sklearn, LightGBM, Catboost |
| Предсказание цен автомобилей | Обучить модель для определения рыночной стоимости автомобиля | plotly, pandas, numpy, matplotlib, seaborn, sklearn, XGB, LightGBM, Catboost |
| Анализ рынка компьютерных игр | Используя исторические данные о продажах компьютерных игр, оценки пользователей и экспертов, жанры и платформы, выявить закономерности, определяющие успешность игры | pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn |
| 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. Сделать когортный анализ, расчитать Retention rate, ROI, ROMI, LTV, CAC | pandas, numpy, matplotlib, seaborn |