Skip to content

usaeva-a/Yandex-Praktikum

Repository files navigation

Яндекс.Практикум

Данные проекты были выполнены в ходе обучения в Яндекс.Практикуме профессии "Специалист по Data Science".

Название проекта Описание Стек
Прогноз стоимости автомобиля Сервис по продаже автомобилей с пробегом разрабатывает приложение, в котором можно будет узнать стоимость своего автомобиля. Необходимо разработать модель МО для расчета стоимости автомобиля по его признакам. Python, pandas, matplotlib, LightGBM
Предсказание уровня удовлетворенности сотрудника и его увольнения Для снижения финансовых потерь компании и оттока сотрудников необходимо разработать 2 модели МО для предсказания уровня удовлетворённости сотрудников и их возможного увольнения. Python, pandas, matplotlib, Pipeline, RandomizedSearchCV
Выявление токсичных комментариев Интернет-магазин запускает новый сервис, благодаря которому пользователи предлагают свои правки и комментируют изменения других. Необходимо разработать модель МО для выяления токсичных комментариев и отправления их на модерацию. Python, pandas, nltk, tf-idf
Анализ продаж видеоигр Магазину по продаже видеоигр необходимо спрогнозировать продажи на следующий год для эффективного планирования рекламной кампании. Необходимо проанализировать продажи и составить портреты пользователей в Северной Америке, Европе и Японии Python, pandas, SciPy, matplotlib
Прогнозирование заказов такси на следующий час Сервису по заказе такси необходимо разработать модель МО для прогноза заказов такси на следующий час, чтобы привлекать больше водителей в часы пиковой нагрузки. Python, pandas, scikit-learn, statsmodel, matplotlib
Предсказание ухода клиента от оператора связи Для предотвращения оттока клиентов оператору связи необходимо создать модель машинного обучения для предсказания ухода клиента. Python, pandas, sklearn, seaborn, matplotlib, phik, Pipeline, One-Hot-Encoder, StandardScaler, GridSearchCV, LogisticRegression, CatBoostClassifier, SGDClassifier
Определение возраста покупателей Для сетевого супермаркета необходимо создать модель МО для определения возраста покупателей в прикассовой зоне. Python, pandas, tensorflow, keras, ResNet50, matplotlib.