Проекты выполненные в рамках обучающего курса Яндекс.Практикум специализации Data Scientist.

№	Название проекта	Краткое описание	Инструменты
1	Яндекс.Музыка	Исследование поведения пользователей Яндекс.Музыки двух столиц.	pandas
2	Исследование объявлений о продаже квартир	На основании данных сервиса Яндекс.Недвижимость определить рыночную стоимость объектов недвижимости и установить параметры, которые помогут отследить аномалии и мошенническую деятельность.	pandas , matplotlib, seaborn
3	Определение перспективного тарифа для телеком-компании	Исследование поведения клиентов, на основании предварительного анализа тарифов на небольшой выборке клиентов, и выявление лучшего тарифа для определенной категории клиентов.	pandas , matplotlib, numpy, scipy
4	Сборный проект. Продажа игр.	Исследование продажи игр по всему миру с целью выявить определяющие успешность игры закономерности.	pandas , matplotlib, numpy, scipy, seaborn
5	Рекомендация тарифов	Построение модели для задачи классификации, которая способна проанализировать поведение клиентов и предложить пользователям новый тариф.	pandas , matplotlib, numpy, seaborn, scikit-learn, catboost
6	Отток клиентов	Построение модели прогноза оттока клиентов из банка.	pandas , matplotlib, numpy, seaborn, scikit-learn
7	Выбор локации для скважины	Построение модели машинного обучения, которая поможет определить регион, где добыча принесёт наибольшую прибыль. Анализ возможной прибыль и риски техникой Bootstrap.	pandas , matplotlib, numpy, seaborn, scikit-learn
8	Восстановление золота из руды	Построение модели, которая должна предсказать коэффициент восстановления золота из золотосодержащей руды. Модель поможет оптимизировать производство, чтобы не запускать предприятие с убыточными характеристиками.	pandas , matplotlib, numpy, seaborn, scikit-learn
9	Защита персональных данных клиентов	Разработка метода преобразования данных, чтобы по ним было сложно восстановить персональную информацию.	pandas , matplotlib, numpy, scikit-learn
10	Определение стоимости автомобилей	Построение модели для быстрого определения стоимости автомобилей	pandas , matplotlib, numpy, scikit-learn, seaborn, catboost, xgboost, lightgbm
11	Прогнозирование количество заказов такси	Построение модели прогнозирования количества заказов такси на следующий час, чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки.	pandas , matplotlib, numpy, scikit-learn, seaborn, catboost, xgboost, lightgbm
12	Проект для «Викишоп». Поиск токсичных комментариев.	Построение модели NLP для поиска токсичных комментарии и отправки их на модерацию	pandas , matplotlib, numpy, scikit-learn, seaborn, NLTK, re, catboost, xgboost, lightgbm
13	Определение по фотографии возраста  ппокупателей	Построение модели, которая по фотографии определит приблизительный возраст человека.	pandas , matplotlib, numpy, seaborn, keras
14	Определение выгодного тарифа для телеком компании	На основе данных клиентов оператора сотовой связи проанализировать поведение клиентов и поиск оптимального тарифа	Python, Pandas, Matplotlib, numpy, SciPy, описательная статистика, проверка статистических гипотез, math, Seaborn, sklearn, машинное обучение