Проекты Яндекс Практикума

Здесь содержатся проекты, выполненные в ходе обучения по направлению "Специалист по Data Science" Яндекс Практикума

Краткое описание проектов

1. big_cities_music - Сравнение поведения пользователей из Москвы и Санкт-Петербурга на основе данных Яндекс Музыки.
2. credit_scoring - Исследование надежности заемщиков. Проверка влияния количества детей и семейного положения клиента на погашение кредита в срок.
3. real_estate_research - Исследование объявлений о продаже квартир. Изучение зависимости стоимости недвижимости от различных параметров.
4. perspective_tariff - Определение перспективного тарифа для телеком-компании. Выявление самого выгодного тарифа на основании данных клиентов оператора сотовой связи.
5. computer_games_success - Исследование успешности компьютерных игр. Выявление определяющих успешность игры закономерностей и планирование кампании на 2017 год.
6. tariff_recommendation - Рекомендация тарифов. Построение модели, которая выберет подходящий тариф для клиентов на основании их поведения.
7. customer_churn - Отток клиентов. Построение модели, которая спрогнозирует, уйдет клиент из банка или нет.
8. well_location - Выбор локации для скважины. Построение модели машинного обучения, которая поможет определить регион для новой скважины, где добыча принесёт наибольшую прибыль.
9. gold_recovery - Восстановление золота из руды. Построение прототипа модели машинного обучения, которая должна должна предсказать коэффициент восстановления золота из золотосодержащей руды.
10. personal_data_protection - Защита персональных данных клиентов. Преобразование персональных данных таким образом, чтобы качество моделей машинного обучения не ухудшилось.
11. cars_cost_determination - Определение стоимости автомобилей. Построение модели, которая умеет определять рыночную стоимость автомобиля.
12. taxi_orders - Прогнозирование заказов такси. Построение модели, предсказывающей количество заказов такси на следующий час.
13. wikishop_project - Проект для «Викишоп». Построение модели, классифицирующей комментарии на позитивные и негативные.
14. customers_age - Определение возраста покупателей. Построение модели, определяющей по фотографии приблизительный возраст человека.
15. steel_temperature_prediction - Предсказание температуры стали. Построение модели, предсказывающей температуру стали.