Data Scientist
Приклади проектів:
1. Служба таксі – оцінка пікового завантаження на заданий проміжок часу.
- передобробка даних;
- аналіз даних (сезонність, тренд);
- Побудова та навчання тестових моделей, вибір кращої.
(pandas, matplotlib, seasonal_decompose, TimeSeriesSplit, GridSearchCV, DecisionThreeRegressor, CatBoostRegressor)

2. Телеком – відтік клієнтів.
- передобробка даних;
- аналіз даних;
- створення додаткових навчальних ознак;
- перетворення категоріальних ознак у числові та масштабування даних;
- вибір важливих ознак;
- Побудова та навчання тестових моделей, вибір ефективної.
(pandas, matplotlib, StandardScaler, GridSearchCV, DecisionThreeRegressor, CatBoostRegressor)

3. Визначення тональності коментарів.
- передобробка даних;
- аналіз даних;
- очищення, лематизація, створення корпусу текстів, векторизація;
- Побудова та навчання тестових моделей, вибір ефективної.
(pandas, nltk, CountVectorizer, TfidfVectorizer, pipeline, GridSearchCV, LogisticRegression, LinearSVC)

Приклади проектів:
1. Служба таксі – оцінка пікового завантаження на заданий проміжок часу.
- передобробка даних;
- аналіз даних (сезонність, тренд);
- Побудова та навчання тестових моделей, вибір кращої.
(pandas, matplotlib, seasonal_decompose, TimeSeriesSplit, GridSearchCV, DecisionThreeRegressor, CatBoostRegressor)

2. Телеком – відтік клієнтів.
- передобробка даних;
- аналіз даних;
- створення додаткових навчальних ознак;
- перетворення категоріальних ознак у числові та масштабування даних;
- вибір важливих ознак;
- Побудова та навчання тестових моделей, вибір ефективної.
(pandas, matplotlib, StandardScaler, GridSearchCV, DecisionThreeRegressor, CatBoostRegressor)

3. Визначення тональності коментарів.
- передобробка даних;
- аналіз даних;
- очищення, лематизація, створення корпусу текстів, векторизація;
- Побудова та навчання тестових моделей, вибір ефективної.
(pandas, nltk, CountVectorizer, TfidfVectorizer, pipeline, GridSearchCV, LogisticRegression, LinearSVC)
