Имею опыт построения моделей машинного обучения:
- А/В тестирование эффективности рекламного контента с использованием библиотеки SciPy.
- Оценка uplift-эффекта от рекламы.
- Анализ базы резюме с ипользованием методов EDA
- Поиск спама с использованием байесовских методов
- Предсказание стоимости квартиры с использованием Bambi
- Предсказание динамики ВВП с использованием ARIMA
- Предсказание продаж магазина с ARIMA, XGBoost и CatBoost
- Предсказание цены подержанного автомобиля с использованием методов отбора признаков
- Парсинг с использованием Selenium, Request, BeautifulSoup
- Предсказание времени поездки на такси с помощью Sklearn и XGBoost
- Предсказание результата маркетинговой компании c помощью Tree & ForestClassificator, XGBRegressor и StackingClassifier
- Предсказание рейтинга отеля c помощью RandomForestRegressor
- Классификация текста отзыва с использованием векторизации текста
- Повышение результативности маркетинговой компании с использованием логистической регрессии
- Сегментация покупателей сети розничных магазинов по модели RFM
- Предсказание дождя с использованием RandomForestClassifier
- Классификация голоса с ипользованием DecisionTreeClassifier
- Сравнение размера мидий с использованием статистических тестов
- Создание чат-бота с обработкой текстовых данных
- Определение качества вина с использованием ядерных функций
- Классификация_ирисов с использованием SVM c RBF-ядром
- Прогноз выживаемости на Титанике SVM c RBF-ядром
- Прогноз ошибки оценки стоимости домов с использованием KernelDensity, KDTree
- Инструменты Аналитика данных PowerBI и Tabletau