Имею опыт построения моделей машинного обучения:

1. А/В тестирование эффективности рекламного контента с использованием библиотеки SciPy.
2. Оценка uplift-эффекта от рекламы.
3. Анализ базы резюме с ипользованием методов EDA
4. Поиск спама с использованием байесовских методов
5. Предсказание стоимости квартиры с использованием Bambi
6. Предсказание динамики ВВП с использованием ARIMA
7. Предсказание продаж магазина с ARIMA, XGBoost и CatBoost
8. Предсказание цены подержанного автомобиля с использованием методов отбора признаков
9. Парсинг с использованием Selenium, Request, BeautifulSoup
10. Предсказание времени поездки на такси с помощью Sklearn и XGBoost
11. Предсказание результата маркетинговой компании c помощью Tree & ForestClassificator, XGBRegressor и StackingClassifier
12. Предсказание рейтинга отеля c помощью RandomForestRegressor
13. Классификация текста отзыва с использованием векторизации текста
14. Повышение результативности маркетинговой компании с использованием логистической регрессии
15. Сегментация покупателей сети розничных магазинов по модели RFM
16. Предсказание дождя с использованием RandomForestClassifier
17. Классификация голоса с ипользованием DecisionTreeClassifier
18. Сравнение размера мидий с использованием статистических тестов
19. Создание чат-бота с обработкой текстовых данных
20. Определение качества вина с использованием ядерных функций
21. Классификация_ирисов с использованием SVM c RBF-ядром
22. Прогноз выживаемости на Титанике SVM c RBF-ядром
23. Прогноз ошибки оценки стоимости домов с использованием KernelDensity, KDTree
24. Инструменты Аналитика данных PowerBI и Tabletau