Репозиторий содержит некоторые проекты, созданные в процессе обучения на курсе по DataScience от Яндекс.Практикум
В
Проекты представлены в виде тетрадок Jupyter Notebook (файлы с расширением ipynb) и README.md — файлов с разметкой в формате Markdown.
Диплом об окнчании курса EN
Диплом об окнчании курса RU
| # | Наименование проекта | Описание | Стек |
|---|---|---|---|
| 8 | Определение наиболее выгодного региона нефтедобычи | На данных проб нефти из трех регионов построена модель предсказывающая запасы нефти. С применением техники Bootstrap рассчитаны риски и прибыль. Предложен регион, где добыча принесет наибольшую прибыль. |
Pandas, Scikit-learn, Bootstrap. |
| 14 | Определение токсичности комментариев | Построение модели машинного обучения для классификации комментариев к описанию товаров интернет-магазина на токсичные и не токсичные | Python, Pandas, nltk, tf-idf, spacy |
| 16 | Прогнозирование температуры стали во время плавки | Построение модели машинного обучения для предсказания температуры стали во время плавки, которая будет использована для уменьшения потребления электроэнергии на металлургическом комбинате. | EDA (exploratory data analysis), Python, Numpy, Seaborn, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Catboost |