Проекты, реализованные во время обучения на курсе на Яндекс.Data_Science

Наименование проекта	Краткое описание проекта	Основные библиотеки
Проект №1. Анализ данных сервиса Яндекс.Музыка	На реальных данных Яндекс.Музыка провести проверку гипотез и сравнить поведение пользователей Москвы и Санкт-Петербурга	pandas
Проект №2. Исследование надёжности заёмщиков	Заказчик — кредитный отдел банка. Нужно разобраться, влияет ли семейное положение и количество детей клиента на факт погашения кредита в срок. Входные данные от банка — статистика о платёжеспособности клиентов.	pandas, numpy, pymystem3
Проект №3. Исследование объявлений о продаже квартир	Обработка и исследовательский анализ данных архива объявлений о продаже квартире в Санкт-Петербурге и соседних населенных пунктах. Выявление основных признаков, влияющих на стоимость недвижимости	pandas, matplotlib, seaborn
Проект №4. Определение перспективного тарифа для телеком компании	Сравнение тарифов оператора сотовой связи	pandas, numpy, seaborn, matplotlib, scipy
Проект №5. Анализ рынка компьютерных игр	Рекомендации по планированию рекламной компании интернет-магазина компьютерных игр	pandas, numpy, seaborn, matplotlib, scipy
Проект №6. Рекомендация тарифов	Модель, рекомендующая клиентам подходящий тариф сотовой связи	pandas, sklearn, matplotlib, seaborn
Проект №7. Прогноз оттока клиентов банка	Разработка модели, прогнозирующей, уйдёт клиент из банка в ближайшее время или нет	pandas, numpy, sklearn, matplotlib, seaborn
Проект №8. Выбор локации для скважин	Выбор региона для разработки нефтяного месторождения на основании данных геологоразведки	pandas, numpy, sklearn, matplotlib, seaborn
Проект №9. Восстановление золота из руды	Подготовка прототипа модели машинного обучения, предсказывающей коэффициент восстановления золота из золотосодержащей руды	pandas, numpy, sklearn, matplotlib, seaborn, catboost
Проект №10. Защита персональных данных клиентов	Защита данных клиентов страховой компании. Разработка метода преобразования данных, по которым сложно восстановить персональные данные	pandas, numpy, sklearn, matplotlib, seaborn
Проект №11. Определение стоимости автомобилей	Определение стоимости автомобилей на основании рыночной цены схожих автомобилей	pandas, numpy, sklearn, seaborn, lightgbm, catboost