Proyectos de formación traducidos al Español
| Nombre del proyecto | Descripción | Bibliotecas usadas |
|---|---|---|
| Previsión de salidas de clientes | Construir un modelo que prediga si el usuario se irá | Pandas, Matplotlib, NumPy, Sklearn, Seaborn, CatBoost, Phik |
| Determinación de la edad por foto | Construir un modelo que pueda predecir la edad de una persona | Pandas, Matplotlib, NumPy, Keras |
| Definición de comentarios tóxicos | ML-modelo de aprendizaje automático permite clasificar los comentarios sobre positivos y negativos, con el fin de enviarlos a la moderación | Pandas, NumPy, ntlk, Sklearn, tqdm |
| Previsión de órdenes de taxi | Construcción del sistema de previsión para el número de pedidos de taxi para la próxima hora | Pandas, Matplotlib, NumPy, Sklearn, CatBoost, Statsmodels |
| Determinación del coste del automóvil | Para el servicio de determinar el valor de mercado del automóvil a petición del cliente, se implementa un modelo que predice el precio del automóvil | Pandas, Matplotlib, NumPy, Sklearn, Seaborn, CatBoost |
| Protección de datos personales | Desarrollo del método de cifrado de datos. Construcción de un modelo de aprendizaje automático sobre datos cifrados | Pandas, NumPy, Sklearn |
| Investigación del proceso de refinado de oro | Con el fin de optimizar la producción, un prototipo de modelo ML para predecir la tasa de recuperación de oro a partir de mineral que contiene oro | Pandas, Matplotlib, NumPy, Sklearn, Seaborn, SciPy |
| Selección de ubicación para pozo de aceite | Encontrar una región productora de petróleo rentable mediante la simulación de aprendizaje automático | Pandas, Matplotlib, NumPy, Sklearn |
| Previsión de salidas de clientes | Sobre la base de los datos del banco determinar el cliente que puede salir | Pandas, Matplotlib, Sklearn |
| Recomendación arancelaria | Operador móvil "Megaline" quiere construir un sistema capaz de analizar el comportamiento de los clientes y ofrecer a los usuarios una nueva tarifa. Tarea: para construir un modelo para la tarea de clasificación, que elegirá una tarifa adecuada | Pandas, Sklearn |
| Investigación sobre el éxito de los juegos de ordenador | Análisis de datos abiertos y búsqueda de un producto potencialmente popular que permita al cliente planificar campañas publicitarias | Pandas, Matplotlib, NumPy, Seaborn, SciPy |
| Definición de tarifa ventajosa para la empresa de telecomunicaciones | Se realizó un análisis preliminar de las tarifas de la empresa de telecomunicaciones sobre una muestra de 500 clientes y se identificó la tarifa más rentable para el posterior ajuste del presupuesto de publicidad | Pandas, Matplotlib, NumPy, Seaborn, SciPy |
| Investigación sobre anuncios de venta de apartamentos | Utilizando los datos del servicio Yandex.Real Estate, determinar el valor de mercado de los bienes raíces y los parámetros típicos de los apartamentos | Pandas, Matplotlib, NumPy, Seaborn |
| Estudio de fiabilidad del prestatario | Sobre la base de estadísticas sobre la capacidad de los clientes para investigar si el estado civil del cliente y el número de hijos afectan al hecho de la devolución del préstamo a tiempo | Pandas |
| Música ciudadana | En datos reales Yandex.Music con la ayuda de la biblioteca Pandas y su capacidad para comprobar los datos y comparar el comportamiento y las preferencias de los usuarios de las dos capitales - Moscú y San Petersburgo | Pandas |