Основные инструменты разработки:
-
язык программирования Python3 и его библиотеки:
-
аналитические библиотеки Pandas, Statsmodel;
-
библиотеки для выполнения научных и инженерных расчётов NumPy, math, SciPy;
-
библиотеки для визуализации данных Matplotlib, seaborn, plotly;
-
вспомогательные библиотеки datetime, display, warnings, requests, fbprophet, vk_api, gspread, holidays, io, urllib.parse
-
-
среда программирования Jupyter Notebook
| № | Название и ссылка | О чем проект | Навыки и инструменты |
|---|---|---|---|
| 1 | Минипроект. Датасет о бронировании отелей | Предобработка данных, сравниваем бронирование в зависимости от типов отелей. Разберемся, влияет ли наличие детей на отмену бронирования. Считаем churn rate. | Python Pandas |
| 2 | Минипроекты по анализу платформ | Предварительный анализ данных (EDA) и визуализация результатов исследований.В первом проекте проанализируем число успешных операций в зависимости от платформы, возраста, типа клиента.Во втором проекте проанализируем датасет о поездках такси в Перу. Визуализируем показатели, распределения в разбивке по платформам. | предобработка данных Python Pandas NumPy Seaborn Matplotlib |
| 3 | Минипроекты по работе с грязными данными | В проектах я провожу работу с грязными данными, считаем MAU, визуализирую данные и делаю небольшой проект по фильтрации данных | предобработка данных Python Pandas NumPy os warnings Seaborn Matplotlib |
| 4 | Исследование рекламных объявлений и динамики цен авокадо в США | В проектах я провожу работу с интерактивными графиками, скользащим средним, рассчитываю конверсию, ищу аномалии в данных | предобработка данных Python Pandas NumPy Seaborn Matplotlib plotly |
| 5 | Минипроект по работе с датами и сводными таблицами, дополнительный проект обработки данных с продажами продуктов через телемаркетинг | В проекте отвечаю на вопросы бизнеса, работая с данными о времени и свобдными таблицами. Проверяю подключения продуктов определенным пользователям, соединив файлы о продажах с логами по подключениям в системе | предобработка данных Python Pandas Seaborn Matplotlib |
| 6 | Минипроекты по работе с API (GOOGLE SPREADSHEETS, ЯНДЕКС.МЕТРИКА) | В проекте работаю с API. Анализирую поведение пользователей Яндекс.Метрика, считываю данные из google sheets. Пользуюсь telegram_api и vk_api для выгрузки отчетов. | предобработка данных Python Pandas Seaborn Matplotlib datetime requests vk_api gspread io urllib.parse |