Привет! Меня зовут Станислав Тюлягин, я Data Scientist и Python Developer.

В репозитории Data_Sciense_Portfolio можно ознакомиться с моими проектами в области DS и DA. А в списке Python-developer можно найти и детальнее рассмотреть мои проекты разработки на Python.

В 2022 году я закончил курс Data Scientist в Яндекс.Практикуме, а также освоил материалы курса Deep Learning School от МФТИ. В июле 2023 года завершил курс по Python-backend в Яндекс.Практикуме. Люблю сложные задачи, умею учиться новому. Могу работать как в команде, так и в одиночку, самоогранизован, нацелен на результат, соблюдаю дедлайны и умею длительное время работать удаленно без потери результативности.

Мне нравится анализировать и находить неочевидные закономерности. Планирую дальше развиваться и работать в этой области и делать мир лучше с помощью машинного обучения и Python разработки. В настоящий момент активно ищу работу и рассматриваю предложения.

Контакты

Telegram: https://t.me/tyulyagins
E-mail: [email protected]

Проекты Python Developer

Проекты Data Analyst

Название	Описание	Инструменты	Ключевые слова
Сравнение музыкальных предпочтений	Сравнение музыкальных предпочтений жителей Москвы и Санкт-Петербурга на основе данных Яндекс.Музыки.	`numpy` `pandas`	EDA, analysis
Исследование надёжности заёмщиков банка	Обработка и исследование данных для выявления зависимостей на влияющих на платёжеспособность клииента банка.	`pandas` `numpy` `matplotlib`	EDA, analysis
Исследование рынка недвижимости	Исследование данных и выявление факторов, оказывающих влияние на цену квартиры.	`numpy` `pandas` `matplotlib`	EDA, analysis, feature engineering
Определение выгодного тарифа для телеком компании	Определение выгодного тарифа на основании данных о использовании услуг клиентами. Проанализированы данные и проверены гипотезы.	`numpy` `pandas` `matplotlib` `scipy`	EDA, analysis, hypotesys testing, ttest
Анализ рынка компьютерных игр	Определение фактор, влияющих на успешность продажи игры.	`pandas` `matplotlib` `scipy`	EDA, statistics, hypotesys testing, ttest

Проекты Data Science

Название	Описание	Инструменты	Ключевые слова
Рекомендация сотового тарифа	Создание модели для задачи классификации, которая выберет подходящий тариф сотового оператора.	`pandas` `matplotlib` `sklearn` `statsmodels`	Time Series, regression, classification
Прогнозирование оттока клиентов банка	Создание модели для предсказания оттока клиентов из банка на основании данных о поведении клиентов. Целью является снижение затрат на сохранение клиентов.	`numpy` `pandas` `matplotlib` `sklearn` `StandardScaler`	EDA, analysis, feature engineering, ROC-AUC, upsampling, unbalanced classification
Прогнозирование прибыли от нефтяных скважин	Создание модели для прогноза прибыли от нефтяных скважин. На основании прогноза определение лучшего региона для бурения	`numpy` `pandas` `matplotlib` `sklearn`	EDA, analysis, regression, ROC-AUC
Прогнозирование концентрации золота из золотосодержащей руды	Создание модели для прогноза коэффициента восстановления золота из золотосодержащей руды	`pandas` `matplotlib` `sklearn` `CatBoost` `Optuna` `GridSearch`	EDA, regression, gradient boosting
Защита персональных данных клиентов страховой компании	Необходимо защитить персональные данные клиентов страховой компании. Разработать метод преобразования данных, чтобы по ним было тяжело восстановить исходную информацию и при этом не менялось качество линейной регрессии.	`pandas` `numpy` `Random` `numpy`	EDA, regression
Построение модели определения стоимости автомобиля	Разработка системы рекомендации стоимости автомобиля на основе его описания	`pandas` `matplotlib` `sklearn` `lightgbm`	EDA, regression, gradient boosting
Прогнозирование количества заказов такси	Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Необходимо построить модель для такого предсказания.	`pandas` `matplotlib` `CatBoost` `Prophet`	Time Series, regression, gradient boosting
NLP. Классификация тональности текста	Предсказание позитивных и негативных комментариев пользователей интернет-магазина.	`numpy` `sklearn` `spacy` `torch` `BERT`	NLP, TF-IDF, classification
CV. Определение возраста покупателей	Создание neural network модели определения возраста человека по фото.	`tensorflow` `keras` `ImageDataGenerator` `ResNet`	CV, neural network, classification
Прогнозирование оттока клиентов телеком	Построить модель, которая предсказывает, уйдёт ли пользователь.	`Pipeline` `phik` `Catboost` `XGBoost` `sklearn`	EDA, classification

klassnenkiy Goto Github PK

Проекты Python Developer

Проекты Data Analyst

Проекты Data Science

Stanislav Tyulyagin's Projects

Recommend Projects

Recommend Topics

Recommend Org