Никита Сергеевич Криваксин

1. Исследовательский анализ данных (EDA) на Python:

— Сбор данных
— Описание данных
— Предобработка данных (Обработка пропусков, работа с дубликатами, работа с типами данных и т. д.);
— Работа с выбросами и аномалиями;
— Выполнение самого анализа (анализ и визуализация данных в зависимости от ТЗ). Использование библиотек Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SciPy, PuLP, Statmodels и др.
— Выбор и обучение модели на основе данных
— Оценка качества модели
— Интерпретация результатов исследования

1. Анализ данных в KNIME и Excel
2. Построение дашбордов в Power BI