Эти проекты и бизнес-задачи с использованием языка Python и популярных библиотек NUMPY, SCIPY, PANDAS, SEABORN, MATPLOTLIB, stats, requests и других, покажут какой спектр задач я могу решать, как аналитик данных.
А/Б тестирование или как улучшать и улучшить продукт
А/Б тесты - это, пожалуй, лучший инструмент для развития продукта, при этом требующий знаний и понимания его применения.
На примере бизнес-задач и проектов я покажу как можно работать с этим инструментом и какие результаты можно получить.
Логистическая регрессия для оценки отклика
Прогнозирование отклика клиентов на кампанию дает исключительно важную информацию для дальнейших действий. Имея исторические данные клиентов можно обучить модель прогнозирования для выявления потенциальных клиентов в будущем.
На примере данных банка я покажу как можно это сделать и к каким бизнес-выводам и рекомендациям это приведет.
ETL-пайплайн, автоматизация отчетности и поиск аномалий
Навыки построения ETL-пайплайнов помогают экономить время на решение серии задач связанных друг с другом, когда требуется их выполнение в определенном порядке. Такой подход обеспечивается системами оркестрации процессов.
Автоматизацию отчетности по особенно важным метрикам или поиск аномалий среди них можно наладить в виде отправки аналитической сводки в любой сервис с соответствующим API.