Խոսեք տվյալների վերլուծության, նախագծերի և դասընթացների փորձի մասին։

Տվյալների վերլուծության ոլորտում աշխատել եմ մեծ տվյալների հավաքածուների հետ՝ օգտագործելով Python գործիքներ (pandas, numpy, matplotlib) նախապատրաստման և վիզուալիզացիայի համար: Մեկ նախագիծը ներառում էր կայքի օգտվողների վարքագծի վերլուծությունը՝ լսարանի հատվածները հայտնաբերելու և շուկայավարման արշավները օպտիմալացնելու նպատակով: Դրա համար կառուցել եմ կլաստերացման և ռեգրեսիայի մոդելներ:

Նույնպես անցել եմ տվյալների վերլուծության և մեքենայական ուսուցման դասընթացներ, օրինակ՝ Coursera-ի "Data Science Specialization" և Andrew Ng-ի "Machine Learning": Այս դասընթացները օգնել են ինձ յուրացնել տվյալների մշակման մեթոդները, վիճակագրությունը և ML-ի հիմունքները, որոնք կիրառել եմ իրական նախագծերում:

Պարզ տվյալների վերլուծության համար կոդի օրինակ՝

import pandas as pd

data = pd.read_csv('user_data.csv')
summary = data.groupby('user_segment')['purchase_amount'].mean()
print(summary)

Այսպիսով, հնարավոր է արագ ստանալ օգտագործողների հատվածների միջին գնումների արժեքները։