გთხოვთ, მოგვიყევით მონაცემთა ანალიზის, პროექტებისა და კურსების გამოცდილებაზე.

მონაცემთა ანალიზის სფეროში ვიმუშავე დიდი მონაცემთა ნაკრებებთან, Python-ის (pandas, numpy, matplotlib) ინსტრუმენტების გამოყენებით წინასწარი დამუშავებისა და ვიზუალიზაციისთვის. ერთ-ერთი პროექტი მოიცავდა მომხმარებელთა ქცევის ანალიზს ვებგვერდზე, მიზნად ისახავდა აუდიტორიის სეგმენტების გამოვლენას და მარკეტინგული კამპანიების ოპტიმიზაციას. ამისთვის შევქმენი კლასტერული და რეგრესიული მოდელები.

ასევე გავიარე მონაცემთა ანალიზისა და მანქანური სწავლების კურსები, მაგალითად, Coursera-ის "Data Science Specialization" და Andrew Ng-ის "Machine Learning". ეს კურსები დამეხმარა მონაცემების დამუშავების მეთოდების, სტატისტიკის და ML-ის საფუძვლების ათვისებაში, რომლებიც რეალურ პროექტებში გამოვიყენე.

სადაც არის მარტივი მონაცემთა ანალიზის კოდის მაგალითი:

import pandas as pd

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

ეს საშუალებას გაძლევთ სწრაფად მიიღოთ მომხმარებელთა სეგმენტების საშუალო საყიდლების ღირებულებები.