Papasakokite apie savo patirtį duomenų analizėje, projektuose ir kursuose.

Duomenų analizės srityje dirbau su dideliais duomenų rinkiniais, naudodamas Python įrankius (pandas, numpy, matplotlib) duomenų paruošimui ir vizualizacijai. Vienas iš projektų apėmė naudotojų elgsenos analizę svetainėje, siekiant nustatyti auditorijos segmentus ir optimizuoti rinkodaros kampanijas. Tam kūriau klasterizacijos ir regresijos modelius.

Taip pat lankiau duomenų analizės ir mašininio mokymosi kursus, pavyzdžiui, Coursera "Data Science Specialization" ir Andrew Ng "Machine Learning". Šie kursai padėjo įsisavinti duomenų apdorojimo metodus, statistiką ir ML pagrindus, kuriuos taikiau realiuose projektuose.

Pavyzdinis paprastos duomenų analizės kodas:

import pandas as pd

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

Tai leidžia greitai gauti naudotojų segmentų vidutines pirkimo reikšmes.