Pastāstiet par savu pieredzi datu analīzē, projektos un kursos.

Datu analīzes jomā es strādājis ar lieliem datu kopumiem, izmantojot Python rīkus (pandas, numpy, matplotlib) datu iepriekšējai apstrādei un vizualizācijai. Viens no projektiem ietvēra lietotāju uzvedības analīzi tīmekļa vietnē, mērķējot uz auditorijas segmentu identificēšanu un mārketinga kampaņu optimizāciju. Šim nolūkam es būvēju klasterizācijas un regresijas modeļus.

Tāpat es apmeklēju datu analīzes un mašīnmācīšanās kursus, piemēram, Coursera "Data Science Specialization" un Andrew Ng "Machine Learning". Šie kursi palīdzēja apgūt datu apstrādes metodes, statistiku un ML pamatus, kurus es pielietoju reālos projektos.

Vienkāršas datu analīzes koda piemērs:

import pandas as pd

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

Tas ļauj ātri iegūt vidējos pirkumu datus pēc lietotāju segmentiem.