{"id":19713629,"url":"https://github.com/verbasik/yandex.practicum.datascience","last_synced_at":"2026-01-29T20:03:54.439Z","repository":{"id":166640945,"uuid":"637463843","full_name":"Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience","owner":"Verbasik","description":"Портфолио проектов Data Science, выполненных в рамках профессиональной переподготовки в Яндекс.Практикум. Включает исследования в области финансов, недвижимости, кинопроката и других, с использованием статистики, машинного обучения и анализа данных.","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2024-08-02T09:14:57.000Z","size":43570,"stargazers_count":2,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-06-11T03:39:12.883Z","etag":null,"topics":["data-analysis","data-science","machine-learning","yandex-praktikum"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"https://practicum.yandex.ru/data-scientist-plus/","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/Verbasik.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2023-05-07T16:25:34.000Z","updated_at":"2024-10-29T15:43:22.000Z","dependencies_parsed_at":"2023-09-26T22:09:19.179Z","dependency_job_id":"09cf37ca-6b05-4528-bf94-2749fed7a28a","html_url":"https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience","commit_stats":null,"previous_names":["verbasik/data_science_plus-yandex_praktikum"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Verbasik%2FYandex.Practicum.DataScience","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Verbasik%2FYandex.Practicum.DataScience/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Verbasik%2FYandex.Practicum.DataScience/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Verbasik%2FYandex.Practicum.DataScience/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/Verbasik","download_url":"https://codeload.github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Verbasik%2FYandex.Practicum.DataScience/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":28884016,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-01-29T19:55:09.949Z","status":"ssl_error","status_checked_at":"2026-01-29T19:55:08.490Z","response_time":59,"last_error":"SSL_connect returned=1 errno=0 peeraddr=140.82.121.5:443 state=error: unexpected eof while reading","robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":false,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["data-analysis","data-science","machine-learning","yandex-praktikum"],"created_at":"2024-11-11T22:23:54.407Z","updated_at":"2026-01-29T20:03:54.422Z","avatar_url":"https://github.com/Verbasik.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Проекты Data Science. Яндекс.Практикум (Школа Анализа Данных)\n## Специалист по Data Science (2023 — 2024)\n![logo_DS+](https://github.com/Verbasik/Data_science_plus-yandex_praktikum/assets/109856541/b80c6642-d6f8-4398-9e92-cca355f4cb98)\n![Certificate](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/blob/c283820645a2b40eafc6f922c08e3aa81b8eddaa/Documents/jpeg.jpeg)\n\nВ данном репозитории собраны проекты, выполненные в процессе обучения по программе профессиональной переподготовки [Специалист по Data Science](https://practicum.yandex.ru/data-scientist-plus/) в Яндекс.Практикум\n\n| Проект | Описание | Библиотеки \u0026nbsp; \u0026nbsp; | Навыки \u0026nbsp; \u0026nbsp; |\n|---|---|---|---|\n| [Исследование надёжности заёмщиков](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/main/01_%D0%98%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%BD%D0%B0%D0%B4%D0%B5%CC%88%D0%B6%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%20%D0%B7%D0%B0%D0%B5%CC%88%D0%BC%D1%89%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2) | Исследование факторов, влияющих на факт возврата кредита в срок, на основе статистики о платёжеспособности клиентов. | `Pandas` `NumPy` | `Data Analysis`\u003cbr\u003e`Финансовый_анализ` |\n| [Исследование объявлений о продаже квартир](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/main/02_%D0%98%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%BE%D0%B1%D1%8A%D1%8F%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B8%CC%86%20%D0%BE%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B4%D0%B0%D0%B6%D0%B5%20%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B8%D1%80) | Анализ рынка недвижимости Санкт-Петербурга и Ленинградкой области, выявление аномалий для отслеживания мошеннической деятельности. | `Pandas` `NumPy` `Matplotlib` `Seaborn` | `Data Analysis`\u003cbr\u003e`Маркетинг_анализ` |\n| [Исследование о показах фильмов в Российских кинотеатрах](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/main/03_%D0%98%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%BE%20%D0%BF%D0%BE%D0%BA%D0%B0%D0%B7%D0%B0%D1%85%20%D1%84%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D0%BC%D0%BE%D0%B2%20%D0%B2%20%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8%CC%86%D1%81%D0%BA%D0%B8%D1%85%20%D0%BA%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%85) | Анализ рынка российского кинопроката, выявление текущих тенденций. | `Pandas` `NumPy` `Matplotlib` `Seaborn` | `Data Analysis`\u003cbr\u003e`Маркетинг_анализ` |\n| [Исследование сервиса аренды самокатов \"GoFast\"](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/main/04_%D0%98%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B0%20%D0%B0%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D1%8B%20%D1%81%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D0%BA%D0%B0%D1%82%D0%BE%D0%B2) | Исследовательский анализ данных  сервиса аренды самокатов \"GoFast\". Статистический анализ и проверка гипотез. | `Pandas` `NumPy` `Matplotlib` `Seaborn` `Scipy`| `Data Analysis`\u003cbr\u003e`Статистический_анализ` |\n| [Построение модели для задачи классификации тарифов мобильной связи](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/965aa13c6423c7df749700603d8e82218dfe33de/05_%D0%A1%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D0%BC%D0%BE%D0%B1%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%BE%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B0%20%C2%AB%D0%9C%D0%B5%D0%B3%D0%B0%D0%BB%D0%B0%D0%B8%CC%86%D0%BD%C2%BB) | Построение и поиск оптимальной модели для задачи классификации тарифов мобильной связи. Исследование и проверка качества разных моделей. | `Pandas` `NumPy` `Matplotlib` `Seaborn` `Sklearn`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Машинное обучение` |\n| [Построение модели для задачи прогнозирования оттока клиентов из «Бета-Банка»](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/7a472d1223a3d84f784253dcafe4944a68438187/06_%D0%A1%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%B0%20%C2%AB%D0%91%D0%B5%D1%82%D0%B0-%D0%91%D0%B0%D0%BD%D0%BA%C2%BB) | Построение и поиск оптимальной модели для задачи прогнозирования оттока клиентов из «Бета-Банка». Исследование и проверка качества разных моделей. | `Pandas` `NumPy` `Matplotlib` `Seaborn` `Sklearn`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Машинное обучение` |\n| [Построение модели выбора локации для скважины](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/e94539fe78caf667e4385db1599d5493331acd54/07_%D0%A1%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D0%BD%D0%B5%D1%84%D1%82%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B1%D1%8B%D0%B2%D0%B0%D1%8E%D1%89%D0%B5%D0%B8%CC%86%20%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B8%20%22GlavRosGosNeft%22) | Требуется построить модель машинного обучения, которая поможет определить регион, где добыча нефти принесёт наибольшую прибыль. | `Pandas` `NumPy` `Matplotlib` `Seaborn` `Sklearn`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Машинное обучение` |\n| [Построение модели предсказания отказа от брони для сети отелей «Как в гостях»](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/blob/98d6829c50df789be342e8b73e0fc7d562e424bf/08_%D0%A1%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8%20%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B8%CC%86%20%C2%AB%D0%9A%D0%B0%D0%BA%20%D0%B2%20%D0%B3%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8F%D1%85%C2%BB/README.md) | Требуется разработать модель машинного обучения, которая будет прогнозировать отказ посетителей от брони в отеле. После внедрения модели, чистая прибыль компании должна увеличиться +400k. | `Pandas` `NumPy` `Matplotlib` `Seaborn` `Sklearn` `Keras` `Tensorflow`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Машинное обучение` |\n| [Работа с базой данных Yandex_Hive и анализ данных](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/2ccf4700265b88e7bf09cc7ae0feb464ad9a3787/09_%D0%92%D0%B7%D0%B0%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%B9%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B8%D0%B5_%D1%81_Yandex_Hive#%D0%BE%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5) | Мы будем работать с базой данных Yandex-Hive, которая хранит информацию о венчурных фондах и инвестициях в компании-стартапы.| `pyspark` `pyspark.sql`| `Data Science`\u003cbr\u003e`СУБД` |\n| [Построение модели классификации музыкальных произведений по жанрам](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/e87c9161d2f7c50081f6c3819b59b18ad7a88120/10_%D0%9F%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8%20%D0%BC%D1%83%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9%20%D0%BF%D0%BE%20%D0%B6%D0%B0%D0%BD%D1%80%D0%B0%D0%BC) | Требуется разработать модель машинного обучения, позволяющую классифицировать музыкальные произведения по жанрам.| `Pandas` `NumPy` `Matplotlib` `Seaborn` `Sklearn`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Машинное обучение` |\n| [Построение модели для предсказания медианной стоймости дома](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/fcd6f2ee802e635792bfef03c019d3559dfdb7c1/11_%D0%9F%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D1%81%D0%BA%D0%B0%D0%B7%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D0%BC%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9%20%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B9%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%20%D0%B4%D0%BE%D0%BC%D0%B0) | Разработать модель линейной регрессии в среде PySpark, позволяющей предсказать медианную стоимость домов.| `Pandas` `NumPy` `Matplotlib` `Seaborn` `Sklearn` `PySpark` `MLlib`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Машинное обучение` |\n| [Защита персональных данных клиентов](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/2e863d1d181a0e2b8204789ba43dc45d6908cfb8/12_%D0%97%D0%B0%D1%89%D0%B8%D1%82%D0%B0%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%BA%D0%BB%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2) | Требуется разработать такой метод преобразования данных, чтобы по ним было сложно восстановить персональную информацию.| `Pandas` `NumPy` `Sklearn`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Машинное обучение`\u003cbr\u003e`Линейная алгебра`|\n| [Определение стоймости автомобилей](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/b1e13284fa039114ee938d1a8288f0ff14919b87/13_%D0%9E%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B9%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%20%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D0%B1%D0%B8%D0%BB%D0%B5%D0%B9) | Создать модель, способную с высокой точностью предсказывать стоймость автомобиля на рынке.| `Pandas` `NumPy` `Sklearn` `CatBoostRegressor` `LGBMRegressor` `DummyRegressor` `RandomForestRegressor`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Машинное обучение`\u003cbr\u003e|\n| [Matching ](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/1d876b675f147481f33a27843e49432d4baed7be/14_Matching) | Разработать алгоритм, который для всех товаров из одного множества, предложит несколько вариантов наиболее похожих товаров из другого множества.| `Pandas` `NumPy` `Sklearn` `faiss` `optuna` `lightgbm`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Алгоритмы`\u003cbr\u003e|\n| [Продвинутый SQL](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/a22ebc1c8dad28700620a83c9e1f613d6b7c1108/15_advance_sql) | Состоит из двух частей на 20 задач на составление запросов к базе данных (PostgreSQL) StackOverFlow за 2008 год.| `SQL` `PostgreSQL` `оконные функции` `временные таблиц` `подзапросы` `продвинутые функции SQL`| `Data Analysis`\u003cbr\u003e`Работа с БД`\u003cbr\u003e|\n| [Прогнозирование температуры звезды](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/blob/32c8b9c3ce42b67845352c01680a4749a64e7324/16_%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D1%83%D1%80%D1%8B%20%D0%B7%D0%B2%D0%B5%D0%B7%D0%B4%D1%8B/README.md) | Разработка метода определения температуры на поверхности обнаруженных звёзд с использованием нейросетевого подхода.| `Pandas` `NumPy` `Sklearn` `torch` `skorch` `optuna`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Машинное обучение`\u003cbr\u003e|\n[Оценка риска ДТП](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/a0b7a618cb5f2068ad48f60ba4d07899e3932311/17_%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0%20%D1%80%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B0%20%D0%94%D0%A2%D0%9F) | Создать систему, которая может оценить риск ДТП по выбранному маршруту движения.| `Pandas` `NumPy` `Matplotlib` `Seaborn` `Scipy` `Sklearn`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Машинное обучение`\u003cbr\u003e|\n[Прогнозирование заказов такси](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/f689087d86d7b896b6069f536d7bfbd80473a154/18_%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B7%D0%B0%D0%BA%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2%20%D1%82%D0%B0%D0%BA%D1%81%D0%B8) | Создать модель, способную с высокой точностью предсказывать количество заказов такси на следующий час.| `NumPy` `Pandas` `Seaborn` `Matplotlib` `CatBoost` `Scipy` `Sklearn` `Statsmodels` `Prophet` `Sklearn` `XGBoost`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Машинное обучение` `Временные ряды` \u003cbr\u003e|\n[Classification of Text](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/ed9df9763d119f07386b71b3471ea63e99502fbf/19_Classification%20of%20Text) | Целью проекта является разработка модели бинарной классификации в связки с моделью трансформером BERT.| `NumPy` `Pandas` `sklearn` `torch` `transformers`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Машинное обучение`\u003cbr\u003e|\n[ResNet_Age_detect](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/2d8161841572054bbbb24aaf41a4a8ff2b1ecc4d/20_ResNet_Age_detect) | Целью проекта является разработка модели, которая по фотографии будет определять приблизительный возраст человека| `NumPy` `Pandas` `sklearn` `tensorflow` `keras`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Computer Vision`\u003cbr\u003e|\n[Поиск изображений по текстовым запросам](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/aa13bba25bc99516c0ba69f8a2b7fecd08f67139/21_Image_and_Text) | Разработка демонстрационной версии системы поиска изображений по текстовым запросам, использующей нейросетевой подход для анализа и сопоставления изображений и текстов| `NumPy` `Pandas` `sklearn` `nltk` `torch` `tensorflow`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Computer Vision`\u003cbr\u003e|\n[Предсказание температуры стали на металлургическом комбинате](https://github.com/Verbasik/Yandex.Practicum.DataScience/tree/3a3c115109e78f0caacebf14e0e5b4a03f1789d6/22_Final_project) | Разработка модели для предсказания температуры стали на этапе обработки. Модель будет использоваться для имитации технологического процесса и оптимизации производственных расходов за счёт контроля температуры сплава.| `NumPy` `Pandas` `sklearn` `nltk` `torch` `tensorflow`| `Data Science`\u003cbr\u003e`Машинное обучение`\u003cbr\u003e|\n\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fverbasik%2Fyandex.practicum.datascience","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fverbasik%2Fyandex.practicum.datascience","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fverbasik%2Fyandex.practicum.datascience/lists"}