Этот курс представляет собой сборник материалов по контролируемому и неконтролируемому обучению.ВАЖНО: Курс использует переработанный контент из двух предыдущих курсов, уже опубликованных на моем профиле Udemy. Если вы проходили их ранее, обратите внимание: этот курс - это объединённая и переработанная версия, созданная для более целостного и удобного обучения без необходимости перехода между курсами.5. Практические проекты и реальные приложенияПроект 1: A/B тестирование веб-трафикаВ этом проекте вы будете работать с данными веб-трафика компании, чтобы оценить влияние двух версий веб-страницы на коэффициент конверсии. Вы научитесь:Очищать и исследовать веб-данные с помощью Pandas.Применять статистические тесты, такие как t-тест и проверка гипотез.Визуализировать результаты и принимать решения на основе данных.Подготавливать отчёт с практическими выводами для улучшения сайта.Проект 2: Анализ банковских данных для машинного обученияВ этом практическом кейсе вы проанализируете финансовый датасет с информацией о клиентах банка, чтобы выявить закономерности и подготовить данные к ML. Основное внимание будет уделено:Очистке и трансформации данных с использованием Pandas и NumPy.Визуальному анализу с помощью Seaborn для выявления трендов и корреляций.Применению описательной статистики для понимания поведения клиентов.Подготовке данных к последующему обучению моделей.Проект 3: Анализ данных страхованияВы будете работать с данными страховой компании, чтобы выявить ключевые факторы, влияющие на стоимость полисов и клиентский риск. Вы научитесь:Очищать и преобразовывать данные клиентов и страховых случаев.Применять EDA для выявления аномалий и трендов.Использовать статистику и визуализацию для обоснованных решений.Подготовить данные для построения моделей оценки риска.Проект 4: Анализ данных вредоносного ПОВ этом проекте вы будете изучать данные о вредоносных программах для выявления паттернов кибератак и предотвращения уязвимостей. Основное внимание будет на:Очистке и структурировании данных по malware.Визуализации для выявления важных характеристик.Применении методов предварительной обработки для улучшения качества данных.