Разработка аналитического проекта на платформе loginom (или sandbox.pa6, или knyme)

провести разведочный анализ данных, использовать подготовленный датафрейма для обучения и тестирования моделей. Провести интерпретацию результатов разведочного анализа данных и полученных моделей в контексте проверяемых гипотез. Отчет должен содержать файл проекта и документ (отчет) с интерпретацией результатов разведочного анализа данных и полученных моделей в контексте проверяемых гипотез. Гипотез должно быть минимум 3.

. Все темы подразумевают широкую вариабельность поставленных и решаемых задач. В процессе выполнения работы студентам необходимо продемонстрировать различные подходы к решению поставленных задач на основе широкого класса методов и моделей машинного обучения. Особенно высоко оценивается своеобразие постановки задачи и оригинальность ее решения, состоящее в уникальной последовательности операций преобразования и моделирования данных.

Темы (можно выбрать любую):

1. Изучить влияние занятий спортом на успеваемость в учебе
2. Использование алгоритмов машинного обучения для определения наиболее эффективных сотрудников и выявления областей, в которых они наиболее сильны.
3. Оценка эффективности обучения и развития персонала.
4. Определение оптимальных стратегий развития компетенций сотрудников.
5. Построение модели, определяющей аварийность на выбранном участке дороги.
6. Развитие сервиса персональных траекторий развития — создание модели, анализирующей образовательные и карьерные цели человека
7. Построить модель, способную предсказать отток действующих клиентов сети ресторанов
8. Решение задачи по определению склонности клиента к покупке машиноместа https://hacks-ai.ru/hackathons.html?eventId=969091&caseEl=1001438&tab=3
9. Модель прогнозирования спроса на продукцию
10. Построение модели машинного обучения с целью анализа профессиональных качеств студента
11. Создание модели, помогающей оценивать заболевания по симптомам с учетом генетических данных