Работы фрилансеров

Демонстрационный Data Science-проект по прогнозированию успешного исхода события на примере посадки первой ступени ракеты SpaceX. Выполнен полный цикл работы с данными: сбор через API и веб-источники, очистка и преобразование, исследовательский анализ, подготовка признаков, стандартизация и разделение выборки на обучающую и тестовую. Построены и сравнены четыре модели классификации: Logistic Regression, SVM, Decision Tree и KNN. Для каждой модели выполнен подбор гиперпараметров с помощью GridSearchCV и 10-кратной кросс-валидации. Лучший результат на кросс-валидации показало дерево решений — около 87,7%. Точность на тестовой выборке составила 83,3%. Качество модели дополнительно проверено по матрице ошибок. Результаты оформлены в Jupyter Notebook и презентации с описанием методологии, анализа данных и сравнения алгоритмов. Использованы Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Plotly и Jupyter Notebook. Такой подход применяется в задачах классификации клиентов, заявок, операций и других событий, где требуется определить класс результата по имеющимся признакам.

Иллюстрация для печати на футболки создана в Corel Draw X7

Иллюстрация для сайта skupkakotlov.ru, сделана в векторном формате

По концепту от заказчика выполнено в 3ds max + vray

Вначале был создан концепт в программе растровой графики, затем низкополигональная болванка в 3ds max, дальнейшая детализация в zbrush, финальное текстурирование и визулаизация в 3ds max с профессиональным рендером vray next

Моделирование для сайта roststeklo.ru

Интернет-магазин напольных покрытий в Нижнем Новгороде и Москве • Визуальный стиль сайта создан с учетом брендовых цветов компании • Создан большой удобный каталог товаров с разделами и фильтрами • Выгодно показаны особенности производства и преимущества • Срок запуска 21 день