Опыт работы с Python охватывает ключевые направления, такие как парсинг данных, искусственный интеллект и распознавание лиц. Парсинг данных Разработка парсеров: Создание эффективных парсеров для извлечения данных с веб-сайтов с использованием библиотек BeautifulSoup и Scrapy. Это включает в себя настройку запросов, обработку HTML и извлечение нужной информации. Обработка данных: Применение регулярных выражений и методов обработки строк для очистки и структурирования собранной информации, что позволяет получать данные в удобном для анализа формате. Автоматизация сбора данных: Настройка автоматизированных скриптов для периодического сбора данных, их сохранения в формате CSV или загрузки в базы данных, что значительно упрощает дальнейшую работу с информацией. Искусственный интеллект Основы машинного обучения: Базовый опыт работы с библиотеками TensorFlow и scikit-learn для реализации простых моделей машинного обучения, таких как линейная регрессия и классификация. Анализ данных: Участие в проектах, связанных с анализом данных, включая предобработку и визуализацию данных для получения полезной информации. Распознавание лиц Использование OpenCV: Настройка систем распознавания лиц с помощью библиотеки OpenCV для обработки изображений и видео. Это включает в себя обнаружение лиц на изображениях и видео. Интеграция решений: Разработка приложений, использующих технологии распознавания лиц для аутентификации пользователей и мониторинга.