Data Science Project

A complete Data Science project: from data collection and EDA to modeling and deployment.

---

📂 Описание

Этот репозиторий содержит полный цикл проекта по Data Science: от сбора данных и разведочного анализа до построения модели и деплоя. Используются Jupyter Notebook и современные инструменты анализа данных.

---

🚀 Структура проекта

• data/ — исходные и обработанные данные
• notebooks/ — ноутбуки для EDA, построения моделей, визуализации
• models/ — сохранённые модели и артефакты
• reports/ — отчёты, визуализации, презентации

---

🛠️ Используемые технологии

• Jupyter Notebook — основной инструмент для анализа и прототипирования
• Pandas, NumPy — обработка и анализ данных
• Matplotlib, Seaborn — визуализация данных
• Scikit-learn — машинное обучение
• (Добавьте свои библиотеки при необходимости)

---

📊 Этапы проекта

1. Сбор данных

   • Импорт данных из различных источников
   • Первичный анализ структуры

2. Разведочный анализ данных (EDA)

   • Статистический анализ
   • Визуализация взаимосвязей

3. Предобработка данных

   • Очистка и заполнение пропусков
   • Кодирование категориальных признаков

4. Построение моделей

   • Выбор и обучение моделей
   • Подбор гиперпараметров

5. Оценка моделей

   • Метрики качества (accuracy, precision, recall и др.)
   • Сравнение моделей

6. Деплой модели

   • Сохранение модели
   • Подготовка к внедрению

---

📑 Как запустить проект

1. Клонируйте репозиторий:

   git clone https://github.com/BDaaac/Data_sciense_project.git
   cd Data_sciense_project

2. Установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt

3. Откройте Jupyter Notebook:

   jupyter notebook

   Перейдите в папку notebooks/ и выберите интересующий ноутбук.

---

🤝 Вклад

Будем рады вашим идеям, pull request'ам и вопросам! Оформляйте через Issues или создавайте PR.

---

📬 Контакты

• Автор: BDaaac
• Email: dimash.bekeshev2007@gmail.com

---