| № | Проект | Описание | Основные инструменты |
| 1 | Яндекс музыка | Сравнение поведения пользователей двух столиц. | Pandas |
| 2 | Исследование надежности заемщиков | Оценка влияния ли семейного положение и количества детей клиента на факт погашения кредита в срок. | Pandas |
| 3 | Исследование объявлений о продаже квартир | Исследовательский анализ данных, который поможет установить параметры, влияющие на цену объектов. | Pandas, Matplotlib, Seaborn |
| 4 | Исследование данных о российском кинопрокате | Исследование рынка российского кинопроката и выявление текущих трендов. | Pandas, Matplotlib, Seaborn |
| 5 | Статистический анализ данных | Выбора тарифа на основании поведения клиентов. | Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scipy |
| 6 | Рекомендация тарифов | На основании прогноза предложить пользователям новый тариф. | Pandas, Matplotlib, Sklearn |
| 7 | Отток клиентов из банка | Спрогнозировать, уйдёт клиент из банка в ближайшее время или нет. | Pandas, Matplotlib, Sklearn |
| 8 | Выбор локации для скважины | Определить регион с наибольшей прибылью при добыче нефти. | Pandas, Matplotlib, Sklearn, Numpy |
| 9 | Прогнозирование оттока клиентов в сети отелей | Прогноз отказа от забронированного номера. | Pandas, Matplotlib, Seaborn, Sklearn, Numpy |
| 10 | Предсказание стоимости жилья | Прогноз медианной стоимости дома в жилом массиве. | Pandas, Pyspark |
| 11 | Защита персональных данных клиентов | Разработка метода преобразования данных, чтобы по ним было сложно восстановить персональную информацию. | Pandas, Sklearn, Numpy |
| 12 | Определение стоимости автомобилей | Прогноз рыночной стоимости автомобиля на основании полной истории автомобиля. | Pandas, Matplotlib, Seaborn, Sklearn, Catboost, LightGBM, Colorama, Numpy, Time |
| 13 | Продвинутый SQL | SQL-запросы в Jupyter Notebook. | Pandas, Matplotlib, Seaborn, Random, Sqlalchemy |
| 14 | Прогнозирование температуры звезды | С помощью нейросети определять температуру на поверхности обнаруженных звёзд. | Pandas, Matplotlib, Seaborn, Sklearn, Numpy, Torch, Math |
| 15 | Оценка риска ДТП | Создать систему, которая могла бы оценить риск ДТП по выбранному маршруту движения. | Pandas, Matplotlib, Seaborn, Numpy, Sqlalchemy, Catboost, LightGBM |
| 16 | Прогнозирование заказов такси | Прогноз количества заказов в аэропортах для сервиса такси с целью более точного планирования количества доступных автомобилей. |
Pandas, Matplotlib, Seaborn, Torch, Numpy, Math, Statsmodels, LightGBM |
| 17 | Определение токсичных комментариев | Анализ комментариев пользователей на токсичность. | Pandas, Matplotlib, Seaborn, Numpy, Copy, Re, Spacy, Sklearn, Nltk, LightGBM, Torch, Transformers, Tqdm, Pandarallel, Wordcloud |
| 18 | Определение возраста покупателей | По фотографии определить возраст покупателей. | Pandas, Matplotlib, Seaborn, Tensorflow, Keras |
| 19 | Поиск изображений по запросу | На основании текстового запроса подобрать фотографии соответствующие этому запросу. | Requests, Zipfile, Pandas, Numpy, Matplotlib, Spacy, Re, Copy, Tqdm, PIL, Torch, Math, Transformers, Sentence_transformers, Torchvision, Sklearn |
| 20 | Отток клиентов у оператора связи | Прогноз возможности разрыва договора клиентом на основании информации об их тарифах и услугах. | Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Math, Sqlalchemy, Functools, Tqdm, Scipy, Sklearn, Catboost, Torch |