итоговая работа

1. На основе датасета с Kaggle (очищен, но нужно указать этапы очистки со скринами) с помощью Colab выполнить:

- консолидацию данных кейса (если состоит из нескольких таблиц)

- провести очистку, трансформацию данных (ETL)

- выполнить preprocessing данных, провести исследовательский анализ данных (EDA) путем создания различных визуализаций и описательных статистик.

2. В Power BI, используя подготовленный датасет, построить дашборды, выявить инсайты. Провести ABC-XYZ, RFM-анализ

3. Заключение

Доп. задание к 1 (можно упрощенно)

1. Обучить и оценить по метрикам качества модели машинного обучения (использовать различные алгоритмы); сравнить полученные результаты.

2. Сохранить датасет в формате .csv в Google Drive.

3. Обучить и сравнивать модели обучения с исп. библиотеки OmniXAI. Провести объяснение модели (оценить важность признаков на основе различных методов SHAP, LIME, PDP и др.)

4. Сравнить результаты, полученные в платформах Data Science and Machine Learning.

Есть примеры работ, скину потом в лс