Профессиональные навыки:
Опыт применения методов машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация)
Работа с нейронными сетями и их настройка (обучение с подкреплением, CNN)
Умение работать с данными: очистка, визуализация, предобработка
Знание Python для анализа данных (библиотеки pandas, numpy, matplotlib)
Навыки построения ансамблевых моделей (бэггинг, бустинг, случайные леса)
Практический опыт в анализе данных и обучении моделей с использованием реальных данных (проектные задания)
