Приведи пример задач, которыми гордишься

Одна из задач, над которой я работал — прогнозирование оттока клиентов для телеком-компании. Использовал RFM-анализ, логистическую регрессию и XGBoost. Результат: точность модели — 89%, что помогло снизить отток на 15%.

Другая задача — автоматизация ETL-процесса для ритейла. Написал скрипт на Python (Pandas + SQLAlchemy), который сократил время обработки данных с 4 часов до 20 минут.

Пример кода для RFM-анализа:

rfm = df.groupby('client_id').agg({
    'date': lambda x: (now - x.max()).days,  # Recency
    'order_id': 'count',                     # Frequency
    'amount': 'sum'                          # Monetary
})

Также оптимизировал SQL-запросы, ускорив отчеты в 5 раз через индексы и оконные функции.