БЕЗ ПРЕДОПЛАТЫ!

Курсовая работа с Data Science

Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly. Разведывательный анализ данных (EDA), Feature Engineering, построение моделей в Scikit-learn, Jupyter Notebook и Google Colab.

от 3500 грн Срок от 7 дней

Заказать в Telegram Форма заказа

Направления курсовых работ по Data Science

От загрузки и очистки данных до построения предиктивных моделей. Полный пайплайн анализ с интерактивными визуализациями и обоснованными выводами.

Pandas/NumPy

Обработка и трансформация данных: загрузка CSV, JSON, Excel, очистка пробелов, нормализация, агрегация и сводные таблицы. Векторные вычисления NumPy для производительности.

от 3500 грн

Визуализация данных

Matplotlib для статических графиков, Seaborn для статистических диаграмм, Plotly для интерактивных дашбордов. Heatmap, boxplot, scatter, гистограммы распределений.

от 3500 грн

EDA — разведывательный анализ

Полноценный Exploratory Data Analysis: распределение признаков, корреляционная матрица, выявление выбросов, анализ пробелов, статистические тесты и формулирование гипотез.

от 3500 грн

Feature Engineering

Создание новых признаков из сырых данных: кодирование категориальных переменных, масштабирование, полиномиальные фичи, временные признаки, PCA для уменьшения размерности.

от 4000 грн

Scikit-learn

Классификация (Random Forest, SVM, Logistic Regression), регрессия (Linear, Ridge, Gradient Boosting), кластеризация (K-Means, DBSCAN). Подбор гиперпараметров и кросс-валидация.

от 4000 грн

Jupyter Notebook / Google Colab

Интерактивная среда с пояснениями в Markdown, воспроизводимый анализ, четкий код с комментариями. Поддержка GPU у Colab для больших датасетов.

от 3500 грн

Как мы работаем

Анализ ТС

Изучаем методичку, выбираем датасет, определяем целевую переменную и метрики качества анализа

EDA и подготовка

Проводим разведывательный анализ, очищаем данные, создаем визуализацию распределений и корреляций.

Моделирование

Строим модели, сравниваем алгоритмы, подбираем гиперпараметры и оцениваем качество.

Демонстрация

Показываем Jupyter Notebook с результатами, объясняем каждый шаг, вы оплачиваете после проверки

Что входит в курсовую с Data Science

Jupyter Notebook с полным пайплайным анализом
Очистка и подготовка данных (Pandas, NumPy)
Разведывательный анализ (EDA) с визуализациями
Feature Engineering и отбор признаков

Построение и сравнение моделей (Scikit-learn)
Интерактивные графики (Plotly, Seaborn, Matplotlib)
Документация и пояснительная записка
Бесплатные правки и подготовка к защите

Отзывы о курсовых с Data Science

"Заказывал курсовую с EDA на датасете Airbnb. Pandas, Seaborn, корреляционный анализ, выявление аномалий. Jupyter Notebook оформлен идеально – преподаватель похвалил за структуру и выводы."

Андрей В.

КНУ им. Шевченко, Киев

"Нужна была курсовая по визуализации данных: Plotly дашборд с интерактивными графиками. Сделали за 8 дней, добавили Streamlit-приложение для презентации. Защита прошла отлично!"

Марина Л.

НаУКМА, Киев

"Курсовая из Scikit-learn: классификация клиентов банка. Random Forest, XGBoost, кросс-валидация, ROC-AUC. Код чистый, комментарии понятны, метрики качества на высоком уровне."

Алексей Т.

Politechnika Wrocławska, Wrocław

Все отзывы

Часто задаваемые вопросы о курсовых с Data Science

Data Science — более широкая дисциплина, охватывающая весь цикл работы с данными: сбор, очистка, трансформация, визуализация, статистический анализ и построение моделей. Machine Learning — подразделение Data Science, сосредоточенное исключительно на обучении алгоритмов. В курсовой с Data Science основной акцент на EDA, визуализации и интерпретации результатов, тогда как ML-курсовая фокусируется на построении и оптимизации предиктивных моделей.

Мы работаем с открытыми датасетами из Kaggle, UCI Machine Learning Repository, Google Dataset Search, а также с государственными открытыми данными (data.gov.ua). Если ваше ТС предусматривает конкретный датасет или тему – используем именно его. Для каждого проекта выбираем набор данных, который лучше отвечает исследовательскому вопросу и требованиям методички.

Полный комплект: Jupyter Notebook с воспроизводимым пайплайном анализа, очистка и подготовка данных (Pandas), разведывательный анализ (EDA) с подробными визуализациями (Matplotlib, Seaborn, Plotly), Feature Engineering, статистические тесты (scipy.stats), построение и сравнение моделей (accuracy, F1, ROC-AUC), пояснительная записка и requirements.txt.

Да, при необходимости мы создаем интерактивные визуализации с Plotly и Plotly Express: графики с зумом, подсказками при наведении, фильтрами. Также можем добавить Streamlit или Plotly Dash приложение для презентации результатов анализа с интерактивным интерфейсом – это добавляет баллы в защиту.

Стандартный срок выполнения – от 7 дней, в зависимости от объема датасета, количества этапов анализа и сложности моделей. Для больших проектов с Feature Engineering и построением ансамблевых моделей может потребоваться 10-14 дней. Срочное исполнение за 3-5 дней возможно за дополнительную плату. Стоимость – от 3500 грн.