Какие инструменты используешь на последнем проекте

На последнем проекте использовал следующий стек:

1. Python (основной язык) с библиотеками:
   • pandas, numpy для обработки данных
   • scikit-learn, xgboost для ML
   • matplotlib, seaborn для визуализации

2. SQL (PostgreSQL) для работы с данными.

3. Docker для контейнеризации модели.

4. MLflow для трекинга экспериментов.

Пример кода для предобработки:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

df = pd.read_csv('data.csv')
scaler = StandardScaler()
df['feature'] = scaler.fit_transform(df[['feature']])

Для сложных пайплайнов использовал sklearn.pipeline и FeatureUnion.