С какими инструментами работал чаще всего на проекте

Чаще всего работал с Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch), SQL (PostgreSQL, MySQL), облачными платформами (AWS, GCP) и инструментами визуализации (Matplotlib, Seaborn, Tableau). Для пайплайнов использовал Airflow, для версионирования — Git, для экспериментов — MLflow.

Пример обработки данных:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

df = pd.read_csv("data.csv")
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    df.drop("target", axis=1), 
    df["target"], 
    test_size=0.2
)