На каком работал проекте

Работал над проектом прогнозирования спроса для ритейлера. Использовал временные ряды (SARIMAX, Prophet) и ML (XGBoost, LightGBM) с feature engineering (праздники, погода).

Пример кода для feature engineering:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Добавляем признаки праздников
df['is_holiday'] = df['date'].isin(holidays_dates).astype(int)

# Масштабирование
scaler = StandardScaler()
df[['temperature', 'sales']] = scaler.fit_transform(df[['temperature', 'sales']])

Результат: +15% точности прогнозов, сокращение логистических издержек на 8%.