Учимся на практике: решаем реальные ML-задачки

Продолжаем рубрику #петпроект_MLinside – тут мы публикуем задачи из реальных (ну или почти реальных) проектов, чтобы лучше запомнить теорию. Плюс, упоминание об этом можно включить в портфолио, что определенно поможет вам на собеседованиях.

Тринадцатая задача

Что нужно сделать: посмотреть на исторические данные об Олимпийских играх, найти зависимости и тренды

Как можно сделать:
▪️Определить топ 5 стран с наибольшим количеством уникальных спортсменов в первый год за который есть данные и за последний, построить графики количества спортсменов для этих стран в зависимости от года
▪️Разделить данные на летние и зимние игры, затем сделать действия из прошлого пункта, изменился ли топ и графики?
▪️Определить максимальное количество золотых и любых медалей завоеванных одним и тем же человеком
▪️Определить для каждого года количество спортсменов которые начали выступать за другую страну
▪️Определить у какого спорта меньше всего уникальных человек завоевывали медали
▪️и т.д.


Данные можно взять на Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/heesoo37/120-years-of-olympic-history-athletes-and-results
Пример ноутбука (с случайными пропусками строк): https://colab.research.google.com/drive/1jiwqav41cNlmn9FUn75WMCLES3H8-DQH?usp=sharing

Готовы попробовать? Делитесь своими результатами в комментариях. А другие посты этой рубрики можно посмотреть по тэгу: #петпроект_MLinside