Какой был инструментарий на проекте?

Инструментарий Data Scientist в промышленных проектах

Основной ML стек

Python экосистема В большинстве профессиональных проектов основой является Python с ключевыми библиотеками:

• NumPy/Pandas — обработка и анализ данных, трансформация таблиц
• Scikit-learn — классические ML алгоритмы (RandomForest, SVM, линейные модели)
• TensorFlow/PyTorch — глубокое обучение и нейросетевые модели
• XGBoost/LightGBM — градиентный бустинг для табличных данных

Data Processing & ETL

Инструменты подготовки данных

• Apache Spark — обработка больших объёмов данных в распределённом виде
• Dask — параллельные вычисления на Python для данных, которые не влезают в памяти одной машины
• SQL (PostgreSQL/BigQuery) — запросы к базам данных для получения и агрегации данных
• DuckDB — быстрый аналитический SQL для работы с файлами и памятью

Визуализация и анализ

Инструменты для exploratory data analysis (EDA)

• Matplotlib/Seaborn — построение графиков и статистической визуализации
• Plotly — интерактивные графики и dashboards
• Jupyter Notebooks — интерактивная разработка и документирование процесса анализа
• Tableau/Power BI — бизнес-интеллект и dashboards для stakeholders

Экспериментирование и MLOps

Управление экспериментами

• MLflow — отслеживание экспериментов, версионирование моделей, модель registry
• Weights & Biases — логирование метрик, hyperparameter tuning, сравнение экспериментов
• Neptune.ai — альтернатива для отслеживания ML экспериментов
• Neptun, Aim — локальные решения для небольших команд

Автоматизация и развёртывание

MLOps пайплайны

• Apache Airflow — оркестрация ML пайплайнов и расписание задач
• Kubeflow — ML workflows на Kubernetes
• GitHub Actions/GitLab CI — CI/CD для ML проектов
• Docker — контейнеризация моделей для воспроизводимости

Инструменты разработки

IDE и окружение

• VS Code/PyCharm — основные редакторы для разработки
• Git — версионирование кода
• Poetry/pip — управление зависимостями Python
• pre-commit — автоматизация проверок перед коммитом

Feature Engineering & Selection

Библиотеки для работы с признаками

• Feature-engine — систематический feature engineering
• SHAP — интерпретация влияния признаков на предсказания
• Optuna — оптимизация гиперпараметров
• Category Encoders — кодирование категориальных переменных

Специализированные инструменты

Для NLP

• Hugging Face Transformers — работа с предобученными моделями BERT, GPT и т.д.
• NLTK/spaCy — обработка естественного языка
• TextBlob — простая обработка текста

Для Computer Vision

• OpenCV — обработка изображений
• Pillow — работа с графикой
• FastAI — высокоуровневые инструменты для видения и NLP

Типичный stack современного проекта

# Пример типичного ML проекта
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import xgboost as xgb
import mlflow

# Загрузка данных
data = pd.read_csv('data.csv')

# EDA и подготовка
data = data.drop_duplicates()
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# Сплит и масштабирование
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# Модель с логированием
with mlflow.start_run():
    model = xgb.XGBClassifier(max_depth=6, learning_rate=0.1)
    model.fit(X_train, y_train)
    
    score = model.score(X_test, y_test)
    mlflow.log_metric('accuracy', score)

На выбор инструментов влияют: размер команды, объём данных, требования к latency, бюджет на облачные сервисы и стаки компании.