Какой технологический стек используешь в работе?

Технологический стек Data Scientist

Мой технологический стек охватывает весь цикл ML-проекта: от подготовки данных до развертывания и мониторинга моделей.

Языки программирования

Python — основной язык для ML/DS. Это доминирует в экосистеме ML, имеет огромное количество библиотек и позволяет легко прототипировать. Также используется SQL для работы с базами данных (PostgreSQL, ClickHouse).

Работа с данными

Pandas и NumPy — манипуляция табличными данными и численные вычисления. Polars — более быстрая альтернатива для больших датасетов. PostgreSQL — реляционная БД, ClickHouse — OLAP хранилище для аналитики. Apache Spark — обработка больших данных. DVC (Data Version Control) — версионирование датасетов.

Machine Learning библиотеки

Классические алгоритмы: scikit-learn — стандарт для Decision Trees, Random Forest, SVM. XGBoost, LightGBM, CatBoost — градиентный бустинг для табличных данных.

Deep Learning: PyTorch — самый популярный фреймворк, PyTorch Lightning — высокоуровневая абстракция. TensorFlow/Keras как альтернатива. Transformers (Hugging Face) — предобученные модели NLP. OpenCV — компьютерное зрение. spaCy — обработка естественного языка.

Экспериментирование и отслеживание

MLflow — отслеживание экспериментов и версионирование моделей. Weights & Biases — мониторинг экспериментов и гиперпараметр-тьюнинг. Optuna — автоматическая оптимизация гиперпараметров. Jupyter Notebook — интерактивное исследование, VS Code и PyCharm — разработка production code.

Feature Engineering

pandas-profiling — автоматический EDA. scikit-learn preprocessing — StandardScaler, OneHotEncoder. featuretools — автоматическое создание признаков. KNN Imputer для обработки пропусков.

Визуализация

Matplotlib, Seaborn — статистические графики. Plotly, Altair — интерактивные визуализации. SHAP — визуализация значимости признаков. Lime — локальные объяснения моделей.

Deployment и Production

FastAPI — разворачивание моделей в REST API. Docker — контейнеризация. Kubernetes — оркестрация контейнеров. Облачные платформы: AWS (SageMaker), Google Cloud (Vertex AI), Azure ML, Hugging Face Spaces.

Контроль версий и CI/CD

Git — GitHub/GitLab для хранения code. GitHub Actions — CI/CD пайплайны. pytest — unit тестирование. Pre-commit hooks для проверки качества.

Аналитика и мониторинг

Statsmodels — статистический анализ и A/B тестирование. Prometheus + Grafana — метрики и алерты. Custom dashboards для отслеживания drift моделей.

Резюме полного стека

Data Processing: Pandas, NumPy, Spark, SQL ML Libraries: scikit-learn, XGBoost, PyTorch, Transformers MLOps: MLflow, Weights & Biases, DVC Deployment: FastAPI, Docker, Kubernetes Visualization: Matplotlib, Seaborn, Plotly, SHAP CI/CD: Git, GitHub Actions, pytest

Выбор конкретных инструментов зависит от задачи. Для табличных данных используется XGBoost, для текста — Transformers, для изображений — PyTorch с компьютерным зрением. Такой стек позволяет эффективно работать от исследования данных до развертывания моделей в production и их последующего мониторинга.