dtararuj Goto Github PK

followers: 0.0 following: 0.0 repos: 21.0 gists: 0.0

Name: Dawid Tararuj

Type: User

Location: Elblag

Blog: www.linkedin.com/in/dawid-tararuj/

👋 Hi, I’m @dtararuj
👀 I’m already working in retail, where i'm trying to apply algorithms and ML due to optimizing operational processes.
🌱 I’m currently learning machine learning. My home town is Elblag (Poland), but i love travel, so i can live everywhere.
📫 You can reach me by email: [email protected] or LinkedIn https://www.linkedin.com/in/dawid-tararuj/

Dawid Tararuj's Projects

accidents_severity_probability-mini-app-

Product of this analysis is a mini app (using jupyter widgets), which presents severe injuries probability depends on chosen parameters.

analiza_koszykowa-market_basket_analysis

market basket analysis implemented in R based on data from retail shops.

analiza_sprzedazy_like_for_like

Skrypt SQL do przygotowania analizy wyników sprzedażowych dla sklepów analogicznych

aplikacja_algorytm_automatyczne_mmki

Interaktywna aplikacja do automatycznego dokonywania ruchów towarowych między sklepami// An interactive application for automatic goods movements between stores

aplikacja_do_typowania_produktow_pod_zlecenia

Korzystając z aplikacji możemy wytypować indeksy bestsellerów i kitów, które chcemy dołożyć lub zabrać z konkretnego sklepu w ramach zarządzania grupą produktową w przedsiębiorstwie handlowym.

automatic_report_by_email_with_r

Script used to send automatically emails by outlook using R, when certain case is met

automatyczne_wysylanie_smsow

narzedzie wykorzystywane w celu tworzenia alertów, przesyłania raportów lub automatycznych spersonalizowanych kampanii reklamowych do klientów.

drzewo_decyzyjne_opinie_pasazerow

Mini projekt pokazujacy możliwości dostosowywania parametrów modelu drzewa decyzyjnego i ich wpływ na dokładność modelu klasyfikacyjnego.

dtararuj

Config files for my GitHub profile.

heart_stroke_classification

Attempt to predict heart stroke by using models from sklearn and using keras// Próba predykcji zawału serca przy wykorzystaniu modeli klasyfikacji binarnej z biblioteki sklearn i keras