Подготовил и обработал данные - проанализировал ~500k клиентских записей и ~5 млн транзакций - обработал пропуски и выбросы - реализовал базовый feature engineering (30+ признаков: агрегаты, частотные и временные) Обучал модели (Logistic Regression, Random Forest): - улучшил ROC-AUC с 0.69 до 0.76 - повысил recall в сегменте high-risk клиентов с 0.48 до 0.57