При выборе проектов для Python-разработки важно учитывать требования к бизнес-доменам: - **Четкие цели и метрики** – проект должен иметь измеримые KPI (например, рост конверсии на 15% за квартал). - **Доступность данных** – наличие API, БД или других источников данных для анализа и автоматизации. - **Техническая зрелость** – инфраструктура должна поддерживать интеграцию (CI/CD, облачные сервисы и т.д.). - **Компетенции команды** – если проект требует ML, а команда только backend, это риск. Пример: ``` # Проверка доступности API перед интеграцией import requests response = requests.get("https://api.business-domain.com/data") if response.status_code == 200: print("API доступен, можно начинать интеграцию") else: print("Требуется согласование с заказчиком") ``` Критично избегать проектов с размытыми требованиями или отсутствием данных – это ведет к провалу.