5 porteføljeprojekter for sidste års datavidenskabsstuderende – KDnuggets

Billede af forfatter
 

Opbygning af en portefølje af datavidenskabelige projekter er et afgørende skridt for begyndere, der ønsker at bryde ind i feltet. Med praktisk erfaring, der bliver stadig vigtigere for jobansøgere inden for datavidenskab, kan det hjælpe dig med at skille dig ud, hvis du har en varieret portefølje, der viser dine færdigheder.

Ud over at demonstrere tekniske evner giver projekter dig mulighed for at fremhæve dine problemløsningsevner og analytiske tænkning. Rekrutterere leder ofte efter kandidater, der kan bruge data til at give strategisk forretningsindsigt og bygge datadrevne løsninger på problemer i den virkelige verden. Veludførte projekter kan adskille dig som en person, der er klar til at tilføje værdi til en organisation.

I denne blog vil vi udforske simple porteføljeprojekter lige fra dataanalyse til maskinlæring. Du vil opdage, hvordan du renser og behandler dine data, efterfulgt af at bruge forskellige analytiske teknikker til at formidle indsigt til ikke-tekniske interessenter.

I End-to-end Data Science-projekt med ChatGPT projekt, vil du bruge ChatGPT til projektplanlægning, dataanalyse, dataforbehandling, modelvalg, hyperparameterjustering, udvikling af en webapp og implementering af den på Spaces.

I dag kan alle med begrænset viden bruge ChatGPT til at forstå dataene og bygge maskinlæringsapplikationer. Dette projekt vil vise, at du kan arbejde med de nyeste AI-teknologier for at producere hurtige og effektive resultater. 

 

Billede fra Project

For Genanvendt energi sparet i Singapore projekt, vil du bruge genbrugsstatistik til at bestemme mængden af ​​energi, der spares årligt fra 2003 til 2020 for fem forskellige affaldstyper: plast, papir, glas, jernholdigt metal og ikke-jernholdigt metal. Specifikt vil du indlæse og organisere datasættet, flette forskellige CSV-filer og udføre undersøgende dataanalyse. Dette projekt vil udfordre dine analytiske og datamanipulationsevner.

 

Billede fra Project

Aktiemarkedsanalyse projektet bruger finansielle data fra den virkelige verden til at demonstrere tidsserieanalysefærdigheder. Efter rensning af dataene udføres eksplorativ analyse og visualisering ved hjælp af Matplotlib og Seaborn til at analysere risikomålinger og relationer mellem bestande.

En Long Short Term Memory (LSTM) model trænes på tidsseriedata for at forudsige fremtidige priser. Ved at omfatte dataindsamling, rensning, visualisering og modellering på aktiemarkedsdata fremhæver dette projekt færdigheder i kernedataanalyse og maskinlæringsarbejdsgange. 

 

Billede fra Project

I Analyse og forudsigelse af forbrugerengagement-projekt, vil du bruge datasættet for internetnyheder og forbrugerengagement fra Kaggle til at forudsige den mest populære artikel og dens popularitetsscore. Du vil analysere dataene for at finde mønstre, såsom korrelation, fordeling, middelværdi og tidsserieanalyse. Du vil bruge både tekstregression og tekstklassificeringsmodeller til at forudsige engagementsscore og topartikel baseret på titlen.

I dette projekt lærer du at håndtere tekstdata, udføre tekstanalyse ved hjælp af Python-biblioteker, konvertere tekst til vektorer og bygge en LGBM Classifier-model.

 

Billede fra Project

I Udvikling af digital læring under COVID19 projekt, vil vi bruge dataanalyseværktøjer til at finde ud af tendenser inden for digital læring, og hvordan den er effektiv over for improviserede fællesskaber. Vi vil sammenligne distrikter og stater om faktorer som demografi, internetadgang, læringsproduktadgang og økonomi. Til sidst vil vi opsummere vores rapport og pege på de områder, der kræver vores mere opmærksomhed for at gøre uddannelse tilgængelig for alle studerende i USA.

Du lærer at bruge alle de store dataanalyse- og visualiseringsværktøjer. Det er også en guide til dem, der ønsker at blive kreative i at generere iøjnefaldende visualiseringer til deres præsentation.

 

Billede fra Project

Opbygning af en portefølje af datavidenskabelige projekter gør det muligt for begyndere at demonstrere deres tekniske færdigheder og problemløsningsevner over for potentielle arbejdsgivere. Ved at vise kompetencer på tværs af dataindsamling, rengøring, analyse, modellering og visualisering kan disse projekter fremhæve ens færdigheder i en datavidenskabs-workflow.

I denne blog har vi gennemgået fem portfolioprojekter for sidste års datavidenskabsstuderende. Det dækker datahåndtering, manipulation, visualisering og modellering grundlæggende. For at udforske flere projekter, tjek ud Den komplette samling af datavidenskabelige projekter – del 1 , del 2.
 
 
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) er en certificeret dataforsker, der elsker at bygge maskinlæringsmodeller. I øjeblikket fokuserer han på indholdsskabelse og skriver tekniske blogs om maskinlæring og datavidenskabsteknologier. Abid har en kandidatgrad i teknologiledelse og en bachelorgrad i telekommunikationsingeniør. Hans vision er at bygge et AI-produkt ved hjælp af et grafisk neuralt netværk til studerende, der kæmper med psykisk sygdom.
 

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
• PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
• PlatoESG. Automotive/elbiler, Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
• PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
• ChartPrime. Løft dit handelsspil med ChartPrime. Adgang her.
• BlockOffsets. Modernisering af miljømæssig offset-ejerskab. Adgang her.
• Kilde: https://www.kdnuggets.com/5-portfolio-projects-for-final-year-data-science-students?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-portfolio-projects-for-final-year-data-science-students