5 Portfolio-Projekte für Data-Science-Studenten im Abschlussjahr – KDnuggets

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Der Aufbau eines Portfolios von Data-Science-Projekten ist ein entscheidender Schritt für Anfänger, die in das Feld einsteigen möchten. Da praktische Erfahrung für Bewerber im Bereich Data Science immer wichtiger wird, kann ein abwechslungsreiches Portfolio, das Ihre Fähigkeiten zeigt, Ihnen dabei helfen, sich von der Masse abzuheben.

Neben der Demonstration technischer Fähigkeiten können Sie in Projekten Ihre Problemlösungsfähigkeiten und Ihr analytisches Denken unter Beweis stellen. Personalvermittler suchen häufig nach Kandidaten, die Daten nutzen können, um strategische Geschäftseinblicke zu liefern und datengesteuerte Lösungen für reale Probleme zu entwickeln. Gut durchgeführte Projekte können Sie als jemanden hervorheben, der bereit ist, einen Mehrwert für ein Unternehmen zu schaffen.

In diesem Blog werden wir einfache Portfolioprojekte untersuchen, die von Datenanalyse bis hin zu maschinellem Lernen reichen. Sie erfahren, wie Sie Ihre Daten bereinigen und verarbeiten können, und nutzen anschließend verschiedene Analysetechniken, um Erkenntnisse an technisch nicht versierte Interessengruppen zu vermitteln.

Im End-to-End-Data-Science-Projekt mit ChatGPT Im Projekt verwenden Sie ChatGPT für die Projektplanung, Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Modellauswahl, Hyperparameter-Optimierung, die Entwicklung einer Web-App und deren Bereitstellung in den Spaces.

Heutzutage kann jeder mit begrenzten Kenntnissen ChatGPT verwenden, um die Daten zu verstehen und Anwendungen für maschinelles Lernen zu erstellen. Dieses Projekt zeigt, dass Sie mit den neuesten KI-Technologien arbeiten können, um schnelle und effektive Ergebnisse zu erzielen. 

 

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NB: Recycelte Energie in Singapur eingespart In diesem Projekt ermitteln Sie mithilfe von Recyclingstatistiken die jährlich eingesparte Energiemenge von 2003 bis 2020 für fünf verschiedene Abfallarten: Kunststoffe, Papier, Glas, Eisenmetalle und Nichteisenmetalle. Insbesondere laden und organisieren Sie den Datensatz, führen verschiedene CSV-Dateien zusammen und führen explorative Datenanalysen durch. Dieses Projekt wird Ihre analytischen und Datenmanipulationsfähigkeiten auf die Probe stellen.

 

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Das Stock Market Analysis Das Projekt nutzt reale Finanzdaten, um Fähigkeiten in der Zeitreihenanalyse zu demonstrieren. Nach der Bereinigung der Daten erfolgt eine explorative Analyse und Visualisierung mithilfe von Matplotlib und Seaborn, um Risikokennzahlen und Beziehungen zwischen Aktien zu analysieren.

Ein Long Short Term Memory (LSTM)-Modell wird anhand der Zeitreihendaten trainiert, um zukünftige Preise vorherzusagen. Durch die Erfassung, Bereinigung, Visualisierung und Modellierung von Daten anhand von Börsendaten unterstreicht dieses Projekt die Kompetenz in Kerndatenanalyse und Arbeitsabläufen für maschinelles Lernen. 

 

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Im Projekt zur Analyse und Vorhersage des Verbraucherengagementsverwenden Sie den Datensatz „Internetnachrichten und Verbraucherengagement“ von Kaggle, um den beliebtesten Artikel und seinen Beliebtheitswert vorherzusagen. Sie analysieren die Daten, um Muster zu finden, z. B. Korrelations-, Verteilungs-, Mittelwert- und Zeitreihenanalysen. Sie verwenden sowohl Textregressions- als auch Textklassifizierungsmodelle, um den Engagement-Score und den Top-Artikel basierend auf dem Titel vorherzusagen.

In diesem Projekt lernen Sie, wie Sie mit Textdaten umgehen, Textanalysen mithilfe von Python-Bibliotheken durchführen, Text in Vektoren konvertieren und ein LGBTM-Klassifikatormodell erstellen.

 

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Im Entwicklung des digitalen Lernens während COVID19 Im Rahmen des Projekts werden wir Datenanalysetools verwenden, um Trends beim digitalen Lernen herauszufinden und herauszufinden, wie es sich auf improvisierte Gemeinschaften auswirkt. Wir werden Bezirke und Bundesstaaten hinsichtlich Faktoren wie Demografie, Internetzugang, Zugang zu Lernprodukten und Finanzen vergleichen. Am Ende werden wir unseren Bericht zusammenfassen und auf die Bereiche hinweisen, die unserer größeren Aufmerksamkeit bedürfen, um Bildung für alle Studenten in den Vereinigten Staaten zugänglich zu machen.

Sie erlernen den Umgang mit allen wichtigen Datenanalyse- und Visualisierungstools. Es ist auch ein Leitfaden für diejenigen, die bei der Erstellung auffälliger Visualisierungen für ihre Präsentation kreativ werden möchten.

 

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Der Aufbau eines Portfolios von Data-Science-Projekten ermöglicht es Anfängern, potenziellen Arbeitgebern ihre technischen Fähigkeiten und Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren. Durch die Demonstration der Kompetenz in den Bereichen Datenerfassung, -bereinigung, -analyse, -modellierung und -visualisierung können diese Projekte die eigene Kompetenz in einem datenwissenschaftlichen Arbeitsablauf hervorheben.

In diesem Blog haben wir fünf Portfolioprojekte für Datenwissenschaftsstudenten im Abschlussjahr besprochen. Es behandelt die Grundlagen der Datenverarbeitung, -manipulation, -visualisierung und -modellierung. Weitere Projekte finden Sie unter Die vollständige Sammlung von Data Science-Projekten – Teil 1 und Teil 2.
 
 
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der es liebt, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und schreibt technische Blogs zu maschinellem Lernen und Data-Science-Technologien. Abid hat einen Master-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Vision ist es, ein KI-Produkt mit einem grafisch-neuronalen Netzwerk für Schüler zu entwickeln, die mit psychischen Erkrankungen zu kämpfen haben.
 

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• Quelle: 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