5 portfolioprojektia viimeisen vuoden tietotieteen opiskelijoille – KDnuggets

Kuva tekijältä
 

Datatieteen projektiportfolion luominen on ratkaiseva askel aloittelijoille, jotka haluavat murtautua alalle. Käytännön kokemuksesta on tulossa yhä tärkeämpää datatieteen työnhakijoille, joten taitojasi esittelevä monipuolinen portfolio voi auttaa sinua erottumaan joukosta.

Teknisten kykyjen osoittamisen lisäksi projektien avulla voit korostaa ongelmanratkaisutaitojasi ja analyyttistä ajatteluasi. Rekrytoijat etsivät usein ehdokkaita, jotka voivat käyttää dataa tarjotakseen strategisia liiketoimintanäkemyksiä ja rakentaakseen datapohjaisia ​​ratkaisuja todellisiin ongelmiin. Hyvin toteutetut projektit voivat erottaa sinut henkilöstä, joka on valmis tuomaan lisäarvoa organisaatiolle.

Tässä blogissa tutkimme yksinkertaisia ​​portfolioprojekteja data-analytiikasta koneoppimiseen. Opit puhdistamaan ja käsittelemään tietojasi, minkä jälkeen käytät erilaisia ​​analyyttisiä tekniikoita oivallusten välittämiseen ei-teknisille sidosryhmille.

In Päästä päähän datatiedeprojekti ChatGPT:n kanssa projektiin, käytät ChatGPT:tä projektin suunnitteluun, data-analyysiin, tietojen esikäsittelyyn, mallien valintaan, hyperparametrien viritykseen, verkkosovelluksen kehittämiseen ja sen käyttöönottoon Spacesissa.

Nykyään kuka tahansa, jolla on vähän tietoa, voi käyttää ChatGPT:tä tietojen ymmärtämiseen ja koneoppimissovellusten rakentamiseen. Tämä projekti osoittaa, että voit työskennellä uusimpien tekoälytekniikoiden kanssa tuottaaksesi nopeita ja tehokkaita tuloksia. 

 

Kuva projektista

Varten Kierrätettyä energiaa säästetty Singaporessa Hankkeessa määrität kierrätystilastojen avulla vuosittain säästetyn energiamäärän vuosina 2003–2020 viidelle eri jätetyypille: muovi, paperi, lasi, rautametalli ja värimetalli. Erityisesti lataat ja järjestät tietojoukon, yhdistät erilaisia ​​CSV-tiedostoja ja suoritat tutkivaa data-analyysiä. Tämä projekti haastaa analyyttiset ja tietojenkäsittelykykysi.

 

Kuva projektista

- Osakemarkkina-analyysi projekti käyttää todellista taloustietoa aikasarja-analytiikkataitojen osoittamiseen. Tietojen puhdistamisen jälkeen suoritetaan tutkiva analyysi ja visualisointi käyttämällä Matplotlibiä ja Seabornia riskimittareiden ja kantojen välisten suhteiden analysoimiseksi.

LSTM (Long Short Term Memory) -malli on koulutettu aikasarjatietojen perusteella ennustamaan tulevia hintoja. Tämä projekti kattaa tiedonkeruun, puhdistuksen, visualisoinnin ja mallinnuksen osakemarkkinadatan perusteella, ja se korostaa ydindata-analyysin ja koneoppimisen työnkulkujen osaamista. 

 

Kuva projektista

In Analysoi ja ennustaa kuluttajien sitoutumista -projekti, käytät Kagglen Internet News and Consumer Engagement -tietoaineistoa suosituimman artikkelin ja sen suosiopisteiden ennustamiseen. Analysoi tietoja löytääksesi kuvioita, kuten korrelaatio-, jakautumis-, keskiarvo- ja aikasarjaanalyysit. Käytät sekä tekstin regressio- että tekstin luokittelumalleja sitoutumispisteiden ja suosituimman artikkelin ennustamiseen otsikon perusteella.

Tässä projektissa opit käsittelemään tekstidataa, suorittamaan tekstianalyysiä Python-kirjastojen avulla, muuttamaan tekstiä vektoreiksi ja rakentamaan LGBM-luokittelumallin.

 

Kuva projektista

In Digitaalisen oppimisen kehitys COVID19:n aikana Hankkeessa käytämme data-analyysityökaluja selvittääksemme digitaalisen oppimisen trendejä ja sen tehokkuutta improvisoiduissa yhteisöissä. Vertaamme piirejä ja osavaltioita sellaisilla tekijöillä kuin väestörakenne, Internet-yhteys, oppimistuotteiden saatavuus ja rahoitus. Lopuksi teemme yhteenvedon raportistamme ja osoitamme alueita, joihin meidän on kiinnitettävä enemmän huomiota, jotta koulutus olisi kaikkien opiskelijoiden saatavilla Yhdysvalloissa.

Opit käyttämään kaikkia tärkeimpiä data-analytiikka- ja visualisointityökaluja. Se on myös opas niille, jotka haluavat olla luovia luomaan näyttäviä visualisointeja esitykseensä.

 

Kuva projektista

Datatieteen projektiportfolion rakentaminen antaa aloittelijoille mahdollisuuden osoittaa teknisiä taitojaan ja ongelmanratkaisukykyään mahdollisille työnantajille. Esittelemällä tiedonkeruun, siivouksen, analyysin, mallintamisen ja visualisoinnin osaamista nämä projektit voivat korostaa henkilön taitoa datatieteen työnkulussa.

Tässä blogissa olemme käyneet läpi viisi portfolioprojektia viimeisen vuoden datatieteen opiskelijoille. Se kattaa tietojen käsittelyn, manipuloinnin, visualisoinnin ja mallinnuksen perusteet. Tutustu lisää projekteihin tutustumalla Datatieteen projektien täydellinen kokoelma – Osa 1 ja Osa 2.
 
 
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) on sertifioitu datatieteilijä, joka rakastaa koneoppimismallien rakentamista. Tällä hetkellä hän keskittyy sisällöntuotantoon ja kirjoittaa teknisiä blogeja koneoppimisesta ja datatieteen teknologioista. Abidilla on maisterin tutkinto teknologiajohtamisesta ja kandidaatin tutkinto tietoliikennetekniikasta. Hänen visionsa on rakentaa tekoälytuote graafisen hermoverkon avulla opiskelijoille, jotka kamppailevat mielenterveysongelmista.
 

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. Autot / sähköautot, hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• ChartPrime. Nosta kaupankäyntipeliäsi ChartPrimen avulla. Pääsy tästä.
• BlockOffsets. Ympäristövastuun omistuksen nykyaikaistaminen. Pääsy tästä.
• Lähde: 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