5 projets de portfolio pour les étudiants de dernière année en science des données – KDnuggets

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Construire un portefeuille de projets en science des données est une étape cruciale pour les débutants qui cherchent à se lancer dans le domaine. L'expérience pratique devenant de plus en plus importante pour les candidats à un emploi en science des données, disposer d'un portefeuille varié mettant en valeur vos compétences peut vous aider à vous démarquer.

En plus de démontrer des capacités techniques, les projets vous permettent de mettre en valeur vos compétences en résolution de problèmes et votre réflexion analytique. Les recruteurs recherchent souvent des candidats capables d'utiliser les données pour fournir des informations commerciales stratégiques et élaborer des solutions basées sur les données pour résoudre des problèmes du monde réel. Des projets bien exécutés peuvent vous démarquer en tant que personne prête à ajouter de la valeur à une organisation.

Dans ce blog, nous explorerons des projets de portefeuille simples allant de l'analyse de données à l'apprentissage automatique. Vous découvrirez comment nettoyer et traiter vos données, puis utiliser diverses techniques analytiques pour transmettre des informations aux parties prenantes non techniques.

Dans le Projet de science des données de bout en bout avec ChatGPT projet, vous utiliserez ChatGPT pour la planification de projet, l'analyse de données, le prétraitement des données, la sélection de modèles, le réglage des hyperparamètres, le développement d'une application Web et son déploiement sur les espaces.

De nos jours, toute personne ayant des connaissances limitées peut utiliser ChatGPT pour comprendre les données et créer des applications d'apprentissage automatique. Ce projet démontrera que vous pouvez travailler avec les dernières technologies d'IA pour produire des résultats rapides et efficaces. 

 

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Pour le Énergie recyclée économisée à Singapour Dans le cadre de ce projet, vous utiliserez les statistiques de recyclage pour déterminer la quantité d'énergie économisée chaque année de 2003 à 2020 pour cinq types de déchets différents : plastiques, papier, verre, métaux ferreux et métaux non ferreux. Plus précisément, vous chargerez et organiserez l’ensemble de données, fusionnerez différents fichiers CSV et effectuerez une analyse exploratoire des données. Ce projet mettra à l’épreuve vos capacités d’analyse et de manipulation de données.

 

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La Analyse Stock Market Le projet utilise des données financières réelles pour démontrer ses compétences en matière d'analyse de séries chronologiques. Après avoir nettoyé les données, une analyse exploratoire et une visualisation sont effectuées à l'aide de Matplotlib et Seaborn pour analyser les mesures de risque et les relations entre les actions.

Un modèle LSTM (Long Short Term Memory) est formé sur les données de séries chronologiques pour prévoir les prix futurs. En englobant la collecte, le nettoyage, la visualisation et la modélisation de données boursières, ce projet met en évidence la maîtrise de l'analyse des données de base et des flux de travail d'apprentissage automatique. 

 

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Dans le Projet d'analyse et de prévision de l'engagement des consommateurs, vous utiliserez l'ensemble de données Internet News and Consumer Engagement de Kaggle pour prédire l'article le plus populaire et son score de popularité. Vous analyserez les données pour trouver des modèles, tels que l'analyse de corrélation, de distribution, de moyenne et de séries chronologiques. Vous utiliserez à la fois des modèles de régression de texte et de classification de texte pour prédire le score d'engagement et le meilleur article en fonction du titre.

Dans ce projet, vous apprendrez à gérer des données textuelles, à effectuer une analyse de texte à l'aide des bibliothèques Python, à convertir du texte en vecteurs et à créer un modèle de classificateur LGBM.

 

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Dans le Évolution de l'apprentissage numérique pendant le COVID19 projet, nous utiliserons des outils d’analyse de données pour comprendre les tendances de l’apprentissage numérique et son efficacité auprès des communautés improvisées. Nous comparerons les districts et les États sur des facteurs tels que la démographie, l'accès à Internet, l'accès aux produits d'apprentissage et les finances. En fin de compte, nous résumerons notre rapport et indiquerons les domaines qui nécessitent davantage d’attention pour rendre l’éducation accessible à tous les étudiants aux États-Unis.

Vous apprendrez à utiliser tous les principaux outils d'analyse et de visualisation de données. C'est également un guide pour ceux qui souhaitent faire preuve de créativité en générant des visualisations accrocheuses pour leur présentation.

 

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Construire un portefeuille de projets de science des données permet aux débutants de démontrer leurs compétences techniques et leurs capacités de résolution de problèmes aux employeurs potentiels. En mettant en valeur les compétences en matière de collecte, de nettoyage, d'analyse, de modélisation et de visualisation de données, ces projets peuvent mettre en valeur la maîtrise d'un flux de travail de science des données.

Dans ce blog, nous avons examiné cinq projets de portfolio destinés aux étudiants de dernière année en science des données. Il couvre les bases du traitement, de la manipulation, de la visualisation et de la modélisation des données. Pour explorer plus de projets, consultez La collection complète de projets de science des données - Partie 1 ainsi que le Partie 2.
 
 
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) est un spécialiste des données certifié qui aime créer des modèles d'apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et la rédaction de blogs techniques sur les technologies d'apprentissage automatique et de science des données. Abid est titulaire d'une maîtrise en gestion de la technologie et d'un baccalauréat en génie des télécommunications. Sa vision est de créer un produit d'IA utilisant un réseau de neurones graphiques pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.
 

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• La source: 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