अंतिम वर्ष के डेटा साइंस छात्रों के लिए 5 पोर्टफोलियो प्रोजेक्ट - केडीनगेट्स

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डेटा विज्ञान परियोजनाओं का एक पोर्टफोलियो बनाना इस क्षेत्र में प्रवेश करने के इच्छुक शुरुआती लोगों के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है। डेटा विज्ञान नौकरी आवेदकों के लिए व्यावहारिक अनुभव तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है, आपके कौशल को प्रदर्शित करने वाला एक विविध पोर्टफोलियो होने से आपको अलग दिखने में मदद मिल सकती है।

तकनीकी क्षमताओं का प्रदर्शन करने के अलावा, परियोजनाएं आपको अपनी समस्या-समाधान कौशल और विश्लेषणात्मक सोच को उजागर करने की अनुमति देती हैं। भर्तीकर्ता अक्सर ऐसे उम्मीदवारों की तलाश करते हैं जो रणनीतिक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्रदान करने और वास्तविक दुनिया की समस्याओं के लिए डेटा-संचालित समाधान बनाने के लिए डेटा का उपयोग कर सकें। अच्छी तरह से निष्पादित परियोजनाएं आपको किसी संगठन में मूल्य जोड़ने के लिए तैयार व्यक्ति के रूप में अलग कर सकती हैं।

इस ब्लॉग में, हम डेटा एनालिटिक्स से लेकर मशीन लर्निंग तक की सरल पोर्टफोलियो परियोजनाओं का पता लगाएंगे। आप जानेंगे कि अपने डेटा को कैसे साफ और संसाधित किया जाए, इसके बाद गैर-तकनीकी हितधारकों को अंतर्दृष्टि देने के लिए विभिन्न विश्लेषणात्मक तकनीकों का उपयोग किया जाएगा।

में ChatGPT के साथ एंड-टू-एंड डेटा साइंस प्रोजेक्ट प्रोजेक्ट, आप प्रोजेक्ट प्लानिंग, डेटा विश्लेषण, डेटा प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल चयन, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, एक वेब ऐप विकसित करने और इसे स्पेस पर तैनात करने के लिए चैटजीपीटी का उपयोग करेंगे।

आजकल, सीमित ज्ञान वाला कोई भी व्यक्ति डेटा को समझने और मशीन लर्निंग एप्लिकेशन बनाने के लिए ChatGPT का उपयोग कर सकता है। यह प्रोजेक्ट दिखाएगा कि आप तेज़ और प्रभावी परिणाम देने के लिए नवीनतम एआई तकनीकों के साथ काम कर सकते हैं। 

 

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के लिए सिंगापुर में पुनर्चक्रित ऊर्जा की बचत परियोजना, आप पांच अलग-अलग प्रकार के अपशिष्टों के लिए 2003 से 2020 तक सालाना बचाई गई ऊर्जा की मात्रा निर्धारित करने के लिए रीसाइक्लिंग आंकड़ों का उपयोग करेंगे: प्लास्टिक, कागज, कांच, लौह धातु और अलौह धातु। विशेष रूप से, आप डेटासेट को लोड और व्यवस्थित करेंगे, विभिन्न सीएसवी फ़ाइलों को मर्ज करेंगे, और खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण करेंगे। यह प्रोजेक्ट आपकी विश्लेषणात्मक और डेटा हेरफेर क्षमताओं को चुनौती देगा।

 

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RSI शेयर बाजार विश्लेषण प्रोजेक्ट समय श्रृंखला विश्लेषण कौशल प्रदर्शित करने के लिए वास्तविक दुनिया के वित्तीय डेटा का उपयोग करता है। डेटा को साफ करने के बाद, जोखिम मेट्रिक्स और स्टॉक के बीच संबंधों का विश्लेषण करने के लिए मैटप्लोटलिब और सीबॉर्न का उपयोग करके खोजपूर्ण विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन किया जाता है।

भविष्य की कीमतों का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक लॉन्ग शॉर्ट टर्म मेमोरी (LSTM) मॉडल को समय श्रृंखला डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। स्टॉक मार्केट डेटा पर डेटा संग्रह, सफाई, विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग को शामिल करके, यह प्रोजेक्ट कोर डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो में दक्षता पर प्रकाश डालता है। 

 

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में उपभोक्ता जुड़ाव परियोजना का विश्लेषण और भविष्यवाणी करना, आप सबसे लोकप्रिय लेख और उसके लोकप्रियता स्कोर की भविष्यवाणी करने के लिए कागल के इंटरनेट समाचार और उपभोक्ता जुड़ाव डेटासेट का उपयोग करेंगे। आप सहसंबंध, वितरण, माध्य और समय श्रृंखला विश्लेषण जैसे पैटर्न खोजने के लिए डेटा का विश्लेषण करेंगे। आप शीर्षक के आधार पर जुड़ाव स्कोर और शीर्ष लेख की भविष्यवाणी करने के लिए टेक्स्ट रिग्रेशन और टेक्स्ट वर्गीकरण मॉडल दोनों का उपयोग करेंगे।

इस प्रोजेक्ट में, आप सीखेंगे कि टेक्स्ट डेटा को कैसे संभालना है, पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करके टेक्स्ट विश्लेषण कैसे करना है, टेक्स्ट को वैक्टर में परिवर्तित करना है और एलजीबीएम क्लासिफायर मॉडल बनाना है।

 

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में COVID19 के दौरान डिजिटल लर्निंग का विकास परियोजना, हम डिजिटल शिक्षण में रुझानों का पता लगाने के लिए डेटा विश्लेषण टूल का उपयोग करेंगे और यह तात्कालिक समुदायों के लिए कैसे प्रभावी है। हम जनसांख्यिकी, इंटरनेट पहुंच, शिक्षण उत्पाद पहुंच और वित्त जैसे कारकों पर जिलों और राज्यों की तुलना करेंगे। अंत में, हम अपनी रिपोर्ट का सारांश देंगे और उन क्षेत्रों की ओर इशारा करेंगे जिन पर संयुक्त राज्य अमेरिका में सभी छात्रों के लिए शिक्षा को सुलभ बनाने के लिए अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है।

आप सभी प्रमुख डेटा एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करना सीखेंगे। यह उन लोगों के लिए भी एक मार्गदर्शिका है जो अपनी प्रस्तुति के लिए आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन उत्पन्न करने में रचनात्मक बनना चाहते हैं।

 

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डेटा विज्ञान परियोजनाओं का एक पोर्टफोलियो बनाने से शुरुआती लोगों को संभावित नियोक्ताओं के सामने अपने तकनीकी कौशल और समस्या-समाधान क्षमताओं का प्रदर्शन करने में मदद मिलती है। डेटा संग्रह, सफाई, विश्लेषण, मॉडलिंग और विज़ुअलाइज़ेशन में योग्यता प्रदर्शित करके, ये परियोजनाएं डेटा विज्ञान वर्कफ़्लो में किसी की दक्षता को उजागर कर सकती हैं।

इस ब्लॉग में, हमने अंतिम वर्ष के डेटा विज्ञान के छात्रों के लिए पांच पोर्टफोलियो परियोजनाओं की समीक्षा की है। इसमें डेटा प्रबंधन, हेरफेर, विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग की मूल बातें शामिल हैं। अधिक परियोजनाओं का पता लगाने के लिए, देखें डेटा विज्ञान परियोजनाओं का पूरा संग्रह - भाग 1 और भाग 2.
 
 
आबिद अली अवनी (@1अबिदलियावान) एक प्रमाणित डेटा वैज्ञानिक पेशेवर है जो मशीन लर्निंग मॉडल बनाना पसंद करता है। वर्तमान में, वह सामग्री निर्माण और मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकियों पर तकनीकी ब्लॉग लिखने पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। आबिद के पास प्रौद्योगिकी प्रबंधन में मास्टर डिग्री और दूरसंचार इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री है। उनका दृष्टिकोण मानसिक बीमारी से जूझ रहे छात्रों के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके एआई उत्पाद बनाना है।
 

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• स्रोत: 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