5 portfólióprojekt utolsó éves adattudományi hallgatóknak – KDnuggets

A kép szerzője
 

Az adattudományi projektek portfóliójának felépítése döntő lépés azoknak a kezdőknek, akik szeretnének betörni a területre. Mivel a gyakorlati tapasztalat egyre fontosabbá válik az adattudományi állásra jelentkezők számára, a képességeit bemutató változatos portfólió segíthet kitűnni.

A technikai képességek bemutatása mellett a projektek lehetővé teszik problémamegoldó készségeinek és elemző gondolkodásának kiemelését. A toborzók gyakran keresnek olyan jelölteket, akik az adatok felhasználásával stratégiai üzleti betekintést nyújthatnak, és adatvezérelt megoldásokat tudnak kidolgozni valós problémákra. A jól végrehajtott projektek kiemelhetik Önt, mint valakit, aki készen áll arra, hogy értéket adjon a szervezetnek.

Ebben a blogban egyszerű portfólióprojekteket fogunk felfedezni, az adatelemzéstől a gépi tanulásig. Felfedezi, hogyan tisztíthatja és dolgozhatja fel adatait, majd különféle analitikai technikákat alkalmazhat, hogy betekintést nyújtson a nem műszaki érdekelt feleknek.

A Teljes körű adattudományi projekt a ChatGPT-vel projektet, akkor a ChatGPT-t projekttervezéshez, adatelemzéshez, adat-előfeldolgozáshoz, modellválasztáshoz, hiperparaméter-hangoláshoz, webalkalmazás fejlesztéséhez és a Spaces-ben való üzembe helyezéséhez fogja használni.

Manapság bárki, akinek korlátozott tudása van, használhatja a ChatGPT-t az adatok megértéséhez és gépi tanulási alkalmazások létrehozásához. Ez a projekt bemutatja, hogy a legújabb AI-technológiákkal dolgozva gyors és hatékony eredményeket érhet el. 

 

Kép a projektből

a Szingapúrban megtakarított újrahasznosított energia projektben újrahasznosítási statisztikák segítségével határozza meg az évente megtakarított energia mennyiségét 2003 és 2020 között öt különböző hulladéktípus esetében: műanyag, papír, üveg, vasfém és színesfém. Pontosabban: betölti és rendszerezi az adatkészletet, egyesíti a különböző CSV-fájlokat, és feltáró adatelemzést végez. Ez a projekt kihívást jelent az Ön analitikai és adatkezelési képességeinek.

 

Kép a projektből

A Tőzsdei elemzés A projekt valós pénzügyi adatokat használ az idősorelemzési készségek bemutatására. Az adatok megtisztítása után feltáró elemzést és vizualizációt végeznek a Matplotlib és a Seaborn segítségével a kockázati mutatók és az állományok közötti kapcsolatok elemzésére.

A hosszú rövid távú memória (LSTM) modellt az idősorok adataira tanítják a jövőbeli árak előrejelzéséhez. Az adatgyűjtést, tisztítást, megjelenítést és a tőzsdei adatokon alapuló modellezést magában foglaló projekt rávilágít az alapvető adatelemzésben és a gépi tanulási munkafolyamatokban való jártasságra. 

 

Kép a projektből

A Fogyasztói elkötelezettség elemzése és előrejelzése, akkor a Kaggle internetes hírek és fogyasztói elköteleződés adatkészletét fogja használni a legnépszerűbb cikk és népszerűségi pontszámának előrejelzésére. Az adatok elemzésével olyan mintákat találhat, mint például a korreláció, az eloszlás, az átlag és az idősorelemzés. Szövegregressziós és szövegbesorolási modelleket is használ az elköteleződési pontszám és a legnépszerűbb cikk megjósolásához a cím alapján.

Ebben a projektben megtanulja, hogyan kell szöveges adatokat kezelni, hogyan kell szövegelemzést végezni Python-könyvtárak segítségével, hogyan lehet szöveget vektorokká konvertálni, és hogyan építhet LGBM osztályozó modellt.

 

Kép a projektből

A A digitális tanulás fejlődése a COVID19 idején projekt során adatelemző eszközöket fogunk használni, hogy kiderítsük a digitális tanulás trendjeit és azt, hogy ez mennyire hatékony az improvizált közösségekben. A körzeteket és az államokat olyan tényezők alapján fogjuk összehasonlítani, mint a demográfia, az internet-hozzáférés, a tanulási termékekhez való hozzáférés és a pénzügyek. A végén összefoglaljuk jelentésünket, és rámutatunk azokra a területekre, amelyekre nagyobb figyelmet kell fordítanunk, hogy az oktatást az Egyesült Államokban minden diák számára elérhetővé tegyük.

Megtanulja használni az összes főbb adatelemző és vizualizációs eszközt. Útmutató azoknak is, akik szeretnének kreatívvá válni, hogy szemet gyönyörködtető vizualizációkat készítsenek prezentációjukhoz.

 

Kép a projektből

Az adattudományi projektekből álló portfólió felépítése lehetővé teszi a kezdőknek, hogy bemutassák műszaki készségeiket és problémamegoldó képességeiket a potenciális munkáltatóknak. Az adatgyűjtés, tisztítás, elemzés, modellezés és vizualizáció terén szerzett kompetenciák bemutatásával ezek a projektek kiemelhetik az adattudományi munkafolyamatokban való jártasságot.

Ebben a blogban öt portfólióprojektet tekintettünk át az utolsó éves adattudományi hallgatók számára. Lefedi az adatkezelés, manipuláció, vizualizáció és modellezés alapjait. További projektek felfedezéséhez nézze meg Az adattudományi projektek teljes gyűjteménye – 1. rész és a rész 2.
 
 
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) okleveles adattudós szakember, aki szereti a gépi tanulási modellek építését. Jelenleg tartalomkészítéssel foglalkozik, és technikai blogokat ír a gépi tanulásról és az adattudományi technológiákról. Abid mesterdiplomát szerzett technológiamenedzsmentből és alapdiplomát távközlési mérnökből. Elképzelése az, hogy egy MI-terméket hozzon létre egy gráf neurális hálózat segítségével a mentális betegséggel küzdő diákok számára.
 

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Autóipar / elektromos járművek, Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• ChartPrime. Emelje fel kereskedési játékát a ChartPrime segítségével. Hozzáférés itt.
• BlockOffsets. A környezetvédelmi ellentételezési tulajdon korszerűsítése. Hozzáférés itt.
• Forrás: 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