최종 학년 데이터 과학 학생을 위한 5가지 포트폴리오 프로젝트 – KDnuggets

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데이터 과학 프로젝트 포트폴리오를 구축하는 것은 해당 분야에 진출하려는 초보자에게 중요한 단계입니다. 데이터 과학 구직자에게 실무 경험이 점점 더 중요해짐에 따라, 귀하의 기술을 보여주는 다양한 포트폴리오를 보유하는 것은 귀하를 돋보이게 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기술적 능력을 입증하는 것 외에도 프로젝트를 통해 문제 해결 능력과 분석적 사고를 강조할 수 있습니다. 채용 담당자는 데이터를 사용하여 전략적 비즈니스 통찰력을 제공하고 실제 문제에 대한 데이터 기반 솔루션을 구축할 수 있는 후보자를 찾는 경우가 많습니다. 잘 실행된 프로젝트는 귀하를 조직에 가치를 더할 준비가 된 사람으로 돋보이게 할 수 있습니다.

이 블로그에서는 데이터 분석에서 기계 학습에 이르는 간단한 포트폴리오 프로젝트를 살펴보겠습니다. 데이터를 정리하고 처리하는 방법을 알아낸 다음 다양한 분석 기술을 사용하여 비기술적 이해관계자에게 통찰력을 전달합니다.

. ChatGPT를 사용한 엔드투엔드 데이터 과학 프로젝트 프로젝트에서는 프로젝트 계획, 데이터 분석, 데이터 사전 처리, 모델 선택, 초매개변수 조정, 웹 앱 개발 및 이를 Spaces에 배포하는 데 ChatGPT를 사용합니다.

요즘에는 지식이 제한된 사람이라면 누구나 ChatGPT를 사용하여 데이터를 이해하고 기계 학습 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 프로젝트에서는 최신 AI 기술을 활용하여 빠르고 효과적인 결과를 얻을 수 있음을 보여줍니다. 

 

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다음 싱가포르에서 절약한 재활용 에너지 프로젝트에서는 재활용 통계를 사용하여 플라스틱, 종이, 유리, 철금속, 비철금속 등 다섯 가지 폐기물 유형에 대해 2003년부터 2020년까지 매년 절약된 에너지 양을 결정합니다. 특히 데이터 세트를 로드 및 구성하고, 다양한 CSV 파일을 병합하고, 탐색적 데이터 분석을 수행합니다. 이 프로젝트는 귀하의 분석 및 데이터 조작 능력에 도전할 것입니다.

 

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XNUMXD덴탈의 주식 시장 분석 프로젝트는 실제 금융 데이터를 사용하여 시계열 분석 기술을 보여줍니다. 데이터를 정리한 후 Matplotlib 및 Seaborn을 사용하여 탐색적 분석 및 시각화를 수행하여 위험 지표와 주식 간의 관계를 분석합니다.

LSTM(Long Short Term Memory) 모델은 미래 가격을 예측하기 위해 시계열 데이터를 학습합니다. 주식 시장 데이터에 대한 데이터 수집, 정리, 시각화 및 모델링을 포괄하는 이 프로젝트는 핵심 데이터 분석 및 기계 학습 워크플로의 숙련도를 강조합니다. 

 

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. 소비자 참여 프로젝트 분석 및 예측, Kaggle의 인터넷 뉴스 및 소비자 참여 데이터 세트를 사용하여 가장 인기 있는 기사와 인기 점수를 예측합니다. 데이터를 분석하여 상관관계, 분포, 평균, 시계열 분석 등의 패턴을 찾습니다. 텍스트 회귀 모델과 텍스트 분류 모델을 모두 사용하여 제목을 기준으로 참여 점수와 상위 기사를 예측합니다.

이 프로젝트에서는 텍스트 데이터를 처리하고, Python 라이브러리를 사용하여 텍스트 분석을 수행하고, 텍스트를 벡터로 변환하고, LGBM 분류기 모델을 구축하는 방법을 배웁니다.

 

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. 코로나19 기간 동안 디지털 학습의 진화 프로젝트에서 우리는 데이터 분석 도구를 사용하여 디지털 학습의 추세와 그것이 즉흥적인 커뮤니티에 어떻게 효과적인지 파악할 것입니다. 우리는 인구통계, 인터넷 접속, 학습 제품 접속, 재정과 같은 요소에 대해 지역구와 주를 비교할 것입니다. 마지막으로, 우리는 보고서를 요약하고 미국의 모든 학생들이 교육에 접근할 수 있도록 하기 위해 더 많은 관심이 필요한 영역에 대해 지적할 것입니다.

모든 주요 데이터 분석 및 시각화 도구를 사용하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 프레젠테이션을 위해 눈길을 끄는 시각화를 창의적으로 생성하려는 사람들을 위한 가이드이기도 합니다.

 

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데이터 과학 프로젝트 포트폴리오를 구축하면 초보자가 자신의 기술적 능력과 문제 해결 능력을 잠재적 고용주에게 보여줄 수 있습니다. 데이터 수집, 정리, 분석, 모델링 및 시각화 전반에 걸쳐 역량을 보여줌으로써 이러한 프로젝트는 데이터 과학 워크플로에 대한 숙련도를 강조할 수 있습니다.

이 블로그에서는 최종 학년 데이터 과학 학생들을 위한 XNUMX개의 포트폴리오 프로젝트를 검토했습니다. 데이터 처리, 조작, 시각화 및 모델링 기본 사항을 다룹니다. 더 많은 프로젝트를 살펴보려면 다음을 확인하세요. 데이터 과학 프로젝트의 전체 모음 - 1부 및 파트 2.
 
 
아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 머신 러닝 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 고생하는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 만드는 것입니다.
 

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• 출처: 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