5 projetos de portfólio para alunos do último ano de ciência de dados - KDnuggets

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Construir um portfólio de projetos de ciência de dados é uma etapa crucial para iniciantes que desejam entrar na área. Com a experiência prática se tornando cada vez mais importante para os candidatos a empregos em ciência de dados, ter um portfólio variado que mostre suas habilidades pode ajudá-lo a se destacar.

Além de demonstrar habilidades técnicas, os projetos permitem destacar suas habilidades de resolução de problemas e pensamento analítico. Os recrutadores muitas vezes procuram candidatos que possam usar dados para fornecer insights estratégicos de negócios e construir soluções baseadas em dados para problemas do mundo real. Projetos bem executados podem diferenciá-lo como alguém pronto para agregar valor a uma organização.

Neste blog, exploraremos projetos simples de portfólio que vão desde análise de dados até aprendizado de máquina. Você descobrirá como limpar e processar seus dados, seguido do uso de várias técnicas analíticas para transmitir insights às partes interessadas não técnicas.

No Projeto de ciência de dados ponta a ponta com ChatGPT projeto, você usará ChatGPT para planejamento de projeto, análise de dados, pré-processamento de dados, seleção de modelo, ajuste de hiperparâmetros, desenvolvimento de um aplicativo web e implantação no Spaces.

Hoje em dia, qualquer pessoa com conhecimento limitado pode usar o ChatGPT para compreender os dados e construir aplicativos de aprendizado de máquina. Este projeto mostrará que você pode trabalhar com as mais recentes tecnologias de IA para produzir resultados rápidos e eficazes. 

 

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Para o Energia reciclada economizada em Cingapura projeto, você usará estatísticas de reciclagem para determinar a quantidade de energia economizada anualmente de 2003 a 2020 para cinco tipos diferentes de resíduos: plásticos, papel, vidro, metais ferrosos e metais não ferrosos. Especificamente, você carregará e organizará o conjunto de dados, mesclará diferentes arquivos CSV e conduzirá análises exploratórias de dados. Este projeto desafiará suas habilidades analíticas e de manipulação de dados.

 

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A Análise do mercado de ações O projeto usa dados financeiros do mundo real para demonstrar habilidades de análise de séries temporais. Após a limpeza dos dados, é realizada análise exploratória e visualização utilizando Matplotlib e Seaborn para analisar métricas de risco e relações entre ações.

Um modelo Long Short Term Memory (LSTM) é treinado nos dados da série temporal para prever preços futuros. Ao abranger a coleta, limpeza, visualização e modelagem de dados do mercado de ações, este projeto destaca a proficiência na análise de dados principais e fluxos de trabalho de aprendizado de máquina. 

 

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No Projeto de análise e previsão de envolvimento do consumidor, você usará o conjunto de dados Internet News and Consumer Engagement do Kaggle para prever o artigo mais popular e sua pontuação de popularidade. Você analisará os dados para encontrar padrões, como correlação, distribuição, média e análise de série temporal. Você usará modelos de regressão de texto e de classificação de texto para prever a pontuação de engajamento e o artigo principal com base no título.

Neste projeto, você aprenderá como lidar com dados de texto, realizar análises de texto usando bibliotecas Python, converter texto em vetores e construir um modelo de classificador LGBM.

 

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No Evolução da aprendizagem digital durante o COVID19 projeto, usaremos ferramentas de análise de dados para descobrir tendências na aprendizagem digital e como ela é eficaz para comunidades improvisadas. Estaremos comparando distritos e estados em fatores como demografia, acesso à Internet, acesso a produtos de aprendizagem e finanças. No final, resumiremos o nosso relatório e apontaremos as áreas que necessitam de mais atenção para tornar a educação acessível a todos os estudantes nos Estados Unidos.

Você aprenderá a usar todas as principais ferramentas de análise e visualização de dados. É também um guia para quem deseja ser criativo na geração de visualizações atraentes para suas apresentações.

 

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Construir um portfólio de projetos de ciência de dados permite que iniciantes demonstrem suas habilidades técnicas e de resolução de problemas para potenciais empregadores. Ao demonstrar competência em coleta, limpeza, análise, modelagem e visualização de dados, esses projetos podem destacar a proficiência em um fluxo de trabalho de ciência de dados.

Neste blog, revisamos cinco projetos de portfólio para alunos do último ano de ciência de dados. Ele cobre noções básicas de manipulação, manipulação, visualização e modelagem de dados. Para explorar mais projetos, confira A coleção completa de projetos de ciência de dados - Parte 1 e Parte 2.
 
 
Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) é um profissional de cientista de dados certificado que adora criar modelos de aprendizado de máquina. Atualmente, ele está se concentrando na criação de conteúdo e escrevendo blogs técnicos sobre tecnologias de aprendizado de máquina e ciência de dados. Abid é mestre em Gestão de Tecnologia e bacharel em Engenharia de Telecomunicações. Sua visão é construir um produto de IA usando uma rede neural gráfica para estudantes que lutam contra doenças mentais.
 

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• Fonte: 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