5 портфельных проектов для студентов последнего курса, занимающихся наукой о данных – KDnuggets

Изображение по автору
 

Создание портфолио проектов по науке о данных — важный шаг для новичков, желающих проникнуть в эту область. Поскольку практический опыт становится все более важным для соискателей работы в сфере обработки данных, наличие разнообразного портфолио, демонстрирующего ваши навыки, может помочь вам выделиться.

Помимо демонстрации технических способностей, проекты позволяют подчеркнуть ваши навыки решения проблем и аналитическое мышление. Рекрутеры часто ищут кандидатов, которые могут использовать данные для предоставления стратегической бизнес-идеи и создания основанных на данных решений реальных проблем. Хорошо выполненные проекты могут выделить вас как человека, готового принести пользу организации.

В этом блоге мы рассмотрим простые портфельные проекты, начиная от анализа данных и заканчивая машинным обучением. Вы узнаете, как очищать и обрабатывать ваши данные, а затем использовать различные аналитические методы для передачи информации нетехническим заинтересованным сторонам.

В Комплексный проект обработки данных с ChatGPT Project вы будете использовать ChatGPT для планирования проекта, анализа данных, предварительной обработки данных, выбора модели, настройки гиперпараметров, разработки веб-приложения и его развертывания в Spaces.

Сегодня любой человек с ограниченными знаниями может использовать ChatGPT для понимания данных и создания приложений машинного обучения. Этот проект продемонстрирует, что вы можете работать с новейшими технологиями искусственного интеллекта для получения быстрых и эффективных результатов. 

 

Изображение из проекта

Для того, чтобы получить Экономия переработанной энергии в Сингапуре В проекте вы будете использовать статистику переработки, чтобы определить количество энергии, сэкономленной ежегодно с 2003 по 2020 год для пяти различных типов отходов: пластика, бумаги, стекла, черного и цветного металла. В частности, вы загрузите и систематизируете набор данных, объедините различные файлы CSV и проведете исследовательский анализ данных. Этот проект бросит вызов вашим аналитическим способностям и способностям манипулирования данными.

 

Изображение из проекта

Ассоциация Анализ фондового рынка Проект использует реальные финансовые данные для демонстрации навыков анализа временных рядов. После очистки данных выполняется исследовательский анализ и визуализация с использованием Matplotlib и Seaborn для анализа показателей риска и взаимосвязей между акциями.

Модель долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM) обучается на данных временных рядов для прогнозирования будущих цен. Охватывая сбор, очистку, визуализацию и моделирование данных фондового рынка, этот проект подчеркивает навыки основного анализа данных и рабочих процессов машинного обучения. 

 

Изображение из проекта

В Проект «Анализ и прогнозирование взаимодействия с потребителями», вы будете использовать набор данных Интернет-новостей и взаимодействия с потребителями от Kaggle, чтобы спрогнозировать самую популярную статью и ее рейтинг популярности. Вы проанализируете данные, чтобы найти закономерности, такие как корреляция, распределение, среднее значение и анализ временных рядов. Вы будете использовать модели регрессии текста и модели классификации текста, чтобы спрогнозировать оценку вовлеченности и лучшую статью на основе заголовка.

В этом проекте вы узнаете, как обрабатывать текстовые данные, выполнять анализ текста с использованием библиотек Python, преобразовывать текст в векторы и строить модель классификатора LGBM.

 

Изображение из проекта

В Эволюция цифрового обучения во время COVID19 В проекте мы будем использовать инструменты анализа данных, чтобы выяснить тенденции в цифровом обучении и насколько оно эффективно для импровизированных сообществ. Мы будем сравнивать округа и штаты по таким факторам, как демография, доступ к Интернету, доступ к учебным продуктам и финансы. В конце мы подведем итоги нашего отчета и укажем на области, которым необходимо уделить больше внимания, чтобы сделать образование доступным для всех студентов в Соединенных Штатах.

Вы научитесь использовать все основные инструменты анализа и визуализации данных. Это также руководство для тех, кто хочет проявить творческий подход к созданию привлекательных визуализаций для своей презентации.

 

Изображение из проекта

Создание портфолио проектов по науке о данных позволяет новичкам продемонстрировать свои технические навыки и способности решать проблемы потенциальным работодателям. Демонстрируя компетентность в сборе, очистке, анализе, моделировании и визуализации данных, эти проекты могут подчеркнуть профессионализм в рабочем процессе обработки данных.

В этом блоге мы рассмотрели пять портфельных проектов для студентов последнего курса, занимающихся наукой о данных. Он охватывает основы обработки данных, манипулирования, визуализации и моделирования. Чтобы изучить больше проектов, посетите Полная коллекция проектов по науке о данных — часть 1 и Часть 2.
 
 
Абид Али Аван (@ 1abidaliawan) — сертифицированный специалист по анализу данных, который любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время он занимается созданием контента и ведением технических блогов по технологиям машинного обучения и обработки данных. Абид имеет степень магистра в области управления технологиями и степень бакалавра в области телекоммуникаций. Его видение состоит в том, чтобы создать продукт искусственного интеллекта с использованием графовой нейронной сети для студентов, борющихся с психическими заболеваниями.
 

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• ЧартПрайм. Улучшите свою торговую игру с ChartPrime. Доступ здесь.
• Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
• Источник: 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