5 Portfolio Projects for Final Year Data Science Students – KDnuggets

Bild av författare
 

Att bygga en portfölj av datavetenskapliga projekt är ett avgörande steg för nybörjare som vill ta sig in på området. Med praktisk erfarenhet som blir allt viktigare för arbetssökande inom datavetenskap, kan en varierad portfölj som visar upp dina kunskaper hjälpa dig att sticka ut.

Förutom att visa tekniska förmågor låter projekt dig lyfta fram dina problemlösningsförmåga och analytiska tänkande. Rekryterare letar ofta efter kandidater som kan använda data för att ge strategiska affärsinsikter och bygga datadrivna lösningar på verkliga problem. Väl genomförda projekt kan särskilja dig som någon som är redo att tillföra värde till en organisation.

I den här bloggen kommer vi att utforska enkla portföljprojekt som sträcker sig från dataanalys till maskininlärning. Du kommer att upptäcka hur du rengör och bearbetar din data, följt av att använda olika analytiska tekniker för att förmedla insikter till icke-tekniska intressenter.

I End-to-end datavetenskapsprojekt med ChatGPT projekt kommer du att använda ChatGPT för projektplanering, dataanalys, dataförbearbetning, modellval, hyperparameterjustering, utveckla en webbapp och distribuera den på Spaces.

Nuförtiden kan alla med begränsad kunskap använda ChatGPT för att förstå data och bygga maskininlärningsapplikationer. Detta projekt kommer att visa upp att du kan arbeta med den senaste AI-tekniken för att producera snabba och effektiva resultat. 

 

Bild från Project

För Återvunnen energi sparad i Singapore projekt kommer du att använda återvinningsstatistik för att bestämma mängden energi som sparas årligen från 2003 till 2020 för fem olika avfallstyper: plast, papper, glas, järnmetall och icke-järnmetall. Specifikt kommer du att ladda och organisera datamängden, slå samman olika CSV-filer och utföra utforskande dataanalys. Detta projekt kommer att utmana dina analytiska och datamanipulerande förmågor.

 

Bild från Project

Smakämnen Aktiemarknadsanalys projektet använder verklig finansiell data för att demonstrera tidsserieanalysfärdigheter. Efter rengöring av data utförs explorativ analys och visualisering med Matplotlib och Seaborn för att analysera riskmått och relationer mellan bestånden.

En modell med lång korttidsminne (LSTM) tränas på tidsseriedata för att prognostisera framtida priser. Genom att omfatta datainsamling, rengöring, visualisering och modellering på aktiemarknadsdata, belyser detta projekt kompetens i kärndataanalys och arbetsflöden för maskininlärning. 

 

Bild från Project

I Projekt för att analysera och förutsäga konsumentengagemang, använder du datauppsättningen Internetnyheter och konsumentengagemang från Kaggle för att förutsäga den mest populära artikeln och dess popularitetspoäng. Du kommer att analysera data för att hitta mönster, såsom korrelation, distribution, medelvärde och tidsserieanalys. Du kommer att använda både textregression och textklassificeringsmodeller för att förutsäga engagemangsresultatet och toppartikeln baserat på titeln.

I det här projektet kommer du att lära dig hur du hanterar textdata, utför textanalys med Python-bibliotek, konverterar text till vektorer och bygger en LGBM Classifier-modell.

 

Bild från Project

I Evolution av digitalt lärande under covid19 projekt kommer vi att använda dataanalysverktyg för att ta reda på trender inom digitalt lärande och hur det är effektivt mot improviserade samhällen. Vi kommer att jämföra distrikt och delstater om faktorer som demografi, internetåtkomst, tillgång till lärandeprodukter och ekonomi. I slutändan kommer vi att sammanfatta vår rapport och peka på de områden som behöver vår mer uppmärksamhet för att göra utbildning tillgänglig för alla studenter i USA.

Du kommer att lära dig att använda alla de stora verktygen för dataanalys och visualisering. Det är också en guide för dig som vill bli kreativ i att generera iögonfallande visualiseringar för sin presentation.

 

Bild från Project

Att bygga en portfölj av datavetenskapliga projekt gör det möjligt för nybörjare att visa sina tekniska färdigheter och problemlösningsförmåga för potentiella arbetsgivare. Genom att visa upp kompetens inom datainsamling, rengöring, analys, modellering och visualisering kan dessa projekt lyfta fram ens skicklighet i ett datavetenskapligt arbetsflöde.

I den här bloggen har vi granskat fem portföljprojekt för sistaårsstudenter i datavetenskap. Den täcker datahantering, manipulation, visualisering och modellering. För att utforska fler projekt, kolla in Den kompletta samlingen av datavetenskapsprojekt – del 1 och del 2.
 
 
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) är en certifierad datavetare som älskar att bygga modeller för maskininlärning. För närvarande fokuserar han på att skapa innehåll och skriva tekniska bloggar om maskininlärning och datavetenskap. Abid har en magisterexamen i Technology Management och en kandidatexamen i telekommunikationsteknik. Hans vision är att bygga en AI-produkt med hjälp av ett grafiskt neuralt nätverk för studenter som kämpar med psykisk ohälsa.
 

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Fordon / elbilar, Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• ChartPrime. Höj ditt handelsspel med ChartPrime. Tillgång här.
• BlockOffsets. Modernisera miljökompensation ägande. Tillgång här.
• Källa: 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