Son Yıl Veri Bilimi Öğrencileri için 5 Portföy Projesi – KDnuggets

Yazara göre resim
 

Veri bilimi projelerinden oluşan bir portföy oluşturmak, alana girmek isteyen yeni başlayanlar için çok önemli bir adımdır. Veri bilimi iş başvurusunda bulunanlar için uygulamalı deneyim giderek daha önemli hale gelirken, becerilerinizi sergileyen çeşitli bir portföye sahip olmak öne çıkmanıza yardımcı olabilir.

Projeler, teknik yeteneklerinizi göstermenin yanı sıra problem çözme becerilerinizi ve analitik düşüncenizi öne çıkarmanıza da olanak tanır. İşe alım uzmanları genellikle verileri stratejik iş öngörüleri sağlamak ve gerçek dünya sorunlarına veri odaklı çözümler oluşturmak için kullanabilen adayları arar. İyi yürütülen projeler sizi bir kuruluşa değer katmaya hazır biri olarak ayırabilir.

Bu blogda veri analitiğinden makine öğrenimine kadar uzanan basit portföy projelerini inceleyeceğiz. Verilerinizi nasıl temizleyeceğinizi ve işleyeceğinizi keşfedecek, ardından teknik olmayan paydaşlara öngörüleri iletmek için çeşitli analitik teknikleri kullanacaksınız.

içinde ChatGPT ile Uçtan Uca Veri Bilimi Projesi projenizde ChatGPT'yi proje planlama, veri analizi, veri ön işleme, model seçimi, hiperparametre ayarlama, bir web uygulaması geliştirme ve bunu Spaces'ta dağıtma için kullanacaksınız.

Günümüzde sınırlı bilgiye sahip olan herkes, verileri anlamak ve makine öğrenimi uygulamaları oluşturmak için ChatGPT'yi kullanabilir. Bu proje, hızlı ve etkili sonuçlar üretmek için en yeni yapay zeka teknolojileriyle çalışabileceğinizi gösterecek. 

 

Projeden Görüntü

Için Geri Dönüştürülmüş Enerji Singapur'da Tasarruf Edildi projenizde, beş farklı atık türü için (plastik, kağıt, cam, demirli metal ve demirsiz metal) 2003'ten 2020'ye kadar yıllık olarak tasarruf edilen enerji miktarını belirlemek için geri dönüşüm istatistiklerini kullanacaksınız. Spesifik olarak, veri kümesini yükleyip düzenleyecek, farklı CSV dosyalarını birleştirecek ve keşif amaçlı veri analizi gerçekleştireceksiniz. Bu proje analitik ve veri işleme yeteneklerinizi zorlayacak.

 

Projeden Görüntü

The Borsa Analizi projesi, zaman serisi analitiği becerilerini göstermek için gerçek dünyadaki finansal verileri kullanıyor. Veriler temizlendikten sonra, risk ölçümlerini ve hisse senetleri arasındaki ilişkileri analiz etmek için Matplotlib ve Seaborn kullanılarak keşif analizi ve görselleştirme gerçekleştirilir.

Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) modeli, gelecekteki fiyatları tahmin etmek için zaman serisi verileri üzerinde eğitilir. Borsa verileri üzerinde veri toplama, temizleme, görselleştirme ve modellemeyi kapsayan bu proje, temel veri analizi ve makine öğrenimi iş akışlarındaki yeterliliği öne çıkarıyor. 

 

Projeden Görüntü

içinde Tüketici Katılımını Analiz Etme ve Tahmin Etme projesi, en popüler makaleyi ve popülerlik puanını tahmin etmek için Kaggle'ın İnternet Haberleri ve Tüketici İlişkileri veri kümesini kullanacaksınız. Korelasyon, dağılım, ortalama ve zaman serisi analizi gibi kalıpları bulmak için verileri analiz edeceksiniz. Başlığa göre etkileşim puanını ve en iyi makaleyi tahmin etmek için hem metin regresyonunu hem de metin sınıflandırma modellerini kullanacaksınız.

Bu projede metin verilerini nasıl işleyeceğinizi, Python kitaplıklarını kullanarak metin analizi yapmayı, metni vektörlere dönüştürmeyi ve bir LGBM Sınıflandırıcı modeli oluşturmayı öğreneceksiniz.

 

Projeden Görüntü

içinde COVİD19 Sırasında Dijital Öğrenmenin Evrimi projemizde dijital öğrenmedeki eğilimleri ve bunun doğaçlama topluluklara karşı nasıl etkili olduğunu anlamak için veri analizi araçlarını kullanacağız. Bölgeleri ve eyaletleri demografi, internet erişimi, öğrenme ürünlerine erişim ve finans gibi faktörler açısından karşılaştıracağız. Sonunda raporumuzu özetleyeceğiz ve eğitimi Amerika Birleşik Devletleri'ndeki tüm öğrenciler için erişilebilir kılmak için daha fazla dikkat etmemiz gereken alanlara işaret edeceğiz.

Tüm önemli veri analitiği ve görselleştirme araçlarını kullanmayı öğreneceksiniz. Aynı zamanda sunumları için göz alıcı görselleştirmeler oluşturma konusunda yaratıcı olmak isteyenler için de bir rehberdir.

 

Projeden Görüntü

Veri bilimi projelerinden oluşan bir portföy oluşturmak, yeni başlayanların teknik becerilerini ve problem çözme yeteneklerini potansiyel işverenlere göstermelerine olanak tanır. Veri toplama, temizleme, analiz, modelleme ve görselleştirme konusundaki yetkinliği sergileyen bu projeler, kişinin veri bilimi iş akışındaki yeterliliğini vurgulayabilir.

Bu blogda veri bilimi son sınıf öğrencilerine yönelik beş portföy projesini inceledik. Veri işleme, manipülasyon, görselleştirme ve modelleme temellerini kapsar. Daha fazla proje keşfetmek için şuraya göz atın: Eksiksiz Veri Bilimi Projeleri Koleksiyonu - Bölüm 1 ve Bölüm 2.
 
 
Abid Ali Avan (@1abidaliwan), makine öğrenimi modelleri oluşturmayı seven sertifikalı bir veri bilimcisi uzmanıdır. Şu anda, makine öğrenimi ve veri bilimi teknolojileri üzerine içerik oluşturmaya ve teknik bloglar yazmaya odaklanıyor. Abid, Teknoloji Yönetimi alanında yüksek lisans ve Telekomünikasyon Mühendisliği alanında lisans derecesine sahiptir. Vizyonu, akıl hastalığı ile mücadele eden öğrenciler için bir grafik sinir ağı kullanarak bir AI ürünü oluşturmaktır.
 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• ChartPrime. Ticaret Oyununuzu ChartPrime ile yükseltin. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: 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