آخری سال کے ڈیٹا سائنس کے طلباء کے لیے 5 پورٹ فولیو پروجیکٹس – KDnuggets

مصنف کی طرف سے تصویر
 

ڈیٹا سائنس پراجیکٹس کا پورٹ فولیو بنانا شروع کرنے والوں کے لیے ایک اہم قدم ہے۔ ڈیٹا سائنس جاب کے درخواست دہندگان کے لیے ہاتھ سے تجربہ تیزی سے اہم ہوتا جا رہا ہے، آپ کی مہارتوں کو ظاہر کرنے والا متنوع پورٹ فولیو آپ کو نمایاں ہونے میں مدد دے سکتا ہے۔

تکنیکی صلاحیتوں کا مظاہرہ کرنے کے علاوہ، پراجیکٹس آپ کو اپنی مسئلہ حل کرنے کی مہارت اور تجزیاتی سوچ کو اجاگر کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ بھرتی کرنے والے اکثر ایسے امیدواروں کی تلاش کرتے ہیں جو اسٹریٹجک کاروباری بصیرت فراہم کرنے اور حقیقی دنیا کے مسائل کے لیے ڈیٹا پر مبنی حل تیار کرنے کے لیے ڈیٹا کا استعمال کر سکیں۔ اچھی طرح سے انجام پانے والے پروجیکٹ آپ کو کسی تنظیم میں قدر بڑھانے کے لیے تیار شخص کے طور پر الگ کر سکتے ہیں۔

اس بلاگ میں، ہم ڈیٹا اینالیٹکس سے لے کر مشین لرننگ تک کے سادہ پورٹ فولیو پروجیکٹس کو تلاش کریں گے۔ آپ اپنے ڈیٹا کو صاف کرنے اور اس پر کارروائی کرنے کا طریقہ دریافت کریں گے، اس کے بعد غیر تکنیکی اسٹیک ہولڈرز تک بصیرت پہنچانے کے لیے مختلف تجزیاتی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے

میں چیٹ جی پی ٹی کے ساتھ اینڈ ٹو اینڈ ڈیٹا سائنس پروجیکٹ پروجیکٹ میں، آپ پروجیکٹ کی منصوبہ بندی، ڈیٹا تجزیہ، ڈیٹا پری پروسیسنگ، ماڈل سلیکشن، ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ، ویب ایپ تیار کرنے، اور اسے Spaces پر تعینات کرنے کے لیے ChatGPT استعمال کریں گے۔

آج کل، محدود معلومات رکھنے والا کوئی بھی ڈیٹا کو سمجھنے اور مشین لرننگ ایپلی کیشنز بنانے کے لیے ChatGPT کا استعمال کر سکتا ہے۔ یہ پروجیکٹ ظاہر کرے گا کہ آپ تیز رفتار اور موثر نتائج پیدا کرنے کے لیے جدید ترین AI ٹیکنالوجیز کے ساتھ کام کر سکتے ہیں۔ 

 

پروجیکٹ سے تصویر

کے لئے ری سائیکل شدہ توانائی سنگاپور میں محفوظ کی گئی۔ پروجیکٹ، آپ 2003 سے 2020 تک پانچ مختلف فضلہ کی اقسام کے لیے سالانہ بچتی توانائی کی مقدار کا تعین کرنے کے لیے ری سائیکلنگ کے اعدادوشمار استعمال کریں گے: پلاسٹک، کاغذ، شیشہ، فیرس میٹل، اور الوہ دھات۔ خاص طور پر، آپ ڈیٹاسیٹ کو لوڈ اور منظم کریں گے، مختلف CSV فائلوں کو ضم کریں گے، اور ڈیٹا کا تجزیہ کریں گے۔ یہ پروجیکٹ آپ کی تجزیاتی اور ڈیٹا ہیرا پھیری کی صلاحیتوں کو چیلنج کرے گا۔

 

پروجیکٹ سے تصویر

۔ اسٹاک مارکیٹ تجزیہ پروجیکٹ ٹائم سیریز کے تجزیاتی مہارت کو ظاہر کرنے کے لیے حقیقی دنیا کے مالیاتی ڈیٹا کا استعمال کرتا ہے۔ ڈیٹا کو صاف کرنے کے بعد، رسک میٹرکس اور اسٹاک کے درمیان تعلقات کا تجزیہ کرنے کے لیے Matplotlib اور Seaborn کا استعمال کرتے ہوئے تحقیقاتی تجزیہ اور تصور کیا جاتا ہے۔

ایک لانگ شارٹ ٹرم میموری (LSTM) ماڈل کو مستقبل کی قیمتوں کی پیشن گوئی کرنے کے لیے ٹائم سیریز کے ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے۔ اسٹاک مارکیٹ کے ڈیٹا پر ڈیٹا اکٹھا کرنے، صفائی، ویژولائزیشن اور ماڈلنگ کو شامل کرکے، یہ پروجیکٹ بنیادی ڈیٹا تجزیہ اور مشین لرننگ ورک فلو میں مہارت کو نمایاں کرتا ہے۔ 

 

پروجیکٹ سے تصویر

میں صارفین کی مصروفیت کے منصوبے کا تجزیہ اور پیش گوئی کرنا، آپ مقبول ترین مضمون اور اس کے مقبولیت کے اسکور کی پیشین گوئی کرنے کے لیے Kaggle سے انٹرنیٹ نیوز اور کنزیومر انگیجمنٹ ڈیٹاسیٹ استعمال کریں گے۔ آپ پیٹرن تلاش کرنے کے لیے ڈیٹا کا تجزیہ کریں گے، جیسے ارتباط، تقسیم، وسط، اور ٹائم سیریز کا تجزیہ۔ آپ منگنی کے اسکور اور عنوان کی بنیاد پر سرفہرست مضمون کی پیشن گوئی کرنے کے لیے ٹیکسٹ ریگریشن اور ٹیکسٹ کی درجہ بندی دونوں ماڈلز استعمال کریں گے۔

اس پروجیکٹ میں، آپ سیکھیں گے کہ ٹیکسٹ ڈیٹا کو کیسے ہینڈل کرنا ہے، Python لائبریریوں کا استعمال کرتے ہوئے ٹیکسٹ کا تجزیہ کرنا، ٹیکسٹ کو ویکٹر میں تبدیل کرنا، اور LGBM Classifier ماڈل بنانا ہے۔

 

پروجیکٹ سے تصویر

میں COVID19 کے دوران ڈیجیٹل لرننگ کا ارتقاء پروجیکٹ، ہم ڈیجیٹل لرننگ کے رجحانات کا پتہ لگانے کے لیے ڈیٹا تجزیہ کے ٹولز کا استعمال کریں گے اور یہ کہ یہ کس طرح بہتر کمیونٹیز کے لیے موثر ہے۔ ہم ڈیموگرافی، انٹرنیٹ تک رسائی، سیکھنے کی مصنوعات تک رسائی، اور مالیات جیسے عوامل پر اضلاع اور ریاستوں کا موازنہ کریں گے۔ آخر میں، ہم اپنی رپورٹ کا خلاصہ کریں گے اور ان علاقوں کی طرف اشارہ کریں گے جن پر ریاستہائے متحدہ میں تمام طلباء کے لیے تعلیم کو قابل رسائی بنانے کے لیے ہماری زیادہ توجہ کی ضرورت ہے۔

آپ تمام بڑے ڈیٹا اینالیٹکس اور ویژولائزیشن ٹولز کو استعمال کرنا سیکھیں گے۔ یہ ان لوگوں کے لیے بھی ایک رہنما ہے جو اپنی پیشکش کے لیے چشم کشا تصورات پیدا کرنے میں تخلیقی بننا چاہتے ہیں۔

 

پروجیکٹ سے تصویر

ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کا ایک پورٹ فولیو بنانا شروع کرنے والوں کو اس قابل بناتا ہے کہ وہ ممکنہ آجروں کے سامنے اپنی تکنیکی مہارت اور مسئلہ حل کرنے کی صلاحیتوں کا مظاہرہ کر سکیں۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے، صفائی، تجزیہ، ماڈلنگ، اور ویژولائزیشن میں قابلیت کا مظاہرہ کرتے ہوئے، یہ پروجیکٹ ڈیٹا سائنس کے ورک فلو میں کسی کی مہارت کو اجاگر کر سکتے ہیں۔

اس بلاگ میں، ہم نے ڈیٹا سائنس کے آخری سال کے طلباء کے لیے پانچ پورٹ فولیو پروجیکٹس کا جائزہ لیا ہے۔ اس میں ڈیٹا ہینڈلنگ، ہیرا پھیری، تصور، اور ماڈلنگ کی بنیادی باتیں شامل ہیں۔ مزید پروجیکٹس کو دریافت کرنے کے لیے، چیک آؤٹ کریں۔ ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کا مکمل مجموعہ – حصہ 1 اور حصہ 2.
 
 
عابد علی اعوان (@1abidaliawan) ایک سرٹیفائیڈ ڈیٹا سائنٹسٹ پروفیشنل ہے جو مشین لرننگ ماڈل بنانا پسند کرتا ہے۔ فی الحال، وہ مشین لرننگ اور ڈیٹا سائنس ٹیکنالوجیز پر مواد کی تخلیق اور تکنیکی بلاگ لکھنے پر توجہ دے رہا ہے۔ عابد کے پاس ٹیکنالوجی مینجمنٹ میں ماسٹر ڈگری اور ٹیلی کمیونیکیشن انجینئرنگ میں بیچلر ڈگری ہے۔ اس کا وژن دماغی بیماری کے ساتھ جدوجہد کرنے والے طلباء کے لیے گراف نیورل نیٹ ورک کا استعمال کرتے ہوئے ایک AI پروڈکٹ بنانا ہے۔
 

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ آٹوموٹو / ای وی، کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• چارٹ پرائم۔ ChartPrime کے ساتھ اپنے ٹریڈنگ گیم کو بلند کریں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• بلاک آفسیٹس۔ ماحولیاتی آفسیٹ ملکیت کو جدید بنانا۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: 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