数据科学专业学生最后一年的 5 个组合项目 – KDnuggets

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对于想要进入该领域的初学者来说，建立数据科学项目组合是至关重要的一步。 随着实践经验对于数据科学求职者变得越来越重要，拥有多样化的作品集来展示您的技能可以帮助您脱颖而出。

除了展示技术能力之外，项目还可以让您突出解决问题的能力和分析思维。 招聘人员经常寻找能够使用数据提供战略业务洞察并针对现实问题构建数据驱动的解决方案的候选人。 执行良好的项目可以让您成为准备为组织增加价值的人。

在本博客中，我们将探讨从数据分析到机器学习的简单组合项目。 您将了解如何清理和处理数据，然后使用各种分析技术向非技术利益相关者传达见解。

在 使用 ChatGPT 的端到端数据科学项目 项目中，您将使用 ChatGPT 进行项目规划、数据分析、数据预处理、模型选择、超参数调整、开发 Web 应用程序并将其部署在 Spaces 上。

如今，任何知识有限的人都​​可以使用 ChatGPT 来理解数据并构建机器学习应用程序。 该项目将展示您可以使用最新的人工智能技术来产生快速有效的结果。 

 

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如报名参加 新加坡节省的再生能源 在项目中，您将使用回收统计数据来确定从 2003 年到 2020 年，五种不同废物类型（塑料、纸张、玻璃、黑色金属和有色金属）每年节省的能源量。 具体来说，您将加载和组织数据集、合并不同的 CSV 文件并进行探索性数据分析。 该项目将挑战您的分析和数据处理能力。

 

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股市分析 项目使用真实世界的金融数据来展示时间序列分析技能。 清理数据后，使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行探索性分析和可视化，以分析风险指标和股票之间的关系。

长短期记忆 (LSTM) 模型根据时间序列数据进行训练，以预测未来价格。 通过涵盖股票市场数据的数据收集、清理、可视化和建模，该项目强调了核心数据分析和机器学习工作流程的熟练程度。 

 

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在 分析和预测消费者参与项目，您将使用 Kaggle 的互联网新闻和消费者参与数据集来预测最受欢迎的文章及其受欢迎程度得分。 您将分析数据以查找模式，例如相关性、分布、平均值和时间序列分析。 您将使用文本回归和文本分类模型来根据标题预测参与度分数和热门文章。

在此项目中，您将学习如何处理文本数据、使用 Python 库执行文本分析、将文本转换为向量以及构建 LGBM 分类器模型。

 

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在 新冠疫情期间数字学习的演变 项目中，我们将使用数据分析工具来找出数字学习的趋势以及它如何对临时社区有效。 我们将根据人口统计、互联网接入、学习产品接入和财务等因素对各地区和州进行比较。 最后，我们将总结我们的报告，并指出需要我们更多关注的领域，以使美国所有学生都能接受教育。

您将学习使用所有主要的数据分析和可视化工具。 对于那些想要创造性地为他们的演示生成引人注目的可视化效果的人来说，这也是一本指南。

 

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建立数据科学项目组合使初学者能够向潜在雇主展示他们的技术技能和解决问题的能力。 通过展示数据收集、清理、分析、建模和可视化方面的能力，这些项目可以突出一个人在数据科学工作流程中的熟练程度。

在这篇博客中，我们回顾了数据科学专业最后一年学生的五个作品集项目。 它涵盖了数据处理、操作、可视化和建模基础知识。 要探索更多项目，请查看 数据科学项目的完整集合——第 1 部分 和 部分2.
 
 
阿比德·阿里·阿万 (@1abidaliawan) 是一名经过认证的数据科学家专业人士，他热爱构建机器学习模型。 目前，他专注于内容创建和撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。 Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。 他的愿景是使用图形神经网络为患有精神疾病的学生构建一个人工智能产品。
 

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• Sumber: 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