5 портфельных проектов для студентов последнего курса факультета науки о данных

5 портфельных проектов для студентов последнего курса факультета науки о данных' can be condensed to '5 портфельных проектов для студентов науки о данных

 

Построение портфолио проектов по науке о данных является важным шагом для начинающих, стремящихся проникнуть в эту область. С учетом того, что практический опыт становится все более важным для соискателей вакансий в области науки о данных, наличие разнообразного портфолио, демонстрирующего ваши навыки, может помочь вам выделиться.

Кроме демонстрации технических возможностей, проекты позволяют подчеркнуть ваши навыки решения проблем и аналитического мышления. Рекрутеры часто ищут кандидатов, способных использовать данные для предоставления стратегических бизнес-инсайтов и создания решений на основе данных для реальных проблем. Хорошо выполненные проекты могут выделить вас как человека, готового приносить пользу организации.

В этом блоге мы рассмотрим простые портфолио-проекты от анализа данных до машинного обучения. Вы узнаете, как очистить и обработать свои данные, а затем использовать различные аналитические техники для передачи информации неспециалистам.

 

1. Энд-ту-энд проект по науке о данных с использованием ChatGPT

 

В проекте “Энд-ту-энд проект по науке о данных с использованием ChatGPT” вы будете использовать ChatGPT для планирования проекта, анализа данных, предварительной обработки данных, выбора модели, настройки гиперпараметров, разработки веб-приложения и его развертывания в Spaces.

В настоящее время любой человек с ограниченными знаниями может использовать ChatGPT для понимания данных и создания приложений машинного обучения. Этот проект покажет, что вы можете работать с последними технологиями искусственного интеллекта для получения быстрых и эффективных результатов.

 

 

2. Сохраненная в Сингапуре переработанная энергия

 

В проекте “Сохраненная в Сингапуре переработанная энергия” вы будете использовать статистику переработки для определения количества ежегодно сохраняемой энергии с 2003 по 2020 год для пяти различных видов отходов: пластиков, бумаги, стекла, черных металлов и цветных металлов. В частности, вы будете загружать и организовывать набор данных, объединять разные CSV-файлы и проводить исследовательский анализ данных. Этот проект позволит проверить ваши навыки аналитики и манипулирования данными.

 

 

3. Анализ фондового рынка

 

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

На основе данных временных рядов обучается модель долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM) для прогнозирования будущих цен. Охватывая сбор данных, их очистку, визуализацию и моделирование на данных фондового рынка, этот проект подчеркивает умение работать с основными аналитическими и рабочими процессами машинного обучения.

 

 

4. Анализ и прогнозирование вовлеченности потребителей

 

В проекте “Анализ и прогнозирование вовлеченности потребителей” вы будете использовать набор данных о новостях в Интернете и вовлеченности потребителей с Kaggle для прогнозирования самой популярной статьи и ее популярности. Вы будете анализировать данные для выявления закономерностей, таких как корреляция, распределение, среднее значение и анализ временных рядов. Вы будете использовать модели регрессии и классификации текста для прогнозирования оценки вовлеченности и лучшей статьи на основе заголовка.

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

 

 

5. Эволюция цифрового обучения во время COVID19

 

В проекте “Эволюция цифрового обучения во время COVID19” мы будем использовать инструменты анализа данных, чтобы выявить тенденции в цифровом обучении и его эффективность для улучшения общественности. Мы будем сравнивать районы и штаты по таким факторам, как демография, доступ к Интернету, доступ к образовательным продуктам и финансирование. В конце мы сделаем сводку нашего отчета и указывать на области, требующие большего внимания, чтобы сделать образование доступным для всех студентов в Соединенных Штатах.

Вы научитесь использовать все основные инструменты анализа данных и визуализации. Это также руководство для тех, кто хочет стать творческим в создании ярких визуализаций для своей презентации.

 

 

Заключение

 

Создание портфолио проектов по науке о данных позволяет начинающим демонстрировать свои технические навыки и способности к решению проблем потенциальным работодателям. Показывая компетентность в сборе, очистке, анализе, моделировании и визуализации данных, эти проекты могут подчеркнуть навыки в науке о данных.

В этом блоге мы рассмотрели пять проектов портфолио для студентов последнего курса науки о данных. Он охватывает основы обработки, манипулирования, визуализации и моделирования данных. Чтобы изучить больше проектов, ознакомьтесь с Полной коллекцией проектов по науке о данных – Часть 1 и Часть 2.     Абид Али Аван (@1abidaliawan) – сертифицированный профессионал в области науки о данных, который любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время он сосредоточен на создании контента и написании технических блогов о технологиях машинного обучения и науке о данных. Абид имеет степень магистра по управлению технологиями и степень бакалавра по телекоммуникационной инженерии. Его целью является создание продукта искусственного интеллекта с использованием графовых нейронных сетей для студентов, страдающих от психических расстройств.