5 бесплатных проектов по науке о данных с решениями
5 free data science projects with solutions
Введение
Хотите погрузиться в науку о данных и улучшить свои навыки? Вам не нужно искать дальше! В этой статье мы рассмотрим пять захватывающих проектов по науке о данных с подробными решениями по шагам. Независимо от того, являетесь ли вы новичком, желающим научиться, или опытным энтузиастом данных, стремящимся расширить свой портфель, эти бесплатные практические проекты по науке о данных помогут вам справиться с реальными задачами. И самое главное, они не потребуют от вас ни копейки. Давайте отправимся в этот путешествие, основанное на данных, и узнаем, как вы можете улучшить свои навыки в области науки о данных, один проект за раз!
Важность проектов по науке о данных
Проекты по науке о данных играют важную роль по нескольким убедительным причинам. Во-первых, они обеспечивают связь между теоретическими знаниями и практическим применением, позволяя ученым по данным тестировать и внедрять то, что они узнали на реальных сценариях. Эти проекты служат бесценным опытом обучения, улучшая навыки сбора, очистки, анализа, визуализации и моделирования данных.
Более того, завершенные проекты по науке о данных служат основой для сильного портфеля, повышая перспективы на работу и возможности фриланса. Они также развивают способность к решению проблем и критическому мышлению, так как многие проекты включают в себя сложные задачи. Кроме того, ученые по данным часто получают специфические знания в зависимости от предметной области проекта, что делает их более эффективными в конкретных отраслях.
Более того, проекты по науке о данных предоставляют информацию, которая поддерживает принятие обоснованных решений, позволяя компаниям оптимизировать процессы и выявлять возможности для роста. Они способствуют инновациям, расширяя границы техник анализа данных. Сотрудничество в проектах способствует развитию командной работы и навыков коммуникации, которые являются важными в профессиональных средах. Наконец, эти проекты способствуют непрерывному обучению и адаптации к развивающимся инструментам и техникам, обеспечивая сохранение ученых по данным на передовой в своей области.
- Исследователи из Университета Орегона и Adobe представили CulturaX многоязычный набор данных с 6,3 трлн. токенов на 167 языках, разработанный специально для создания больших языковых моделей (LLM).
- Использование психологии для усиления кибербезопасности
- Расширенный Python Функции
Также читайте: Топ-10 проектов по науке о данных с исходным кодом
Топ-5 бесплатных проектов по науке о данных
- Классификация права на получение кредита
- Анализ настроений и классификация текста
- Парсинг веб-страниц с помощью Python
- Прогнозирование продаж с помощью регрессии
- Прогнозирование временных рядов
Проект 1: Классификация права на получение кредита
Этот проект фокусируется на бинарной классификации, в частности, на определении права на получение кредита. Вы будете работать над кейс-стади, связанным с Dream Housing Finance, организацией, занимающейся ипотечными кредитами. Ваша задача – автоматизировать процесс определения права на получение кредита на основе данных о клиентах, предоставляемых во время онлайн-заявки.
Как решить?
Вы научитесь различным подходам к задачам классификации в рамках этого курса. Он предоставляет практический опыт решения проблемы классификации права на получение кредита с использованием Python.
Необходимые инструменты
Python, библиотеки для машинного обучения и классификации.
Индекс решения
- Постановка задачи
- Формирование гипотезы
- Упражнение 2 | Обсуждение
- Подготовка системы и загрузка данных
- Понимание данных
- Унивариантный анализ
- Бивариантный анализ
- Обработка пропущенных значений и выбросов
- Метрики оценки для задач классификации
- Построение модели: Часть I
- Логистическая регрессия с использованием стратифицированной k-кратной перекрестной проверки
- Инженерия признаков
- Построение модели: Часть II
Вот решение для этого бесплатного проекта по науке о данных.
Проект 2: Анализ настроений в Twitter
Этот проект посвящен обработке естественного языка (NLP) и анализу текста. Вы будете работать над анализом настроений, который является важным для понимания общественного мнения и комментариев о товарах или социальных медиа.
Как решить?
Курс обеспечит вас навыками и техниками, необходимыми для классификации текста и анализа настроений с использованием Python. Вы получите практический опыт в решении таких задач.
Необходимые инструменты
Python, библиотеки для обработки естественного языка и инструменты анализа настроений.
Индекс решения
- Загрузка библиотек и данных
- Инспекция данных
- Очистка данных
- Формирование и визуализация истории из твитов
- Признаки мешка слов
- Признаки TF-IDF
- Признаки Word2Vec
- Моделирование
- Логистическая регрессия
- Метод опорных векторов (SVM)
- Случайный лес
- XGBoost
- Тонкая настройка XGBoost + Word2Vec
Вот решение для этого бесплатного проекта по науке о данных.
Проект 3: Веб-скрапинг с использованием Python
Краткое описание: Веб-скрапинг является важным инструментом для сбора данных с веб-сайтов, особенно когда отсутствуют API. В этом курсе вы познакомитесь с основами веб-скрапинга с использованием Python и пройдете практический проект по веб-скрапингу в реальном мире.
Как решить?
Вы изучите основы веб-скрапинга, исследуете библиотеки Python для веб-скрапинга и реализуете веб-скрапинг в практическом проекте.
Необходимые инструменты
Python, библиотеки для веб-скрапинга.
Индекс решения
- Введение в веб-скрапинг
- Веб-скрапинг: процедура
- Скрапинг URL-адресов и адресов электронной почты с веб-страницы
- Скрапинг изображений с использованием Python
- Скрапинг данных при загрузке страницы
Вот решение для этого бесплатного проекта по науке о данных.
Проект 4: Прогнозирование продаж с использованием регрессии
Этот проект решает обычную проблему прогнозирования продаж. Вы будете работать над задачей прогнозирования продаж в Big Mart Sales Prediction Challenge, изучая методы регрессии в R.
Как решить?
Курс предоставляет теоретические и практические материалы для развития навыков прогнозирования для решения проблем регрессии.
Необходимые инструменты
R, инструменты анализа регрессии.
Индекс решения
- Постановка задачи
- Формирование гипотез
- Загрузка пакетов и данных
- Анализ данных
- Анализ одной переменной
- Анализ двух переменных
- Обработка пропущенных значений
- Формирование признаков
- Кодирование категориальных переменных
- Подготовка данных
- Построение модели
- Линейная регрессия
- Регуляризованная линейная регрессия
- Случайный лес
- XGBoost
Вот решение для этого бесплатного проекта по науке о данных.
Проект 5: Прогнозирование временных рядов
Этот проект посвящен прогнозированию временных рядов, важному аспекту принятия обоснованных деловых решений. Вы будете работать с данными, основанными на времени, для получения прогнозов и предсказаний.
Как решить?
В ходе курса вы изучите методы прогнозирования временных рядов, которые помогут анализировать данные во времени, делать прогнозы и планировать вперед.
Необходимые инструменты
Инструменты анализа временных рядов, статистическое программное обеспечение.
Индекс решения
- Введение в временные ряды
- Понимание постановки задачи и наборов данных
- Исследование и предварительная обработка
- Техники моделирования и оценка
Вот решение для этого бесплатного проекта по науке о данных.
Заключение
В заключение, бесплатные проекты по науке о данных являются основой пути карьеры дата-сайентиста. Они предлагают уникальную комбинацию практического применения, развития навыков и создания портфолио. Эти проекты помогают закрыть разрыв между теорией и практикой, совершенствуя навыки обработки данных, анализа и моделирования.
В процессе работы над своими проектами по науке о данных помните, что процесс обучения непрерывен. Навыки и понимание, полученные в результате работы над этими проектами, продолжат формировать вашу карьеру в этой динамичной области. Если вы хотите поднять свой уровень знаний в области науки о данных, рассмотрите возможность поступления в нашу программу BlackBelt Data Science. Эта продвинутая программа позволит совершенствовать ваши навыки, гарантируя вам возможность решать сложные задачи по работе с данными.
