صورة المؤلف
يعد إنشاء مجموعة من مشاريع علوم البيانات خطوة حاسمة للمبتدئين الذين يتطلعون إلى اقتحام هذا المجال. مع تزايد أهمية الخبرة العملية بالنسبة للمتقدمين لوظائف علوم البيانات، فإن وجود مجموعة متنوعة تعرض مهاراتك يمكن أن يساعدك على التميز.
بالإضافة إلى إظهار القدرات التقنية، تتيح لك المشاريع تسليط الضوء على مهاراتك في حل المشكلات والتفكير التحليلي. غالبًا ما يبحث القائمون على التوظيف عن المرشحين الذين يمكنهم استخدام البيانات لتقديم رؤى تجارية إستراتيجية وبناء حلول تعتمد على البيانات لمشاكل العالم الحقيقي. يمكن للمشاريع التي يتم تنفيذها بشكل جيد أن تميزك كشخص مستعد لإضافة قيمة إلى المؤسسة.
في هذه المدونة، سنستكشف مشاريع المحفظة البسيطة التي تتراوح من تحليلات البيانات إلى التعلم الآلي. سوف تكتشف كيفية تنظيف بياناتك ومعالجتها، متبوعة باستخدام تقنيات تحليلية متنوعة لنقل الأفكار إلى أصحاب المصلحة غير التقنيين.
في مجلة مشروع علوم البيانات الشامل مع ChatGPT المشروع، ستستخدم ChatGPT لتخطيط المشروع، وتحليل البيانات، والمعالجة المسبقة للبيانات، واختيار النموذج، وضبط المعلمات الفائقة، وتطوير تطبيق ويب، ونشره على Spaces.
في الوقت الحاضر، يمكن لأي شخص لديه معرفة محدودة استخدام ChatGPT لفهم البيانات وبناء تطبيقات التعلم الآلي. سيوضح هذا المشروع أنه يمكنك العمل باستخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج سريعة وفعالة.
صورة من المشروع
بالنسبة توفير الطاقة المعاد تدويرها في سنغافورة في المشروع، ستستخدم إحصائيات إعادة التدوير لتحديد كمية الطاقة التي يتم توفيرها سنويًا من عام 2003 إلى عام 2020 لخمسة أنواع مختلفة من النفايات: البلاستيك والورق والزجاج والمعادن الحديدية والمعادن غير الحديدية. على وجه التحديد، ستقوم بتحميل مجموعة البيانات وتنظيمها، ودمج ملفات CSV المختلفة، وإجراء تحليل البيانات الاستكشافية. سيتحدى هذا المشروع قدراتك التحليلية ومعالجة البيانات.
صورة من المشروع
• تحليل سوق الأسهم يستخدم المشروع البيانات المالية في العالم الحقيقي لإظهار مهارات تحليل السلاسل الزمنية. بعد تنظيف البيانات، يتم إجراء التحليل الاستكشافي والتصور باستخدام Matplotlib وSeaborn لتحليل مقاييس المخاطر والعلاقات بين الأسهم.
يتم تدريب نموذج الذاكرة طويلة المدى (LSTM) على بيانات السلاسل الزمنية للتنبؤ بالأسعار المستقبلية. من خلال جمع البيانات والتنظيف والتصور والنمذجة على بيانات سوق الأوراق المالية، يسلط هذا المشروع الضوء على الكفاءة في تحليل البيانات الأساسية وسير عمل التعلم الآلي.
صورة من المشروع
في مجلة تحليل وتوقع مشروع مشاركة المستهلك، ستستخدم مجموعة بيانات أخبار الإنترنت ومشاركة المستهلك من Kaggle للتنبؤ بالمقال الأكثر شيوعًا ودرجة شعبيته. ستقوم بتحليل البيانات للعثور على الأنماط، مثل الارتباط والتوزيع والمتوسط وتحليل السلاسل الزمنية. ستستخدم كلاً من نماذج انحدار النص وتصنيف النص للتنبؤ بنتيجة المشاركة وأهم مقالة بناءً على العنوان.
في هذا المشروع، ستتعلم كيفية التعامل مع البيانات النصية، وإجراء تحليل النص باستخدام مكتبات Python، وتحويل النص إلى متجهات، وبناء نموذج LGBM Classifier.
صورة من المشروع
في مجلة تطور التعلم الرقمي خلال كوفيد19 في المشروع، سنستخدم أدوات تحليل البيانات لمعرفة الاتجاهات في التعلم الرقمي ومدى فعاليته تجاه المجتمعات المرتجلة. سنقوم بمقارنة المناطق والولايات بناءً على عوامل مثل الديموغرافيا، والوصول إلى الإنترنت، والوصول إلى المنتجات التعليمية، والتمويل. في النهاية، سنلخص تقريرنا ونشير إلى المجالات التي تحتاج إلى مزيد من الاهتمام لجعل التعليم في متناول جميع الطلاب في الولايات المتحدة.
سوف تتعلم كيفية استخدام جميع أدوات تحليل البيانات والتصور الرئيسية. وهو أيضًا دليل لأولئك الذين يريدون أن يصبحوا مبدعين في إنشاء تصورات لافتة للنظر لعرضهم التقديمي.
صورة من المشروع
إن بناء مجموعة من مشاريع علوم البيانات يمكّن المبتدئين من إظهار مهاراتهم التقنية وقدراتهم على حل المشكلات لأصحاب العمل المحتملين. من خلال عرض الكفاءة عبر جمع البيانات، والتنظيف، والتحليل، والنمذجة، والتصور، يمكن لهذه المشاريع تسليط الضوء على كفاءة الفرد في سير عمل علم البيانات.
في هذه المدونة، قمنا بمراجعة خمسة مشاريع لطلاب علوم البيانات في السنة النهائية. ويغطي معالجة البيانات ومعالجتها وتصورها وأساسيات النمذجة. لاستكشاف المزيد من المشاريع، تحقق من المجموعة الكاملة لمشروعات علوم البيانات - الجزء الأول و جزء 2.
عابد علي عوان (@ 1abidaliawan) هو عالم بيانات متخصص محترف يحب بناء نماذج التعلم الآلي. يركز حاليًا على إنشاء المحتوى وكتابة مدونات تقنية حول تقنيات التعلم الآلي وعلوم البيانات. عابد حاصل على درجة الماجستير في إدارة التكنولوجيا ودرجة البكالوريوس في هندسة الاتصالات. تتمثل رؤيته في بناء منتج للذكاء الاصطناعي باستخدام شبكة عصبية بيانية للطلاب الذين يعانون من مرض عقلي.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- تشارت بريم. ارفع مستوى لعبة التداول الخاصة بك مع ChartPrime. الوصول هنا.
- BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
- المصدر 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
