Einleitung

Möchten Sie unbedingt in die Datenwissenschaft eintauchen und Ihre Fähigkeiten verbessern? Suchen Sie nicht weiter! In diesem Artikel werden fünf spannende Data-Science-Projekte mit schrittweisen Lösungen vorgestellt. Egal, ob Sie ein Neuling sind, der etwas lernen möchte, oder ein erfahrener Datenbegeisterter, der sein Portfolio erweitern möchte, diese praktischen, kostenlosen Data-Science-Projekte werden Sie in die Lage versetzen, reale Herausforderungen zu meistern. Das Beste daran ist, dass sie Sie keinen Cent kosten. Begeben wir uns auf diese datengesteuerte Reise und entdecken wir, wie Sie Ihre datenwissenschaftlichen Fachkenntnisse projektweise verbessern können!

Bedeutung von Data Science-Projekten

Aus mehreren zwingenden Gründen spielen Data-Science-Projekte in diesem Bereich eine zentrale Rolle. Erstens stellen sie eine Brücke zwischen theoretischem Wissen und praktischer Anwendung dar und ermöglichen es Datenwissenschaftlern, das Gelernte in realen Szenarien zu testen und umzusetzen. Diese Projekte dienen als unschätzbar wertvolle Lernerfahrungen und verfeinern die Fähigkeiten zur Datenerfassung, Bereinigung, Analyse, Visualisierung und Modellierung.

Darüber hinaus dienen abgeschlossene Data-Science-Projekte als Bausteine ​​für ein starkes Portfolio und verbessern die Berufsaussichten und Möglichkeiten für die Freiberuflichkeit. Sie schärfen auch die Problemlösungsfähigkeiten und das kritische Denken, da es bei vielen Projekten um die Bewältigung komplexer Herausforderungen geht. Darüber hinaus erwerben Datenwissenschaftler je nach Projektthema häufig domänenspezifisches Wissen, wodurch sie in bestimmten Branchen effektiver arbeiten können.

Darüber hinaus bieten Data-Science-Projekte Erkenntnisse, die eine fundierte Entscheidungsfindung unterstützen und Unternehmen in die Lage versetzen, Prozesse zu optimieren und Wachstumschancen zu identifizieren. Sie fördern Innovationen, indem sie die Grenzen der Datenanalysetechniken erweitern. Die Zusammenarbeit an Projekten fördert Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten, die im beruflichen Umfeld von entscheidender Bedeutung sind. Schließlich fördern diese Projekte das kontinuierliche Lernen und die Anpassung an sich weiterentwickelnde Tools und Techniken und stellen so sicher, dass Datenwissenschaftler weiterhin an der Spitze ihres Fachgebiets bleiben.

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Die 5 besten kostenlosen Data-Science-Projekte

• Klassifizierung der Kreditwürdigkeit
• Stimmungsanalyse und Textklassifizierung
• Webscraping mit Python
• Umsatzprognose mit Regression
• Zeitreihenprognose

Projekt 1: Klassifizierung der Kreditwürdigkeit

Dieses Projekt konzentriert sich auf die binäre Klassifizierung, insbesondere für die Kreditwürdigkeit. Sie arbeiten an einer Fallstudie zu Dream Housing Finance, einer Organisation, die sich mit Wohnungsbaudarlehen befasst. Ihre Aufgabe besteht darin, den Kreditberechtigungsprozess auf der Grundlage der bei Online-Anträgen bereitgestellten Kundendaten zu automatisieren.

Wie löst man?

In diesem Kurs lernen Sie verschiedene Ansätze für Klassifizierungsprobleme kennen. Es bietet praktische Erfahrung bei der Lösung des Problems der Kreditwürdigkeitsklassifizierung mithilfe von Python.

Werkzeuge benötigt

Python, Bibliotheken für maschinelles Lernen und Klassifizierung.

Lösungsindex

• Problem Statement
• Hypothesengenerierung
• Übung 2 | Diskussion
• Bereiten Sie das System vor und laden Sie die Daten
• Die Daten verstehen
• Univariate Analyse
• Bivariate Analyse
• Fehlender Wert und Behandlung von Ausreißern
• Bewertungsmetriken für Klassifizierungsprobleme
• Modellbau: Teil I
• Logistische Regression unter Verwendung geschichteter k-Falten-Kreuzvalidierung
• Feature-Entwicklung
• Modellbau: Teil II

Hier ist die Lösung für dieses kostenlose Data-Science-Projekt.

Projekt 2: Twitter-Sentimentanalyse

Dieses Projekt befasst sich mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Textanalyse. Sie arbeiten an der Sentimentanalyse, die für das Verständnis öffentlicher Meinungen und Kommentare zu Produkten oder sozialen Medien unerlässlich ist.

Wie löst man?

Der Kurs vermittelt Ihnen die Fähigkeiten und Techniken, die Sie zur Textklassifizierung und Stimmungsanalyse mit Python benötigen. Sie sammeln praktische Erfahrungen bei der Lösung solcher Probleme.

Werkzeuge benötigt

Python, NLP-Bibliotheken und Stimmungsanalysetools.

Lösungsindex

• Laden von Bibliotheken und Daten
• Dateninspektion
• Datenreinigung
• Story-Generierung und Visualisierung aus Tweets
• Bag-of-Words-Funktionen
• TF-IDF-Funktionen
• Word2Vec-Funktionen
• modellierung
• Logistische Regression
• Support-Vektor-Maschine (SVM)
• RandomForest
• XGBoost
• Feinabstimmung von XGBoost + Word2Vec

Hier ist die Lösung für dieses kostenlose Data-Science-Projekt.

Projekt 3: Web Scraping mit Python

Zusammenfassung: Web Scraping ist für das Sammeln von Daten von Websites von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn keine APIs verfügbar sind. Dieser Kurs führt Sie in die Grundlagen des Web-Scrapings mit Python ein und führt Sie durch ein reales Web-Scraping-Projekt.

Wie löst man?

Sie lernen die Grundlagen des Web Scraping kennen, erkunden Python-Bibliotheken für Web Scraping und implementieren Web Scraping in einem praktischen Projekt.

Werkzeuge benötigt

Python, Web-Scraping-Bibliotheken.

Lösungsindex

• Einführung in Web Scraping
• Web Scraping: Vorgehensweise
• Scraping von URLs und E-Mail-IDs von einer Webseite
• Scrape-Bilder in Python
• Scrapen Sie Daten beim Laden der Seite

Hier ist die Lösung für dieses kostenlose Data-Science-Projekt.

Projekt 4: Umsatzprognose mit Regression

Dieses Projekt befasst sich mit dem häufigen realen Problem der Umsatzprognose. Sie arbeiten an der Big Mart Sales Prediction Challenge und lernen Regressionstechniken in R.

Wie löst man?

Der Kurs bietet Theorie- und Praxismaterialien, um Ihre Fähigkeiten zur Vorhersagemodellierung zur Lösung von Regressionsproblemen zu verbessern.

Werkzeuge benötigt

R, Regressionsanalysetools.

Lösungsindex

• Problem Statement
• Hypothesengenerierung
• Laden von Paketen und Daten
• Die Daten verstehen
• Univariate Analyse
• Bivariate Analyse
• Behandlung fehlender Werte
• Feature-Entwicklung
• Kodierung kategorialer Variablen
• Daten vorverarbeiten
• Modellierung
• Lineare Regression
• Regularisierte lineare Regression
• Zufälliger Wald
• XGBoost

Hier ist die Lösung für dieses kostenlose Data-Science-Projekt.

Projekt 5: Zeitreihenvorhersage

Dieses Projekt befasst sich mit der Zeitreihenprognose, einem entscheidenden Aspekt beim Treffen fundierter Geschäftsentscheidungen. Sie arbeiten mit zeitbasierten Daten, um Erkenntnisse für Vorhersagen und Prognosen abzuleiten.

Wie löst man?

Der Kurs führt Sie durch die Methoden der Zeitreihenprognose und hilft Ihnen dabei, Daten im Zeitverlauf zu analysieren, Vorhersagen zu treffen und vorauszuplanen.

Werkzeuge benötigt

Tools zur Zeitreihenanalyse, Statistiksoftware.

Lösungsindex

• Einführung in Zeitreihen
• Problemstellungen und Datensätze verstehen
• Exploration und Vorverarbeitung
• Modellierungstechniken und Bewertung

Hier ist die Lösung für dieses kostenlose Data-Science-Projekt.

Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass kostenlose Data-Science-Projekte der Grundstein für die Reise eines Datenwissenschaftlers sind. Sie bieten eine einzigartige Mischung aus praktischer Anwendung, Kompetenzerweiterung und Portfolioentwicklung. Diese Projekte befähigen Einzelpersonen, die Lücke zwischen Theorie und Praxis zu schließen und ihre Datenmanipulations-, Analyse- und Modellierungsfähigkeiten zu verbessern.

Denken Sie bei Beginn Ihrer datenwissenschaftlichen Projektbemühungen daran, dass der Lernprozess noch andauert. Die aus diesen Projekten gewonnenen Fähigkeiten und Erkenntnisse werden Ihre Karriere in diesem dynamischen Bereich weiterhin prägen.
Wenn Sie Ihre datenwissenschaftlichen Fachkenntnisse auf die nächste Stufe heben möchten, sollten Sie sich bei uns anmelden BlackBelt Data Science-Programm. Dieses fortgeschrittene Programm verfeinert Ihre Fähigkeiten und stellt sicher, dass Sie komplexe Datenherausforderungen bewältigen können.

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