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データ サイエンス プロジェクトのポートフォリオを構築することは、この分野に参入しようとしている初心者にとって重要なステップです。 データ サイエンスの求職者にとって実践的な経験がますます重要になっているため、自分のスキルを示す多様なポートフォリオを持つことが、目立つことにつながります。
プロジェクトでは、技術的な能力を証明するだけでなく、問題解決スキルや分析的思考を強調することもできます。 採用担当者は多くの場合、データを使用して戦略的なビジネス洞察を提供し、現実世界の問題に対するデータ主導のソリューションを構築できる候補者を求めています。 適切に実行されたプロジェクトは、組織に価値を付加する準備ができている人材としてあなたを際立たせることができます。
このブログでは、データ分析から機械学習に至るまで、シンプルなポートフォリオ プロジェクトを検討していきます。 データをクリーニングして処理する方法を学び、その後、さまざまな分析手法を使用して技術者以外の関係者に洞察を伝える方法を学びます。
ChatGPT を使用したエンドツーエンドのデータ サイエンス プロジェクト プロジェクトでは、プロジェクトの計画、データ分析、データの前処理、モデルの選択、ハイパーパラメーターの調整、Web アプリの開発、およびスペースへの展開に ChatGPT を使用します。
現在では、知識が限られていれば誰でも ChatGPT を使用してデータを理解し、機械学習アプリケーションを構築できます。 このプロジェクトでは、最新の AI テクノロジーを活用して迅速かつ効果的な結果を生み出すことができることを紹介します。
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シンガポールで節約された再生エネルギー このプロジェクトでは、リサイクル統計を使用して、プラスチック、紙、ガラス、鉄金属、非鉄金属の 2003 つの異なる廃棄物タイプについて、2020 年から XNUMX 年までの年間節約されたエネルギー量を決定します。 具体的には、データセットをロードして整理し、さまざまな CSV ファイルを結合し、探索的データ分析を実行します。 このプロジェクトでは、あなたの分析能力とデータ操作能力が試されます。
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株式市場分析 プロジェクトでは、現実世界の財務データを使用して、時系列分析スキルを実証します。 データをクリーニングした後、Matplotlib と Seaborn を使用して探索的分析と視覚化を実行し、リスク指標と銘柄間の関係を分析します。
Long Short Term Memory (LSTM) モデルは、時系列データに基づいてトレーニングされ、将来の価格を予測します。 このプロジェクトでは、株式市場データのデータ収集、クリーニング、視覚化、モデリングを包括することで、中核となるデータ分析と機械学習ワークフローの熟練度を強調します。
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消費者エンゲージメントの分析と予測プロジェクトでは、Kaggle のインターネット ニュースと消費者エンゲージメント データセットを使用して、最も人気のある記事とその人気スコアを予測します。 データを分析して、相関、分布、平均、時系列分析などのパターンを見つけます。 テキスト回帰モデルとテキスト分類モデルの両方を使用して、タイトルに基づいてエンゲージメント スコアとトップ記事を予測します。
このプロジェクトでは、テキスト データの処理方法、Python ライブラリを使用したテキスト分析の実行方法、テキストのベクトルへの変換方法、および LGBM 分類子モデルの構築方法を学びます。
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新型コロナウイルス感染症 (COVID19) におけるデジタル学習の進化 このプロジェクトでは、データ分析ツールを使用して、デジタル学習の傾向と、それが即席のコミュニティに対してどのように効果的であるかを解明します。 人口動態、インターネットへのアクセス、学習製品へのアクセス、財務などの要素について学区と州を比較します。 最後に、私たちは報告書を要約し、米国のすべての学生が教育を受けられるようにするために、さらに注意を払う必要がある分野を指摘します。
主要なデータ分析および視覚化ツールをすべて使用する方法を学びます。 また、プレゼンテーション用に目を引くビジュアライゼーションを創造的に作成したい人のためのガイドでもあります。
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データ サイエンス プロジェクトのポートフォリオを構築することで、初心者は自分の技術スキルと問題解決能力を潜在的な雇用主に示すことができます。 これらのプロジェクトでは、データ収集、クリーニング、分析、モデリング、視覚化にわたる能力を示すことで、データ サイエンス ワークフローにおける熟練度を強調できます。
このブログでは、データ サイエンスの最終学年の学生向けの XNUMX つのポートフォリオ プロジェクトをレビューしました。 データの処理、操作、視覚化、モデリングの基本について説明します。 さらに多くのプロジェクトを探索するには、以下をチェックしてください データ サイエンス プロジェクトの完全なコレクション – パート 1 & 第2部.
アビッド・アリ・アワン (@ 1abidaliawan）は、機械学習モデルの構築を愛する認定データサイエンティストの専門家です。 現在、彼はコンテンツの作成と、機械学習とデータサイエンステクノロジーに関する技術ブログの執筆に注力しています。 Abidは、技術管理の修士号と電気通信工学の学士号を取得しています。 彼のビジョンは、精神疾患に苦しんでいる学生のためにグラフニューラルネットワークを使用してAI製品を構築することです。
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- 情報源： 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
