Afbeelding door auteur
Het opbouwen van een portfolio met datawetenschapsprojecten is een cruciale stap voor beginners die het vakgebied willen betreden. Nu praktijkervaring steeds belangrijker wordt voor sollicitanten op het gebied van datawetenschap, kan het hebben van een gevarieerd portfolio waarin uw vaardigheden worden getoond, u helpen opvallen.
Naast het demonstreren van technische vaardigheden, kunt u met projecten uw probleemoplossende vaardigheden en analytisch denken onder de aandacht brengen. Recruiters zijn vaak op zoek naar kandidaten die data kunnen gebruiken om strategische zakelijke inzichten te verschaffen en datagestuurde oplossingen te bouwen voor problemen uit de praktijk. Goed uitgevoerde projecten kunnen u onderscheiden als iemand die klaar is om waarde toe te voegen aan een organisatie.
In deze blog verkennen we eenvoudige portfolioprojecten, variërend van data-analyse tot machine learning. Je ontdekt hoe je je data kunt opschonen en verwerken, gevolgd door het gebruik van verschillende analytische technieken om inzichten over te brengen aan niet-technische belanghebbenden.
In het End-to-end datawetenschapsproject met ChatGPT project, gebruik je ChatGPT voor projectplanning, data-analyse, data-voorverwerking, modelselectie, afstemming van hyperparameters, het ontwikkelen van een webapp en het implementeren ervan op de Spaces.
Tegenwoordig kan iedereen met beperkte kennis ChatGPT gebruiken om de gegevens te begrijpen en machine learning-applicaties te bouwen. Dit project laat zien dat je met de nieuwste AI-technologieën kunt werken om snelle en effectieve resultaten te behalen.
Afbeelding van Project
Voor de Gerecycleerde energie bespaard in Singapore project gebruik je recyclingstatistieken om de hoeveelheid energie te bepalen die jaarlijks tussen 2003 en 2020 wordt bespaard voor vijf verschillende soorten afval: plastic, papier, glas, ferrometaal en non-ferrometaal. Concreet laad en organiseer je de dataset, voeg je verschillende CSV-bestanden samen en voer je verkennende data-analyses uit. Dit project zal je analytische en datamanipulatievaardigheden uitdagen.
Afbeelding van Project
De Beurs analyse project maakt gebruik van financiële gegevens uit de echte wereld om vaardigheden op het gebied van tijdreeksanalyse aan te tonen. Na het opschonen van de gegevens wordt een verkennende analyse en visualisatie uitgevoerd met behulp van Matplotlib en Seaborn om risicostatistieken en relaties tussen aandelen te analyseren.
Een Long Short Term Memory (LSTM)-model wordt getraind op de tijdreeksgegevens om toekomstige prijzen te voorspellen. Door het verzamelen, opschonen, visualiseren en modelleren van gegevens op de aandelenmarkt te omvatten, benadrukt dit project de vaardigheid in kerngegevensanalyse en machine learning-workflows.
Afbeelding van Project
In het Project voor het analyseren en voorspellen van consumentenbetrokkenheid, gebruikt u de gegevensset Internet News en Consumer Engagement van Kaggle om het populairste artikel en de populariteitsscore ervan te voorspellen. Je analyseert de gegevens om patronen te vinden, zoals correlatie-, distributie-, gemiddelde- en tijdreeksanalyse. U gebruikt zowel tekstregressie- als tekstclassificatiemodellen om de betrokkenheidsscore en het topartikel te voorspellen op basis van de titel.
In dit project leer je hoe je met tekstgegevens omgaat, tekstanalyses uitvoert met behulp van Python-bibliotheken, tekst omzet in vectoren en een LGBM Classifier-model bouwt.
Afbeelding van Project
In het Evolutie van digitaal leren tijdens COVID19 project zullen we data-analysetools gebruiken om trends in digitaal leren te achterhalen en hoe dit effectief is voor geïmproviseerde gemeenschappen. We zullen districten en staten vergelijken op basis van factoren als demografie, internettoegang, toegang tot leerproducten en financiën. Uiteindelijk zullen we ons rapport samenvatten en wijzen op de gebieden die onze meer aandacht nodig hebben om onderwijs toegankelijk te maken voor alle studenten in de Verenigde Staten.
Je leert alle belangrijke tools voor data-analyse en visualisatie gebruiken. Het is ook een gids voor degenen die creatief willen worden in het genereren van opvallende visualisaties voor hun presentatie.
Afbeelding van Project
Door een portfolio met datawetenschapsprojecten op te bouwen, kunnen beginners hun technische vaardigheden en probleemoplossend vermogen aan potentiële werkgevers demonstreren. Door de competentie op het gebied van gegevensverzameling, opschoning, analyse, modellering en visualisatie te demonstreren, kunnen deze projecten iemands vaardigheid in een datawetenschapsworkflow benadrukken.
In deze blog hebben we vijf portfolioprojecten voor laatstejaarsstudenten data science beoordeeld. Het behandelt de basisprincipes van gegevensverwerking, manipulatie, visualisatie en modellering. Om meer projecten te ontdekken, ga naar De complete verzameling datawetenschapsprojecten - deel 1 en Deel 2.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) is een gecertificeerde datawetenschapper-professional die dol is op het bouwen van machine learning-modellen. Momenteel richt hij zich op het creëren van content en het schrijven van technische blogs over machine learning en data science-technologieën. Abid heeft een Master in Technologie Management en een Bachelor in Telecommunicatie Engineering. Zijn visie is om een AI-product te bouwen met behulp van een grafisch neuraal netwerk voor studenten die worstelen met een psychische aandoening.
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
- PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
- Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
- ChartPrime. Verhoog uw handelsspel met ChartPrime. Toegang hier.
- BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
- Bron: 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
