Hình ảnh của Tác giả
 

Xây dựng danh mục các dự án khoa học dữ liệu là một bước quan trọng đối với những người mới bắt đầu muốn thâm nhập vào lĩnh vực này. Với kinh nghiệm thực tế ngày càng trở nên quan trọng đối với những người xin việc về khoa học dữ liệu, việc có một danh mục đầu tư đa dạng thể hiện các kỹ năng của bạn có thể giúp bạn nổi bật.

Ngoài việc thể hiện khả năng kỹ thuật, các dự án còn cho phép bạn nêu bật kỹ năng giải quyết vấn đề và tư duy phân tích của mình. Các nhà tuyển dụng thường tìm kiếm những ứng viên có thể sử dụng dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết về chiến lược kinh doanh và xây dựng các giải pháp dựa trên dữ liệu cho các vấn đề trong thế giới thực. Các dự án được thực hiện tốt có thể khiến bạn trở thành người sẵn sàng gia tăng giá trị cho tổ chức.

Trong blog này, chúng ta sẽ khám phá các dự án danh mục đầu tư đơn giản, từ phân tích dữ liệu đến học máy. Bạn sẽ khám phá cách làm sạch và xử lý dữ liệu của mình, sau đó là sử dụng các kỹ thuật phân tích khác nhau để truyền đạt thông tin chuyên sâu cho các bên liên quan phi kỹ thuật.

Trong tạp chí Dự án khoa học dữ liệu toàn diện với ChatGPT dự án, bạn sẽ sử dụng ChatGPT để lập kế hoạch dự án, phân tích dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, chọn mô hình, điều chỉnh siêu tham số, phát triển ứng dụng web và triển khai nó trên Spaces.

Ngày nay, bất kỳ ai có kiến ​​thức hạn chế đều có thể sử dụng ChatGPT để hiểu dữ liệu và xây dựng các ứng dụng machine learning. Dự án này sẽ cho thấy rằng bạn có thể làm việc với các công nghệ AI mới nhất để tạo ra kết quả nhanh chóng và hiệu quả. 

Hình ảnh từ dự án

Đối với Tiết kiệm năng lượng tái chế ở Singapore dự án, bạn sẽ sử dụng số liệu thống kê về tái chế để xác định lượng năng lượng tiết kiệm được hàng năm từ năm 2003 đến năm 2020 cho năm loại chất thải khác nhau: nhựa, giấy, thủy tinh, kim loại đen và kim loại màu. Cụ thể, bạn sẽ tải và sắp xếp tập dữ liệu, hợp nhất các tệp CSV khác nhau và tiến hành phân tích dữ liệu khám phá. Dự án này sẽ thử thách khả năng phân tích và thao tác dữ liệu của bạn.

Hình ảnh từ dự án

Sản phẩm Phân tích thị trường chứng khoán dự án sử dụng dữ liệu tài chính trong thế giới thực để thể hiện kỹ năng phân tích chuỗi thời gian. Sau khi làm sạch dữ liệu, phân tích thăm dò và trực quan hóa được thực hiện bằng Matplotlib và Seaborn để phân tích các số liệu rủi ro và mối quan hệ giữa các cổ phiếu.

Mô hình Bộ nhớ ngắn hạn dài hạn (LSTM) được đào tạo dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian để dự báo giá trong tương lai. Bằng cách bao gồm việc thu thập, làm sạch, trực quan hóa và lập mô hình dữ liệu trên dữ liệu thị trường chứng khoán, dự án này nêu bật trình độ thành thạo trong phân tích dữ liệu cốt lõi và quy trình làm việc của máy học. 

Hình ảnh từ dự án

Trong tạp chí Dự án phân tích và dự đoán sự tham gia của người tiêu dùng, bạn sẽ sử dụng tập dữ liệu về Tin tức Internet và Mức độ tương tác của người tiêu dùng từ Kaggle để dự đoán bài viết phổ biến nhất và điểm phổ biến của bài viết đó. Bạn sẽ phân tích dữ liệu để tìm các mẫu, chẳng hạn như phân tích tương quan, phân phối, giá trị trung bình và chuỗi thời gian. Bạn sẽ sử dụng cả mô hình hồi quy văn bản và phân loại văn bản để dự đoán điểm tương tác và bài viết hàng đầu dựa trên tiêu đề.

Trong dự án này, bạn sẽ tìm hiểu cách xử lý dữ liệu văn bản, thực hiện phân tích văn bản bằng thư viện Python, chuyển đổi văn bản thành vectơ và xây dựng mô hình Trình phân loại LGBM.

Hình ảnh từ dự án

Trong tạp chí Sự phát triển của học tập kỹ thuật số trong thời kỳ COVID19 dự án, chúng tôi sẽ sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để tìm ra xu hướng trong học tập kỹ thuật số và mức độ hiệu quả của nó đối với các cộng đồng ứng biến. Chúng tôi sẽ so sánh các quận và tiểu bang về các yếu tố như nhân khẩu học, khả năng truy cập internet, khả năng tiếp cận sản phẩm học tập và tài chính. Cuối cùng, chúng tôi sẽ tóm tắt báo cáo của mình và chỉ ra những lĩnh vực cần được chúng tôi quan tâm hơn nữa để giúp tất cả học sinh ở Hoa Kỳ có thể tiếp cận giáo dục.

Bạn sẽ học cách sử dụng tất cả các công cụ trực quan và phân tích dữ liệu chính. Đây cũng là hướng dẫn dành cho những ai muốn sáng tạo trong việc tạo ra những hình ảnh trực quan bắt mắt cho bài thuyết trình của mình.

Hình ảnh từ dự án

Xây dựng danh mục các dự án khoa học dữ liệu cho phép người mới bắt đầu thể hiện kỹ năng kỹ thuật và khả năng giải quyết vấn đề của mình với các nhà tuyển dụng tiềm năng. Bằng cách thể hiện năng lực về thu thập, làm sạch, phân tích, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu, các dự án này có thể làm nổi bật trình độ thành thạo của một người trong quy trình làm việc khoa học dữ liệu.

Trong blog này, chúng tôi đã xem xét năm dự án danh mục đầu tư dành cho sinh viên khoa học dữ liệu năm cuối. Nó bao gồm các vấn đề cơ bản về xử lý dữ liệu, thao tác, trực quan hóa và mô hình hóa. Để khám phá thêm dự án, hãy xem Bộ sưu tập đầy đủ các dự án khoa học dữ liệu - Phần 1 và Phần 2.
 
 
Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) là một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp được chứng nhận, người yêu thích việc xây dựng các mô hình học máy. Hiện tại, anh đang tập trung sáng tạo nội dung và viết blog kỹ thuật về công nghệ máy học và khoa học dữ liệu. Abid có bằng Thạc sĩ về Quản lý Công nghệ và bằng cử nhân về Kỹ thuật Viễn thông. Tầm nhìn của ông là xây dựng một sản phẩm AI bằng cách sử dụng mạng nơ-ron đồ thị cho những sinh viên đang chống chọi với bệnh tâm thần.
 

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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