Hướng dẫn simplilearn data science with python project solutions - đơn giản hóa khoa học dữ liệu với các giải pháp dự án python

Các dự án khoa học dữ liệu: Điểm chung nhất có điểm chung?

Họ giải quyết các vấn đề đúng. & NBSP; đảm bảo các vấn đề mà các dự án của bạn giải quyết là thách thức nhưng không khó khăn đến mức bạn bị trật bánh. Tìm sự cân bằng đúng đắn giữa sự phức tạp và rõ ràng.

Họ quản lý hiệu quả dự án. & Nbsp; tạo một phác thảo để được tổ chức và đảm bảo bạn không bỏ qua bất cứ điều gì. Phác thảo có thể chứa các giai đoạn sau:

• Tạo ra một giả thuyết.
• Nghiên cứu dữ liệu thích hợp.
• Làm sạch dữ liệu.
• Gán các biến cho dữ liệu.
• Tạo các mô hình dự đoán để sao lưu giả thuyết của bạn.
• Chia sẻ kết quả của bạn với các bên liên quan.

Tại đây, một danh sách các ví dụ khoa học dữ liệu hữu ích:

• Tự động hóa vị trí quảng cáo kỹ thuật số
• Nhận được giá trị cao nhất từ ​​một đội thể thao
• Xác định thế hệ vận động viên đẳng cấp thế giới tiếp theo
• Xác định và dự đoán đại dịch
• Cá nhân hóa các khuyến nghị chăm sóc sức khỏe
• Tối ưu hóa các tuyến vận chuyển trong thời gian thực
• Theo dõi và loại bỏ gian lận thuế

Tiếp theo, chúng ta hãy xem xét một số dự án khoa học dữ liệu tốt nhất.

6 dự án khoa học dữ liệu hàng đầu vào năm 2023

Dưới đây là sáu loại dự án khoa học dữ liệu xu hướng thu hút sự chú ý từ các nhà tuyển dụng tiềm năng.

1. Dữ liệu chà/làm sạch

Vì vậy, dự án khoa học dữ liệu đầu tiên mà chúng tôi sẽ thảo luận là chà/làm sạch dữ liệu. Dữ liệu làm sạch có thể tẻ nhạt, và tedium bắt nguồn từ khối lượng các nhà khoa học dữ liệu thông tin phải xử lý. Nhiệm vụ là rất quan trọng, mặc dù.

Và cho thấy một nhà tuyển dụng rằng bạn rất giỏi trong việc làm sạch dữ liệu khiến bạn trở nên hấp dẫn hơn. Bắt đầu bằng cách chọn một vài bộ dữ liệu cần làm sạch tốt. Ở đây, một liên kết & nbsp; với một số cái hữu ích.

Sau khi bạn đưa ra lựa chọn của mình, bạn sẽ cần các công cụ phù hợp. Nếu bạn sử dụng Python, hãy truy cập Thư viện Pandas. Nếu bạn có nhiều loại R hơn, hãy tận dụng DPPLYR.

2. Phân tích dữ liệu khám phá

Dự án khoa học dữ liệu tiếp theo mà chúng tôi sẽ thảo luận là phân tích dữ liệu khám phá. Phân tích dữ liệu khám phá, hoặc viết tắt là EDA, là quá trình hiểu được dữ liệu của bạn bằng cách điều tra nó. Sau đó, bạn khám phá các mẫu, xu hướng giao ngay, kiểm tra sự bất thường và các giả thuyết kiểm tra. Cuối cùng, bạn trình bày những phát hiện của bạn bằng cách sử dụng số liệu thống kê và đồ họa. Cung cấp số liệu thống kê và infographics để trình bày những phát hiện của bạn.

Nói rằng bạn và bạn bè của bạn muốn thử một nhà hàng mà không ai trong nhóm đã đến thăm. Bạn muốn chọn đúng chỗ, vì vậy bạn kiểm tra các đánh giá, nói chuyện với những người ăn đã ăn ở đó và điều tra menu nhà hàng trên trang web của họ. Xin chúc mừng, bạn đã tiến hành phân tích dữ liệu khám phá!

Nếu bạn đang tìm kiếm một số bộ dữ liệu EDA hữu ích.

Dự án khoa học dữ liệu xu hướng tiếp theo mà chúng ta sẽ thảo luận là trực quan hóa dữ liệu tương tác.

3. Trực quan hóa dữ liệu tương tác

Trực quan hóa dữ liệu tương tác là một dự án khoa học dữ liệu về việc tạo các yếu tố đồ họa như bảng điều khiển, bản đồ và biểu đồ để trình bày thông tin.

Mọi người từ nhóm dự án khoa học dữ liệu nên có đầu óc công ty mà người dùng cuối có thể hưởng lợi từ thực tiễn này. Hình ảnh thu hút người dùng mắt hiệu quả hơn các khối văn bản, vì vậy nhiều người có thể giải thích chính xác nó và sử dụng nó.

Dash của Plotly & NBSP; là một ứng dụng phân tích dựa trên web tuyệt vời cho người dùng Python, trong khi người dùng R được hưởng lợi từ RStudio tựa & NBSP; Shiny.

Bởi vì các doanh nghiệp coi trực quan hóa dữ liệu tương tác là rất quan trọng đối với việc ra quyết định, bạn sẽ thu hút sự chú ý bằng cách chọn lĩnh vực này. Tại đây, một danh sách & nbsp; ý tưởng dự án trực quan hóa dữ liệu & nbsp; để giúp bạn bắt đầu.

Chuẩn bị trở thành một nhà khoa học dữ liệu được chứng nhận? Hãy thử trả lời khoa học dữ liệu này với bài kiểm tra thực hành R và đánh giá mức độ hiểu biết của bạn!

4. Phương pháp phân cụm

Phân cụm, trong bối cảnh khoa học dữ liệu, là thực hành nhóm các đối tượng tương tự thành các bộ hoặc cụm. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các thuật toán để phân cụm thông tin trong một bộ dữ liệu nhất định.

Trong một dự án khoa học dữ liệu phân cụm, bạn sẽ chỉ ra cách phân loại dữ liệu và phân loại nó liên quan đến các tính năng và đặc điểm.

Lợi thế: Các dự án phân cụm cấp nhiều nguồn dữ liệu để bạn sử dụng. Chọn một vài và kết hợp kế hoạch của bạn, sử dụng các thuật toán như & nbsp; knn hoặc & nbsp; dbscan để phân cụm dữ liệu của bạn.

5. Học máy

Nếu bạn đã thấy những câu chuyện về ô tô tự lái, thì bạn đã tiếp xúc với việc học máy. Trí tuệ nhân tạo và học máy là sóng của tương lai và thiết lập các dự án học máy & nbsp; cho thấy bạn đang theo kịp các xu hướng mới nhất.

Don Tiết cho phép các thuật ngữ học máy như mạng lưới thần kinh của người Hồi giáo. Chúng rất dễ thực hiện nếu bạn sử dụng các công cụ phù hợp, như thế này & NBSP; Ví dụ, hướng dẫn mạng thần kinh. & NBSP;

Kết hợp một dự án khoa học dữ liệu đơn giản, không cần phải xây dựng Skynet hoặc HAL 9000. Tập trung vào hồi quy tuyến tính hoặc logic. Đảm bảo các dự án của bạn tập trung vào những gì doanh nghiệp thấy hữu ích, chẳng hạn như phát hiện gian lận, tiêu hao khách hàng và mặc định tải.

6. Bài tập giao tiếp hiệu quả

Nếu bạn có thể truyền đạt tầm quan trọng của các mô hình dữ liệu đối với người dùng cuối, thì đó là Borderline vô giá trị. Giao tiếp là chìa khóa ở đây.

Dự án khoa học dữ liệu này là khác nhau bởi vì bạn đã thực hiện nghiên cứu, làm sạch dữ liệu và biểu diễn đồ họa. Bây giờ, thời gian để chứng minh khả năng trình bày dữ liệu của bạn trong cách cư xử rõ ràng, có liên quan, dễ hiểu. TS.

Giao tiếp tốt thường liên quan đến một bài thuyết trình được giao cho khán giả [trong trường hợp này: nhà tuyển dụng tiềm năng]. Việc giao hàng sẽ chảy trơn tru, kết hợp các yếu tố trực quan, cung cấp thông tin hữu ích và nó nên được điều chỉnh cho khán giả của bạn.

Bây giờ chúng tôi đã xem xét một số dự án khoa học dữ liệu tốt nhất; Hãy cho chúng tôi hiểu làm thế nào các dự án này giúp bạn phát triển sự nghiệp.

Suy nghĩ bổ sung về các dự án khoa học dữ liệu hàng đầu vào năm 2023

Mục đích của các dự án khoa học dữ liệu này là để cho các nhà tuyển dụng tiềm năng thấy rằng bạn có các kỹ năng cần thiết để lấp đầy vị trí khoa học dữ liệu. Xây dựng một danh mục đầu tư của các dự án, tốt nhất là một nơi nào đó như GitHub. Các dự án khoa học dữ liệu là giới thiệu của bạn. Họ cho thấy thế giới mà bạn biết công cụ của bạn và bạn có thể áp dụng nó trên một loạt các loại dự án: bất kỳ loại nhà tuyển dụng nào cũng có thể ném vào bạn.

Chúng ta sống trong một thế giới phụ thuộc vào dữ liệu, với một cơn sóng thần thông tin. Thế giới, đặc biệt là lĩnh vực thương mại, cần các nhà khoa học dữ liệu để hiểu được sự tấn công thông tin đó. Dự án khoa học dữ liệu phù hợp thể hiện kỹ năng và sự hiểu biết của bạn trong lĩnh vực đầy thách thức này.

Tất nhiên, nó cũng khôn ngoan khi tăng kiến ​​thức về khoa học dữ liệu, đặc biệt là sau khi biết về các dự án khoa học dữ liệu khác nhau, đưa chúng ta đến điểm tiếp theo.

Bạn có muốn học khoa học dữ liệu?

Có lẽ bạn mới tham gia vào lĩnh vực khoa học dữ liệu và muốn tìm hiểu thêm về chủ đề này. Hoặc có thể bạn đã có một sự nắm bắt có thể sử dụng được về những điều cơ bản về khoa học dữ liệu, nhưng bạn muốn tăng lên. Mặc dù có rất nhiều bài viết khoa học dữ liệu hữu ích trực tuyến, bài viết đặc biệt này tập hợp 18 tài nguyên khác nhau, một tài sản có giá trị trong việc giúp bạn học khoa học dữ liệu.

Bạn có muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu?

Nếu bạn nghĩ về sự nghiệp khoa học dữ liệu, thì SimpleLearn có thể giúp bạn bắt đầu. Với & nbsp; khóa học khoa học dữ liệu hợp tác với IBM. Bạn sẽ được đào tạo đẳng cấp thế giới từ một nhà lãnh đạo ngành trong các kỹ năng khoa học dữ liệu và học máy theo yêu cầu nhất. Ngoài ra, bạn sẽ được tiếp xúc với các công nghệ chính, bao gồm R, SAS, Python, Tableau, Hadoop và Spark.

Chương trình chứng nhận bao gồm sáu khóa học, bao gồm hơn 15 dự án thực tế và hơn 30 kỹ năng và công cụ theo yêu cầu. Khi bạn hoàn thành khóa đào tạo, bạn sẽ kiếm được chứng chỉ Master Master của bạn, hiển thị bất kỳ nhà tuyển dụng tiềm năng nào mà bạn có những gì cần thiết để lấp đầy bất kỳ vị trí nhà khoa học dữ liệu nào họ cung cấp. Chương trình SimpleLearn là một cách hiệu quả để đi trước cuộc thi và làm cho nền tảng của bạn nổi bật.

Theo Glassdoor, các nhà khoa học dữ liệu có khả năng kiếm được trung bình hàng năm là 113.309 USD và nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu là cao. Kiểm tra chương trình ngay hôm nay và sẵn sàng tham gia vào thế giới thú vị và bổ ích của nhà khoa học dữ liệu!