「最終年度のデータサイエンスの学生向けの5つのポートフォリオプロジェクト」

5 portfolio projects for final year data science students

 

データサイエンスの初心者がこの分野に参入するためには、データサイエンスのポートフォリオを構築することが重要なステップです。実践的な経験は、データサイエンスの求職者にとってますます重要になっており、自分のスキルを示す多様なポートフォリオを持つことは、あなたを際立たせるのに役立ちます。

技術的な能力を示すだけでなく、プロジェクトは問題解決能力や分析思考を強調することができます。採用担当者は、データを使用して戦略的なビジネスの洞察を提供し、現実の問題に対するデータに基づいた解決策を構築できる候補者を求めることがよくあります。うまく実施されたプロジェクトは、組織に価値を追加できる準備ができている人物としてあなたを差別化することができます。

このブログでは、データ分析から機械学習まで、シンプルなポートフォリオプロジェクトを紹介します。データのクリーニングと処理方法、さらには非技術者向けに洞察を伝えるためのさまざまな分析技術の使用方法を発見することができます。

• データの可視化 理論と技術
• Typescriptによる空間データエンジニアリング
• 「Seaborn KDE プロット上のデータポイントを自動的に抽出してラベル付けする方法」

 

1. 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

 

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では、プロジェクト計画、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の調整、Webアプリの開発、Spacesへの展開にChatGPTを使用します。

最近では、限られた知識を持つ人でも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することができます。このプロジェクトでは、最新のAI技術を使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示します。 

 

 

2. シンガポールで節約されたリサイクルエネルギー

 

シンガポールで節約されたリサイクルエネルギープロジェクトでは、リサイクル統計を使用して、プラスチック、紙、ガラス、鉄、非鉄金属の5つの異なる廃棄物の種類ごとに2003年から2020年までの年間の節約されたエネルギー量を決定します。具体的には、データセットの読み込みと整理、異なるCSVファイルのマージ、探索的データ分析を行います。このプロジェクトは、分析とデータ操作の能力に挑戦します。

 

 

3. 株式市場の分析

 

株式市場の分析プロジェクトでは、実世界の金融データを使用して時系列分析のスキルを示します。データのクリーニング後、MatplotlibとSeabornを使用してリスク指標や株式間の関係を分析するための探索的分析と可視化が行われます。

時系列データに対してLong Short Term Memory（LSTM）モデルを訓練して将来の価格を予測します。株式市場データのデータ収集、クリーニング、可視化、モデリングを包括することで、このプロジェクトは、コアなデータ分析と機械学習のワークフローの熟達を強調しています。 

 

 

4. 消費者のエンゲージメントの分析と予測

 

消費者のエンゲージメントの分析と予測プロジェクトでは、Kaggleからのインターネットニュースと消費者の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。相関関係、分布、平均、時系列分析などのパターンを見つけるためにデータを分析します。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するために、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、テキストをベクトルに変換する方法、LGBM Classifierモデルの構築方法を学びます。

 

 

5. COVID19時代のデジタル学習の進化

 

COVID19時代のデジタル学習の進化プロジェクトでは、データ分析ツールを使用してデジタル学習のトレンドと改善されたコミュニティに対する効果を把握します。人口統計、インターネットアクセス、学習製品アクセス、財務などの要素について、地区や州を比較します。最後に、報告書をまとめ、アメリカのすべての学生に教育をアクセス可能にするためにさらなる注意を必要とする領域を指摘します。

主要なデータ分析と可視化ツールのすべての使い方を学びます。また、プレゼンテーションで目を引くビジュアライゼーションを生成するために創造的になりたい人のためのガイドでもあります。

 

 

結論

 

データサイエンスのポートフォリオを作成することにより、初心者は潜在的な雇用主に対して自分の技術的なスキルと問題解決能力を示すことができます。データの収集、クリーニング、分析、モデリング、可視化の能力を示すことで、これらのプロジェクトはデータサイエンスのワークフローでの熟練度を強調することができます。

このブログでは、最終年のデータサイエンスの学生向けに5つのポートフォリオプロジェクトをレビューしました。データの取り扱い、操作、可視化、モデリングの基礎をカバーしています。もっとプロジェクトを探索するには、「データサイエンスプロジェクトの完全コレクション – パート1」と「パート2」をチェックしてください。     Abid Ali Awan (@1abidaliawan) は、機械学習モデルの構築が大好きな認定データサイエンティストです。現在、コンテンツ作成と機械学習とデータサイエンスの技術に関する技術ブログの執筆に焦点を当てています。Abidはテクノロジーマネジメントの修士号と電気通信工学の学士号を持っています。彼のビジョンは、メンタルヘルスの問題に悩む学生のためにグラフニューラルネットワークを使用したAI製品を開発することです。  

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