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Crear una cartera de proyectos de ciencia de datos es un paso crucial para los principiantes que buscan incursionar en este campo. Dado que la experiencia práctica es cada vez más importante para los solicitantes de empleo en ciencia de datos, tener un portafolio variado que muestre sus habilidades puede ayudarlo a destacar.
Además de demostrar habilidades técnicas, los proyectos le permiten resaltar sus habilidades para la resolución de problemas y su pensamiento analítico. Los reclutadores suelen buscar candidatos que puedan utilizar datos para proporcionar conocimientos comerciales estratégicos y crear soluciones basadas en datos para problemas del mundo real. Los proyectos bien ejecutados pueden diferenciarlo como alguien listo para agregar valor a una organización.
En este blog, exploraremos proyectos de cartera simples que van desde análisis de datos hasta aprendizaje automático. Descubrirá cómo limpiar y procesar sus datos, y luego utilizará diversas técnicas analíticas para transmitir conocimientos a las partes interesadas no técnicas.
En Proyecto de ciencia de datos de un extremo a otro con ChatGPT proyecto, utilizará ChatGPT para la planificación de proyectos, análisis de datos, preprocesamiento de datos, selección de modelos, ajuste de hiperparámetros, desarrollo de una aplicación web e implementación en Spaces.
Hoy en día, cualquier persona con conocimientos limitados puede utilizar ChatGPT para comprender los datos y crear aplicaciones de aprendizaje automático. Este proyecto demostrará que se puede trabajar con las últimas tecnologías de inteligencia artificial para producir resultados rápidos y efectivos.
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Para el Energía reciclada ahorrada en Singapur En el proyecto, utilizará estadísticas de reciclaje para determinar la cantidad de energía ahorrada anualmente entre 2003 y 2020 para cinco tipos diferentes de desechos: plásticos, papel, vidrio, metales ferrosos y metales no ferrosos. Específicamente, cargará y organizará el conjunto de datos, fusionará diferentes archivos CSV y realizará análisis de datos exploratorios. Este proyecto desafiará sus habilidades analíticas y de manipulación de datos.
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El Análisis del mercado de valores El proyecto utiliza datos financieros del mundo real para demostrar habilidades de análisis de series temporales. Después de limpiar los datos, se realiza un análisis exploratorio y una visualización utilizando Matplotlib y Seaborn para analizar las métricas de riesgo y las relaciones entre las acciones.
Se entrena un modelo de memoria a largo y corto plazo (LSTM) con datos de series de tiempo para pronosticar precios futuros. Al abarcar la recopilación, limpieza, visualización y modelado de datos sobre datos del mercado de valores, este proyecto destaca la competencia en el análisis de datos centrales y los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
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En Proyecto de Análisis y Predicción del Compromiso del Consumidor, utilizará el conjunto de datos de Internet News and Consumer Engagement de Kaggle para predecir el artículo más popular y su puntuación de popularidad. Analizará los datos para encontrar patrones, como correlación, distribución, media y análisis de series temporales. Utilizará modelos de regresión de texto y de clasificación de texto para predecir la puntuación de participación y el artículo principal según el título.
En este proyecto, aprenderá a manejar datos de texto, realizar análisis de texto utilizando bibliotecas de Python, convertir texto en vectores y crear un modelo de clasificador LGBM.
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En Evolución del aprendizaje digital durante el COVID19 En el proyecto, utilizaremos herramientas de análisis de datos para descubrir tendencias en el aprendizaje digital y cómo es eficaz en comunidades improvisadas. Compararemos distritos y estados en función de factores como demografía, acceso a Internet, acceso a productos de aprendizaje y finanzas. Al final, resumiremos nuestro informe y señalaremos las áreas que necesitan más atención para que la educación sea accesible para todos los estudiantes en los Estados Unidos.
Aprenderá a utilizar todas las principales herramientas de visualización y análisis de datos. También es una guía para quienes quieran ser creativos a la hora de generar visualizaciones llamativas para su presentación.
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La creación de una cartera de proyectos de ciencia de datos permite a los principiantes demostrar sus habilidades técnicas y de resolución de problemas a posibles empleadores. Al mostrar competencia en la recopilación, limpieza, análisis, modelado y visualización de datos, estos proyectos pueden resaltar la competencia en un flujo de trabajo de ciencia de datos.
En este blog, hemos revisado cinco proyectos de portafolio para estudiantes de ciencia de datos del último año. Cubre los conceptos básicos del manejo, manipulación, visualización y modelado de datos. Para explorar más proyectos, consulte La colección completa de proyectos de ciencia de datos - Parte 1 y Parte 2.
Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) es un profesional científico de datos certificado al que le encanta crear modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se está enfocando en la creación de contenido y escribiendo blogs técnicos sobre aprendizaje automático y tecnologías de ciencia de datos. Abid tiene una Maestría en Gestión de Tecnología y una licenciatura en Ingeniería de Telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de IA utilizando una red neuronal gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.
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- Fuente: 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
