构建数据科学项目组合对于初学者打入这个领域非常重要。随着实践经验对数据科学求职者变得越来越重要，拥有一个多样化的项目组合来展示你的技能可以帮助你脱颖而出。

除了展示技术能力，项目还可以突出你的问题解决能力和分析思维。招聘人员经常寻找能够使用数据提供战略业务见解并构建基于数据的解决方案来解决实际问题的候选人。精心执行的项目可以使你成为一个准备为组织增加价值的人。

在这个博客中，我们将探讨从数据分析到机器学习的简单项目组合。您将了解如何清洁和处理数据，然后使用各种分析技术向非技术利益相关者传达见解。

 

1. ChatGPT终端到终端数据科学项目

 

在ChatGPT终端到终端数据科学项目中，您将使用ChatGPT进行项目规划、数据分析、数据预处理、模型选择、超参数调整、开发Web应用程序并在Spaces上部署。

如今，任何有限的知识都可以使用ChatGPT来理解数据并构建机器学习应用程序。该项目将展示您可以使用最新的AI技术来产生快速和有效的结果。

 

 

2. 新加坡的再生能源节约

 

对于新加坡的再生能源节约项目，您将使用回收统计数据来确定从2003年到2020年五种不同废物类型（塑料、纸张、玻璃、有色金属和非有色金属）每年节约的能源量。具体而言，您将加载和组织数据集，合并不同的CSV文件，并进行探索性数据分析。该项目将考验您的分析和数据处理能力。

 

 

3. 股票市场分析

 

股票市场分析项目使用真实的金融数据展示时间序列分析技能。在清洁数据后，使用Matplotlib和Seaborn进行探索性分析和可视化，分析风险指标和股票之间的关系。

使用长短期记忆（LSTM）模型对时间序列数据进行训练，预测未来的股票价格。通过涵盖股票市场数据的数据收集、清洁、可视化和建模，该项目突出了核心数据分析和机器学习工作流的熟练程度。

 

 

4. 分析和预测消费者参与度

 

在分析和预测消费者参与度项目中，您将使用Kaggle的互联网新闻和消费者参与度数据集来预测最受欢迎的文章及其受欢迎度得分。您将分析数据以找到相关性、分布、平均值和时间序列分析等模式。您将使用文本回归和文本分类模型来预测参与度得分和基于标题的热门文章。

在这个项目中，您将学习如何处理文本数据，使用Python库进行文本分析，将文本转换为向量，并构建一个LGBM分类器模型。

 

 

5. COVID19期间数字学习的演变

 

在COVID19期间数字学习的演变项目中，我们将使用数据分析工具来了解数字学习的趋势以及它对改进的社区的有效性。我们将比较地区和州的人口统计学、互联网接入、学习产品接入和财务等因素。最后，我们将总结我们的报告，并指出需要我们更多关注的领域，以使教育对美国所有学生都可获得。

您将学习使用所有主要的数据分析和可视化工具。这也是一个指南，供那些希望在演示中生成引人注目的可视化效果的人使用。

 

 

结论

 

建立一个数据科学项目组合能让初学者展示他们的技术能力和解决问题的能力给潜在雇主。通过展示在数据收集、清洗、分析、建模和可视化方面的能力，这些项目可以突显一个人在数据科学工作流程中的熟练程度。

在这篇博客中，我们回顾了五个针对大数据科学学生的项目组合项目。它涵盖了数据处理、操作、可视化和建模基础知识。要了解更多项目，请查看《数据科学项目的完整收藏 – 第1部分和第2部分》。     Abid Ali Awan （@1abidaliawan）是一位认证的数据科学专业人士，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，并撰写关于机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为那些与心理疾病斗争的学生构建一个AI产品。