Когда вы работаете над проектами, ваши навыки в чем бы то ни было растут в геометрической прогрессии, то же самое касается и науки о данных.
Науку о данных или, если уж на то пошло, концепцию или технологию в области аналитики, лучше всего изучать через проекты и практическую реализацию, а не углубляться в теории и рамки.
Хотя важно понимать некоторые теоретические концепции и методы моделирования, чтобы начать карьеру в области науки о данных; Живая реализация этих методов на реальных наборах данных и поиск соответствующих идей из этих наборов данных и структур не имеют альтернативы.
Чтобы студенты могли проверить и оценить свои знания в области науки о данных и статистики при решении реальных задач; в Интернете есть несколько глобальных наборов данных, к которым студенты могут получить бесплатный доступ. Следующие два раздела будут посвящены имеющимся наборам данных; и возможные проекты, в которых новички могут работать с этими наборами данных.
Вот лучшие проекты по науке о данных для начинающих!
Глобальные наборы данных, над которыми могут работать учащиеся
В Интернете доступно несколько наборов данных, соответствующих различным бизнес-задачам, которые могут использовать учащиеся. В то время как некоторые из этих наборов данных соответствуют бизнес-задачам для более продвинутой аудитории, другие также могут использоваться новичками и пользователями среднего уровня.
Эти наборы данных могли бы стать очень интересными мини-проектами по науке о данных, в зависимости от того, насколько творчески вы можете подойти к ним. Несколько примеров этих наборов данных приведены ниже для справки:
Набор данных Iris — это идеальный набор данных для начинающих, которые планируют построить карьеру в области науки о данных. Учащиеся, изучающие алгоритмы распознавания образов или классификации, наверняка могут обратиться к этому набору данных
Набор данных для прогнозирования кредита. Этот набор данных, относящийся к страховому сектору, содержит 13 различных переменных, на которые обычно ссылаются банки и страховые компании, прежде чем одобрить кредит для клиента
Набор данных о продажах Bigmart. Как следует из названия, этот набор данных о транзакциях ориентирован на управление продажами бизнеса. Весь набор данных включает 12 переменных, каждая из которых прямо или косвенно связана с продажами. поскольку он только описывает событие в определенный период времени. Наборы данных временных рядов содержат тенденции по различным показателям, таким как погода, продажи, трафик и т. д.
Существует также множество других наборов данных, которые могут использоваться учащимися; но вышеперечисленное специально предназначено для начинающих. Вы можете работать над проектом по науке о данных для начинающих с этими наборами данных. Чем больше проектов вы сделаете, тем больше практики вы получите при создании своего портфолио!
Проекты по науке о данных для начинающих
Приведенные выше наборы данных (среди прочего) могут использоваться студентами и новичками для решения множества бизнес-задач — некоторые из часто упоминаемых упоминаются ниже для справки —
Проблемы классификации. Проблемы классификации являются важным строительным блоком науки о данных и машинного обучения, который пытается классифицировать будущие наблюдения в определенную категорию; на основе выводов обучающей выборки. В этом случае можно использовать данные Iris, описанные в предыдущем разделе.
Прогнозирование/предсказание продаж. Проблемы прогнозирования являются ключом к принятию бизнес-решений, поскольку они важны для разработки бизнес-стратегии. Для решения таких проблем можно использовать витрину данных о продажах.
Логистическая модель утверждения кредита. В этом случае можно использовать набор данных для прогнозирования кредита, чтобы учитывать различные факторы и переменные для прогнозирования оценки риска для любого клиента, ищущего кредит; и тем самым определить, должен ли быть одобрен кредит или нет.
