Всем привет,
В настоящее время я прохожу стажировку в Oasis Infobye в области «Науки о данных». В этом блоге я хочу поделиться своим опытом и информацией, которую я получил в Oasis Infobyte.
Во время стажировки в Oasis Infobyte у меня была возможность погрузиться в мир науки о данных и получить ценную информацию. Это был преобразующий опыт, который не только расширил мои знания, но и сформировал мои карьерные устремления. В этом сообщении в блоге я хочу поделиться основными моментами своей стажировки и уроками, которые я усвоил в Oasis Infobyte.
С первого дня я столкнулся с реальными проблемами с данными, которые требовали творческого решения проблем. Я работал над задачами, связанными с очисткой данных, предварительной обработкой и разработкой прогностических моделей. Этот практический опыт научил меня сложностям работы с реальными данными.
В Oasis Infobyte я смог применить знания, полученные в ходе учебы, в практических проектах по науке о данных. Я узнал, как использовать Python, Seaborn и TensorFlow для анализа данных. Эти инструменты позволили мне извлечь ценную информацию из больших наборов данных и понять силу передовых методов обработки данных. Этот практический опыт укрепил мою страсть к науке о данных и вселил уверенность в свои способности.
Путь обучения и роста:
ЗАДАНИЕ 2: АНАЛИЗ БЕЗРАБОТИЦЫ С ПОМОЩЬЮ PYTHON
В этом проекте я получил знания для анализа набора данных с использованием различных методов анализа данных. Вы можете получить доступ к моей работе по адресу:
ЗАДАЧА 4. ОБНАРУЖЕНИЕ СПАМА ПО ПОЧТЕ С ПОМОЩЬЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
В этом проекте я узнал об использовании алгоритмов машинного обучения и о том, как их использовать, чтобы предсказать, является ли электронное письмо спамом или нет. Я обучил модель с помощью логистической регрессии и смог получить точность 90%. Вы можете получить доступ к моей работе по адресу: https://github.com/Niharikaasopa/OIBSIP/blob/7b5d1723a0eb142996a50c76c7b3f807c022c4c9/TASK%204%20%3A%20EMAIL_SPAM_DETECTION.ipynb
ЗАДАЧА 5: ПРОГНОЗ ПРОДАЖ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ PYTHON
В этом проекте я научился использовать алгоритмы машинного обучения и как их использовать для прогнозирования продаж. Я использовал такие понятия, как линейная регрессия, среднеквадратическая ошибка и корень из среднего квадрата ошибок. Вы можете получить доступ к моей работе по адресу: https://github.com/Niharikaasopa/OIBSIP/blob/7b5d1723a0eb142996a50c76c7b3f807c022c4c9/TASK%205%20%3A%20SALES_PREDICTION.ipynb
Вывод: моя стажировка в Oasis Infobyte была невероятным путешествием обучения и роста. Это дало мне ценную информацию о мире науки о данных и дало мне практические навыки. Я благодарен за поддержку, которую я получил, которая сформировала мои карьерные устремления и укрепила мою страсть к науке о данных. Я рад продолжить свое путешествие, применяя знания, полученные во время стажировки, чтобы внести значимый вклад в эту область.
Посетите мой LinkedIn, чтобы узнать больше о моем путешествии в Oasis infobyte: linkedin.com/in/niharika-asopa-114406277
Вы также можете перейти по ссылке на стажировку в Oasis infobyte: https://oasisinfobyte.com/
