Введение:
Начало карьеры в науке о данных всегда очаровывало меня, и мне посчастливилось пройти стажировку в Oasis Infobyte. Эта стажировка дала мне ценный практический опыт и познакомила меня с реальными проблемами работы с данными. Во время стажировки у меня была возможность работать над различными проектами, среди которых мне нужно было выполнить три проекта, включая Классификацию Iris, Прогноз цен на автомобили и Анализ безработицы. В этом блоге я поделюсь своим путешествием и идеями, полученными в результате этих проектов.
- Классификация ирисов:
Проект Iris Classification был моей первой попыткой во время стажировки. Это включало создание модели машинного обучения для классификации различных видов цветов ириса на основе размеров их лепестков и чашелистиков. Я начал с изучения набора данных Iris и проведения исследовательского анализа данных (EDA), чтобы понять характеристики данных. Затем я реализовал различные алгоритмы классификации, такие как логистическая регрессия, деревья решений и машины опорных векторов.
Благодаря этому проекту я узнал о важности предварительной обработки данных, выбора функций и оценки модели. Это научило меня выбирать подходящие оценочные показатели для точной оценки производительности моделей. Кроме того, визуализация границ решений помогла мне лучше понять, как модели делают прогнозы.
2. Прогноз цен на автомобили. Вторым проектом было прогнозирование цен на автомобили. Мне предоставили набор данных, который содержал информацию о различных характеристиках разных автомобилей, таких как марка, модель, пробег и мощность двигателя. Моей задачей было разработать модель, которая могла бы прогнозировать цену автомобиля на основе этих характеристик. Для этого мне сначала пришлось очистить и предварительно обработать данные. Я использовал алгоритмы регрессии, такие как линейная регрессия, случайный лес и повышение градиента, для построения прогностических моделей.
В ходе этого проекта я осознал важность разработки признаков для улучшения производительности модели. Такие методы, как обработка пропущенных значений, кодирование категориальных переменных и масштабирование числовых признаков, сыграли решающую роль в достижении точных прогнозов. Кроме того, я обнаружил важность настройки гиперпараметров для оптимизации моделей для повышения производительности.
3. Анализ безработицы. Проект "Анализ безработицы" был направлен на анализ тенденций безработицы и факторов, влияющих на уровень занятости в конкретном регионе. Я собирал данные из разных источников, включая государственные базы данных и опросы. Исследовательский анализ данных помог мне выявить взаимосвязь между различными социально-экономическими факторами и уровнем безработицы.
В этом проекте я применил статистические методы, такие как регрессионный анализ и проверка гипотез, чтобы раскрыть идеи. Визуализация, включая графики временных рядов и тепловые карты, позволила мне эффективно отображать тенденции и закономерности в данных. Этот проект улучшил мои навыки работы с данными, статистического анализа и визуализации данных.
Ключевые выводы:
- Эффективная предварительная обработка данных и проектирование признаков имеют решающее значение для построения точных прогностических моделей.
- Выбор подходящих показателей оценки помогает объективно оценить производительность модели.
- Исследовательский анализ данных выявляет скрытые закономерности и корреляции в данных.
- Статистические методы и проверка гипотез помогают в извлечении осмысленной информации.
Вывод. Мой опыт стажировки в https://oasisinfobyte.com/ был невероятно полезным, так как я получил практическое представление о проектах по науке о данных. Работа над проектами Классификация радужной оболочки глаза, Прогнозирование цен на автомобили и Анализ безработицы дала мне разнообразные навыки и улучшила мое понимание концепций науки о данных. Я благодарен за руководство и наставничество, которое я получил во время этой стажировки, и я рад продолжить свое путешествие в области науки о данных со знаниями, полученными в результате этого бесценного опыта.
#оазисинфобайт #стажировка
