Последние несколько лет наука о данных переживает бум благодаря искусственному интеллекту и различным инновациям, которые помогут продвинуться еще дальше и выйти на новый уровень. По мере того, как все больше отраслей начинают осознавать силу науки о данных, на рынке появляется больше возможностей.
Если вы внимательны к науке о данных и хотите больше узнать о технологии, сейчас самое подходящее время, чтобы улучшить свои способности распознавать и преодолевать предстоящие трудности. Поначалу понять это может быть несложно, но, прилагая постоянные усилия, вы вскоре поймете множество понятий и терминов, используемых в этой области. Если вы заинтересованы в том, чтобы стать специалистом по данным, мы настоятельно рекомендуем вам применить свои навыки, чтобы стать квалифицированным специалистом в этом секторе. Если вы искренне заинтересованы в том, чтобы узнать, что значит быть профессионалом после приобретения некоторых твердых теоретических знаний в области науки о данных, сейчас самое время начать работать над некоторыми реальными проектами.
"Сколько проектов по науке о данных вы уже завершили?"
Сфера науки о данных приносит с собой множество инструментов, процессов, алгоритмов и систем извлечения как структурированных, так и неструктурированных данных для выявления в них значимых закономерностей.
Наука о данных переживает бум в течение последних нескольких лет благодаря искусственному интеллекту и различным инновациям, которые помогут продвинуться еще дальше и выйти на новый уровень. По мере того, как все больше отраслей начинают осознавать силу науки о данных, на рынке появляется больше возможностей.
Если вы любите науку о данных и хотите получить четкое представление о технологиях, сейчас самое время отточить свои навыки. Цель написания этой статьи — поделиться некоторыми практическими идеями для вашего следующего проекта, которые не только повысят вашу уверенность в науке о данных, но и сыграют решающую роль в улучшении ваших навыков.
Данные действительно лежат в основе всего, что мы делаем.
-Джефф Вайнер
Интересные проекты по науке о данных
Поначалу понимание науки о данных может быть довольно запутанным, но при последовательной практике вы вскоре начнете понимать различные понятия и терминологию по этой теме. Лучший способ получить больше информации о науке о данных, Аналитике данных, помимо обзора литературы, — это взяться за несколько полезных проектов, которые не только улучшат вас, но и сделают ваше резюме более впечатляющим.
здесь я поделюсь с вами несколькими интересными проектами по вину, охватывающими все уровни навыков.
Проект Data Science по прогнозированию качества вина в R (Прогнозирование качества вина в R с использованием набора данных Kaggle Wine (projectpro.io)).
В этом научном проекте R вы изучите набор данных о вине, чтобы оценить качество красного вина. Цель этого проекта по науке о данных — изучить, какие химические свойства будут влиять на качество красных вин.
Качество красного вина (Качество красного вина | Kaggle).
Простой и понятный практический набор данных для регрессионного или классификационного моделирования
Классификация сортов вина (Классификация сортов вина | Kaggle)
Отличная практика для тестирования различных алгоритмов
Этот набор данных является результатом химического анализа вин, выращенных в одном и том же регионе Италии, но полученных из трех разных сортов. «Анализ определил количество 13 компонентов, обнаруженных в каждом из трех типов вин».
