Стажировка в Oasis Infobyte
Это моя первая стажировка по науке о данных. Я рад, что Oasis Infobyte предоставил мне прекрасную возможность исследовать область науки о данных. Стажировка включает в себя задачи, связанные с наукой о данных и машинным обучением, которые были на начальном уровне.
Продолжительность стажировки составила около месяца. Где каждый энтузиаст науки о данных должен выполнить как минимум три задачи. Примерно одно задание в неделю. Учащийся должен иметь базовые знания о Python, Google Collab IDE в качестве редактора и алгоритмах машинного обучения.
Задача 1. Анализ безработицы с помощью Python
Здесь разработана модель машинного обучения для прогнозирования и анализа уровня безработицы в разных штатах Индии. Модель использует различные графики и графики, чтобы показать уровень безработицы.
Задача 2. Прогнозирование продаж с помощью Python
Здесь разработана модель машинного обучения для прогнозирования продаж рекламных носителей, таких как телевидение, радио и газеты. Модель использует алгоритм линейной регрессии для прогнозирования продаж товаров по шкале.
GitHub: https://github.com/Hritik-Shirsath/OIBSIP/tree/master/SALES%20PREDICTION%20USING%20PYTHON
Задача 3: Классификация цветков ириса
Здесь разработана модель машинного обучения для классификации различных видов цветков ириса из набора данных ириса. Модель использует алгоритм классификации KNN для классификации данных.
GitHub: https://github.com/Hritik-Shirsath/OIBSIP/tree/master/IRIS%20FLOWER%20CLASSIFICATION
Я рад быть частью этого исследовательского путешествия с Oasis Infobyte, и я также призываю учащихся воспользоваться этой возможностью.
Официальная ссылка: oasisinfobyte.com
Ссылка на GitHub: https://github.com/Hritik-Shirsath/OIBSIP
