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首頁大數(shù)據(jù)時代如何獲得實(shí)際的數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn),以便為職業(yè)生涯做好準(zhǔn)備
如何獲得實(shí)際的數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn),以便為職業(yè)生涯做好準(zhǔn)備
2022-02-28
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在這篇文章中,我將給出三種方法,在這些方法中,您可以自己獲得實(shí)際的數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn)。通過完成這些項(xiàng)目,您將對SQL、PandasMachine learning Modeling有更好的理解。

  1. 首先,我將為您提供實(shí)際的SQL案例研究,在這些案例中,您會遇到一個業(yè)務(wù)問題,并需要查詢數(shù)據(jù)庫以診斷問題并制定解決方案。
  2. 其次,我將為Pandas提供幾十個練習(xí)問題,Pandas是Python中用于數(shù)據(jù)操作和分析的庫。這將幫助您開發(fā)數(shù)據(jù)爭論和數(shù)據(jù)清理所需的技能。
  3. 第三,我將為您提供各種機(jī)器學(xué)習(xí)問題,在這些問題中,您可以開發(fā)一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型來進(jìn)行預(yù)測。通過這樣做,您將了解如何處理機(jī)器學(xué)習(xí)問題,以及從頭到尾開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型所需的基本步驟。

話雖如此,讓我們潛入其中吧!

1.SQL案例研究

如果你想成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家,你就得有很強(qiáng)的SQL技能。Mode提供了三個模擬實(shí)際業(yè)務(wù)問題的實(shí)際SQL案例研究,以及一個在線SQL編輯器,您可以在其中編寫和運(yùn)行查詢。

要打開模式的SQL編輯器,請轉(zhuǎn)到此鏈接并單擊超鏈接,其中顯示“打開另一個窗口到模式”。

學(xué)習(xí)SQL

如果您是SQL新手,我將首先從Mode的SQL教程開始,在那里您可以學(xué)習(xí)基本、中級和高級SQL技術(shù)。如果您已經(jīng)對SQL有了很好的了解,可以跳過這個。

案例研究1:調(diào)查用戶參與度下降

  • 案件鏈接。

這個案例的目的是確定Yammer項(xiàng)目用戶參與度下降的原因。在深入研究數(shù)據(jù)之前,您應(yīng)該在這里閱讀Yammer的概述。您應(yīng)該使用4個表。

到案例的鏈接將為您提供更多關(guān)于問題、數(shù)據(jù)和應(yīng)該回答的問題的詳細(xì)信息。

如果你想要指導(dǎo),請看看我是如何處理這個案例研究的。

案例研究2:理解搜索功能

  • 案件鏈接。

本案例更側(cè)重于產(chǎn)品分析。在這里,您需要深入到數(shù)據(jù)中,并確定用戶體驗(yàn)是好是壞。這個案例的有趣之處在于,決定“好”和“壞”的含義以及如何評估用戶體驗(yàn)取決于您。

案例研究3:驗(yàn)證A/B測試結(jié)果

  • 案件鏈接。

最實(shí)用的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序之一是執(zhí)行A/B測試。在這個案例研究中,您將深入研究a/B測試的結(jié)果,其中對照組和治療組之間有50%的差異。在這種情況下,您的任務(wù)是在徹底分析后驗(yàn)證或使結(jié)果無效。

2.熊貓練習(xí)問題

當(dāng)我第一次開始開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型時,我發(fā)現(xiàn)我缺乏熊貓技能是我所能做的一個很大的限制。不幸的是,與Python和SQL不同,互聯(lián)網(wǎng)上沒有太多的資源允許您練習(xí)Pandas的技能。

然而,幾周前,我訪問了這個資源-這是一個專門針對熊貓的充滿實(shí)踐問題的存儲庫。通過完成這些練習(xí)問題,您將知道如何:

  • 篩選和排序數(shù)據(jù)
  • 分組和聚合數(shù)據(jù)
  • 使用.apply()操作數(shù)據(jù)
  • 合并數(shù)據(jù)集
  • 還有更多。

如果你能完成這些練習(xí)問題,你應(yīng)該能夠自信地說你知道如何使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目。它還將為您的下一節(jié)提供顯著幫助。

3.機(jī)器學(xué)習(xí)建模

獲得數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn)的最好方法之一是創(chuàng)建自己的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這意味著找到一個公共數(shù)據(jù)集,定義一個問題,并用機(jī)器學(xué)習(xí)解決這個問題。

Kaggles是世界上最大的數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)之一,有數(shù)百個數(shù)據(jù)集可供選擇。下面是一些你可以用來開始的想法。

預(yù)測葡萄酒質(zhì)量

  • 數(shù)據(jù)在那里。

此數(shù)據(jù)集包含關(guān)于各種葡萄酒、它們的組成和葡萄酒質(zhì)量的數(shù)據(jù)。這可能是一個回歸或分類問題,這取決于您如何構(gòu)建它??纯茨闶欠衲茴A(yù)測一個紅葡萄酒的質(zhì)量給11個輸入(固定酸度,揮發(fā)性酸度,檸檬酸,殘?zhí)牵然铮坞x二氧化硫,總二氧化硫,密度,pH,硫酸鹽和酒精。

如果您想要為該數(shù)據(jù)集創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的指導(dǎo),請查看我的方法此處.

二手車價格估算器

  • 數(shù)據(jù)在那里。

Craigslist是世界上最大的二手車銷售收藏庫。此數(shù)據(jù)集由Craigslist中的刮擦數(shù)據(jù)組成,每隔幾個月更新一次。使用此數(shù)據(jù)集,看看是否可以創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)集來預(yù)測汽車上市是否已經(jīng)結(jié)束或價格過低。


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