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、Pandas和Machine 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(huì)遇到一個(gè)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(gè)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(gè)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(gè)模擬實(shí)際業(yè)務(wù)問題的實(shí)際SQL案例研究，以及一個(gè)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(gè)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(jí)和高級(jí)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(gè)。

案例研究1：調(diào)查用戶參與度下降

• 案件鏈接。

這個(gè)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(gè)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(gè)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(gè)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(gè)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(shí)，我發(fā)現(xiàn)我缺乏熊貓技能是我所能做的一個(gè)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(gè)資源-這是一個(gè)專門針對熊貓的充滿實(shí)踐問題的存儲(chǔ)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(gè)公共數(shù)據(jù)集，定義一個(gè)問題，并用機(jī)器學(xué)習(xí)解決這個(gè)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(gè)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(gè)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(gè)紅葡萄酒的質(zhì)量給11個(gè)輸入（固定酸度，揮發(fā)性酸度，檸檬酸，殘?zhí)?，氯化物，游離二氧化硫，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(jià)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(gè)月更新一次。使用此數(shù)據(jù)集，看看是否可以創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)集來預(yù)測汽車上市是否已經(jīng)結(jié)束或價(jià)格過低。