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7 Data Science Projects You Should Do to Make Your Resume Stand Out

数据科学项目将帮助您找到梦想的工作

数据科学现在是一个热门领域，没有比做自己的数据科学项目更好的方式来证明你有资格胜任这份工作。
在这篇博文中，我们将介绍 7 个数据科学项目，您可以利用空闲时间完成这些项目，让您的简历脱颖而出。

1.回归项目

您应该考虑做的第一个项目是基于回归的项目。回归是用于确定两个变量之间关系强度的过程。
换句话说，它可以用来找出一个变量在另一个变量发生变化时变化了多少。这使得回归成为数据科学家非常重要的工具。
要创建回归项目，请选择您感兴趣的数据集并尝试确定不同变量之间的关系。
您可以做的一些回归项目包括：

寻找身高和体重之间的关系。
寻找收入和教育之间的关系。
找出投票行为与年龄之间的关系。
寻找高中生 GPA 和 SAT 成绩之间的关系。

这些项目中的每一个都可以在相对较短的时间内完成，它们将使您很好地了解回归的工作原理。

2.分类项目

您应该考虑做的下一个项目是分类项目。分类项目将帮助您了解如何使用机器学习算法将新数据点分类为一组预定义的类别。
分类对于数据科学家来说很重要，因为它可以用于许多不同的应用，例如图像识别和文档标记。
您应该考虑进行的一些分类项目包括：

将图像分类为不同的类别。例如，您可以使用机器学习算法将动物图片分类为不同的类别（例如，哺乳动物、鸟类、爬行动物等）。
将文本文档分类为不同的类别。例如，您可以使用机器学习算法将《纽约时报》的文章分类为不同的类别（例如，政治、商业、体育等）。
将电子邮件分类为不同的类别。例如，您可以使用机器学习算法将电子邮件分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
将博客文章分类为不同的类别。例如，您可以使用机器学习算法将来自高流量网站的博客文章分类为“正面”或“负面”。

3.聚类项目

聚类是一种无监督学习算法，它根据数据点的属性将数据点组合在一起。此类项目将帮助您了解如何识别数据集中的集群并使用聚类算法将数据中的项目分组到存储桶或类别中，从而使人类更容易探索大型数据集。
作为数据科学家，Cluster 很重要，因为它用于各种应用，从营销到欺诈检测。
您应该考虑做的一些集群项目包括：

按主题对推文进行聚类。这可用于了解公众对各种主题的看法或跟踪信息在 Twitter 上的传播。
按类型对电影或电视节目进行聚类。例如，您可以对 IMDB 数据集中的流派进行聚类，以发现与您最喜欢的电影类型（例如浪漫喜剧与剧情片）相似但又不完全相同的新电影子流派。
根据产品类型（例如洗衣粉与除臭剂）对杂货店中的物品进行分类。您可以通过根据属性（例如，品牌、尺寸、颜色）对数据集中的项目进行聚类来做到这一点。
将客户分组以进行有针对性的营销活动。例如，您可以根据客户的购买历史或人口统计信息对客户进行聚类。