6 Dự án Data Science dành cho người mới bắt đầu

Nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu (Data Science), đó là tổ chức và phân tích một lượng lớn dữ liệu. Thu thập thêm kiến thức về khoa học dữ liệu là một thực hành tuyệt vời đối với bất kỳ chuyên gia nào trong lĩnh vực này hoặc hy vọng được tham gia vào lĩnh vực này. Nhưng bạn phải thể hiện khả năng sử dụng kiến thức đó, nếu không các nhà tuyển dụng tiềm năng có thể do dự khi thuê bạn. Và việc chọn đúng dự án sẽ giúp các nhà tuyển dụng thấy bạn đã nắm vững các kỹ năng của mình tốt như thế nào.

Các dự án Data Science giúp bạn thể hiện năng lực bản thân

1. Data Scrubbing/Cleaning

Dự án Data Science đầu tiên mà chúng ta sẽ thảo luận là quét hoặc làm sạch dữ liệu (Data Scrubbing/ Cleaning). Làm sạch dữ liệu có thể tẻ nhạt và sự tẻ nhạt bắt nguồn từ khối lượng dữ liệu thông tin mà các nhà khoa học phải xử lý. Tuy nhiên, nhiệm vụ này rất quan trọng.

Và cho nhà tuyển dụng thấy rằng bạn thành thạo trong việc dọn dẹp dữ liệu sẽ khiến bạn trở nên hấp dẫn hơn. Bắt đầu bằng cách chọn một vài bộ dữ liệu cần được làm sạch. Sau khi đưa ra lựa chọn, bạn sẽ cần các công cụ phù hợp. Nếu bạn sử dụng Python, hãy truy cập thư viện Pandas. Nếu bạn thuộc loại R nhiều hơn, hãy tận dụng dplyr.

2. Exploratory Data Analysis

Dự án khoa học dữ liệu tiếp theo mà chúng ta sẽ thảo luận là phân tích dữ liệu khám phá (Exploratory Data Analysis). Phân tích dữ liệu khám phá, hay viết tắt là EDA, là quá trình làm cho dữ liệu của bạn có ý nghĩa bằng cách điều tra nó. Sau đó, bạn khám phá các mẫu, phát hiện xu hướng, kiểm tra các điểm bất thường và các giả thuyết.

Cuối cùng, bạn trình bày những phát hiện của mình bằng cách sử dụng số liệu thống kê và đồ họa. Cung cấp số liệu thống kê và đồ họa thông tin để trình bày những phát hiện của bạn.

Giả sử bạn và bạn bè của bạn muốn thử một nhà hàng mà chưa có ai trong nhóm ghé thăm. Bạn muốn chọn đúng địa điểm, vì vậy bạn kiểm tra các bài đánh giá, nói chuyện với những người đã ăn ở đó và điều tra thực đơn của nhà hàng trên trang web của họ. Như vậy, bạn đã tiến hành phân tích dữ liệu khám phá.

Nếu bạn đang tìm kiếm một số bộ dữ liệu EDA hữu ích. Người dùng Python nên kiểm tra thư viện Matplotlib, trong khi các tín đồ R nên sử dụng ggplot2.

3. Interactive Data Visualization

Hình ảnh hóa dữ liệu tương tác hay Interactive Data Visualization là một dự án khoa học dữ liệu về việc tạo các phần tử đồ họa như trang tổng quan, bản đồ và biểu đồ để trình bày thông tin.

Mọi người từ nhóm dự án khoa học dữ liệu nên quan tâm đến công ty rằng người dùng cuối có thể được hưởng lợi từ hoạt động này. Hình ảnh thu hút ánh nhìn của người dùng hiệu quả hơn các khối văn bản, vì vậy, nhiều người hơn có thể diễn giải chính xác và sử dụng nó.

Dash by Plotly là một ứng dụng phân tích trên nền tảng web tuyệt vời dành cho người dùng Python, trong khi người dùng R được hưởng lợi từ RStudio’s Shiny.

Bởi vì các doanh nghiệp coi hình ảnh hóa dữ liệu tương tác là yếu tố quan trọng đối với việc ra quyết định, bạn sẽ thu hút sự chú ý bằng cách chọn lĩnh vực này.

4. Clustering Methods

Phân cụm (Cluster), trong ngữ cảnh của khoa học dữ liệu, là thực hành nhóm các đối tượng tương tự thành các tập hợp hoặc cụm. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các thuật toán để phân cụm thông tin trong một tập dữ liệu nhất định.

Trong một dự án khoa học dữ liệu phân nhóm, bạn sẽ chỉ ra cách phân loại dữ liệu và phân loại nó liên quan đến các tính năng và đặc điểm.

• Ưu điểm: Các dự án phân cụm cấp nhiều nguồn dữ liệu cho bạn sử dụng. Chọn một vài cái và tập hợp kế hoạch của bạn, sử dụng các thuật toán như KNN hoặc DBSCAN để phân cụm dữ liệu của bạn.

5. Machine Learning

Nếu bạn đã xem những câu chuyện về ô tô tự lái, thì bạn đã được tiếp xúc với công nghệ học máy (Machine Learning). Trí tuệ nhân tạo và học máy là làn sóng của tương lai và việc thiết lập các dự án máy học cho thấy rằng bạn đang theo kịp các xu hướng mới nhất.

Đừng để các thuật ngữ học máy như “mạng thần kinh” làm bạn sợ hãi. Chúng rất dễ thực hiện nếu bạn sử dụng các công cụ phù hợp.

Tập hợp một dự án khoa học dữ liệu đơn giản không cần xây dựng SkyNet hoặc HAL 9000. Tập trung vào hồi quy tuyến tính hoặc logic. Đảm bảo các dự án của bạn tập trung vào những gì doanh nghiệp thấy hữu ích, chẳng hạn như phát hiện gian lận, tiêu hao của khách hàng và tải mặc định.

6. Bài tập giao tiếp hiệu quả

Nếu bạn không thể truyền đạt tầm quan trọng của mô hình dữ liệu cho người dùng cuối, thì đó là ranh giới vô giá trị. Giao tiếp là chìa khóa ở đây.

Dự án khoa học dữ liệu này khác biệt vì bạn đã thực hiện nghiên cứu, làm sạch dữ liệu và trình bày bằng đồ họa. Bây giờ đã đến lúc thể hiện khả năng của bạn để trình bày dữ liệu theo cách rõ ràng, phù hợp, dễ hiểu.

Giao tiếp tốt thường liên quan đến một bài thuyết trình được gửi đến khán giả (trong trường hợp này là các nhà tuyển dụng tiềm năng). Việc phân phối phải trôi chảy, kết hợp các yếu tố hình ảnh, cung cấp thông tin hữu ích và nó phải được điều chỉnh cho phù hợp với khán giả của bạn.

Hy vọng các thông tin được cung cấp trong bài các bạn đã có thêm những kiến thức hữu ích để tham khảo. Các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên, đừng quên đón xem tại BAC’s Blog.

Nguồn tham khảo: 
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp