数据分析项目对于简历的重要性

发布时间: 2021-02-03

数据分析的飞速发展开辟了新的机遇。因此,人们正涌向数据分析领域。数据分析工作的薪水很高,因此精通需求技术的专业人员将受到高度重视。  

  话虽如此,制作出出色的简历也是其中重要的一环,以便我们能在面试中脱颖而出。如果你没有任何项目工作经验,那么作为候选人的简历的价值要小得多。项目研究表明,候选人可以实际应用他们从各种资源、经历中掌握的经验。 

  让我们看一下许多成功的数据分析师做过的具有代表性的数据分析项目。有价值的数据分析项目经验可以帮助丰富我们的简历。 

  1. Chatbot项目

Chatbot是一个可以交互并执行人类活动的软件。这在即时的客户互动以及用于营销的社交网站上非常有用。该项目是使用深度学习技术开发的。Chatbot在具有意图,模式和响应的数据集上受过训练。

  根据客户的输入,给出随机响应。该项目是使用NLTK,Keras,Python等开发的。

  2.虚假新闻检测

借助互联网和社交媒体的力量,虚假新闻的创建和传播已成为一种威胁。在某些情况下,由于人们在未验证新闻真实性的情况下采取了行动,因此局势失控了。 该项目使用Tfidf矢量化器。Tfidf是两个术语TF(术语频率)和IDF(反向文档频率)的乘积。

  TF是指术语在文档中出现的次数。IDF衡量该术语与特定文档的相关性。 接下来,使用被动攻击性分类器算法检测伪造的新闻项。之所以这样称呼此算法,是因为在正确分类的情况下它是被动的,而在计算错误的情况下它会激进。 

  3.车道线检测

检测车道线对于自动驾驶汽车至关重要。要检测车道,我们必须检测车道两侧的白色标记。使用Python中的计算机视觉技术,我们将确定自动驾驶汽车必须行驶的道路线。

  这是必须的,因为自动驾驶汽车不应越过车道,以免发生事故。这可以借助“帧遮罩”和“霍夫线转换”来实现。

  4.脑肿瘤检测

MRI扫描数据集上有许多著名的深度学习项目,其中之一是脑肿瘤检测。我们可以在这些MRI扫描上使用转移学习来获得分类所需的功能。或者,我们可以从头开始训练自己的卷积神经网络,以检测脑瘤。

  5.图像字幕生成器项目

识别图像对人类来说很容易。对于计算机,相同的任务显得乏味。

  但是现在借助数据分析库和框架,计算机还可以轻松识别图像并为其生成标题。

  该项目使用深度学习技术,其中使用卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(LSTM)来构建图像字幕生成器。

  6.检测信用卡欺诈

当存在技术创新时,技术怪才首先要寻求的一些东西是其在遏制反社会因素方面的应用。 在此机器学习项目中,我们使用R创建分类模型以检测欺诈性信用卡交易。

  逻辑回归,决策树分类器,人工神经网络和梯度提升等多种强大的机器学习算法可用于创建模型并提高其准确性。 

  7.音乐体裁分类

这是分类问题,该项目将获取音频文件的数据集,并使用频域和时域等功能将其自动分类为适当的流派。 

  该项目使用GTZAN数据集,其中包含来自十种不同音乐流派的简短音频片段。分类研究是使用K最近邻算法完成的,因为研究证明该方法可提供最佳准确性。 

  8.电影推荐系统

随着AI和ML的出现,人们开始体验各种形式的个性化推荐,包括他们的购物帐户,听的音乐和观看的视频。 个性化的电影推荐可以帮助观众节省时间,因为该算法可以识别他们喜欢的流派并向他们展示相应的电影。 该算法使用协作过滤,这是一个比较手表历史记录的系统,具有相似历史记录的手表将相互接受对方的偏好作为建议,同时考虑了用户的个人观看历史。

  最后,可以使用R中的可视化工具来可视化电影中的各种趋势。

  9. OpenCV中的性别和年龄检测

OpenCV是“开源计算机视觉”的简称。这是一个ML库,对处理图像和视频很有用。该项目属于AI的一个分支,称为计算机视觉。该分支涉及分析数字图像以从中提取各种形式的数据。该算法可以检测给定图像中的面部是属于男性还是女性。但是,谈到年龄,要确定该人的确切年龄可能非常困难。因此,这里有8个不同的年龄段。脸部属于年龄范围之一。 

  总结

  数据分析项目中使用的工具用途广泛,它们对于构建简单的游戏和显示窗口很有用。另一方面,他们还可以分析大量数据并返回有价值的见解或执行预测和分类。因此,在我们感兴趣的领域中找到一个数据分析项目并开始进行实施,得到的项目经验将对我们的面试简历起到非常大的作用。

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