Sau khi tìm hiểu các kiến ​​thức cơ bản về Python và khoa học dữ liệu, đã đến lúc vận dụng các kỹ năng của bạn và tích lũy kinh nghiệm. Những dự án dưới đây sẽ giúp bạn phát triển  kỹ năng giải quyết vấn đề. Hơn thế nữa, các dự án này sẽ giúp bạn xây dựng portfolio hoàn chỉnh cho vòng phỏng vấn của mình. 

1. Portfolio là gì ?

Portfolio là tổng hợp toàn bộ dự án mà ứng viên đã từng tham gia thực hiện. Thông tin của Portfolio thể hiện năng lực, kỹ năng, kinh nghiệm của ứng viên qua quá trình học tập, làm việc. Portfolio được nhà tuyển dụng chú ý bởi đây là tài liệu giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan nhất về khả năng của ứng viên.

2. 5 dự án hàng đầu cho Data Scientists

Dự án 1:  Khai thác giá cổ phiếu từ Yahoo Finance 

Hình ảnh từ dự án

Tìm hiểu cách scrape và xóa dữ liệu tài chính khỏi Yahoo bằng các thư viện Python khác nhau. Bạn sẽ hiểu các thành phần khác nhau của HTML và cách sử dụng thông tin đó để trích xuất các thành phần nhất định của trang web. Ngoài ra, bạn sẽ viết các hàm để phân tích cú pháp dữ liệu thô, chọn một số cổ phiếu và xuất dữ liệu dưới dạng tệp JSON.

Web Scraping  là kỹ năng thiết yếu nhất của data analysts, BI engineers, and data scientist. Bạn cần hiểu các công cụ Python khác nhau để tạo tập lệnh quét hoặc trình thu thập dữ liệu web cho luồng dữ liệu trực tiếp liên tục từ các trang web khác nhau.

Liên kết dự án : How to Scrape Stock Prices from Yahoo Finance with Python

Dự án 2: Dự án phân tích phạm vi tiếp cận trên Instagram

Hình ảnh từ dự án

Các dự án phân tích không phải là để tạo ra hình ảnh ưa thích. Data Scientist có nhiệm vụ làm sạch dữ liệu, thực hiện phân tích thống kê, thêm biểu đồ trực quan hóa dữ liệu, giải thích trực quan hóa cho các bên liên quan bằng ngôn ngữ phi kỹ thuật và thực hiện phân tích dự đoán.

Trong dự án này, bạn sẽ phân tích tập dữ liệu Instagram, sử dụng các biểu đồ trực quan khác nhau để giải thích các mẫu và xu hướng. Cuối cùng là tạo một mô hình Machine Learning  đơn giản để dự đoán phạm vi tiếp cận của một bài đăng trên Instagram.

Liên kết dự án : Instagram Reach Analysis using Python

Dự án 3: Dự đoán giá chuyến bay với ứng dụng Flask

Hình ảnh từ dự án

Trong dự án này, bạn sẽ làm sạch dữ liệu, thực hiện phân tích dữ liệu khám phá, trực quan hóa dữ liệu để hiểu xu hướng giá vé, đào tạo và đánh giá mô hình cũng như xây dựng suy luận mô hình bằng Flask.

Nếu bạn là người mới bắt đầu, đây là sẽ là dự án khởi đầu hoàn hảo mà bạn cần phải thực hiện.  Bạn sẽ học được cách xử lý dữ liệu và triển khai giải pháp máy học của mình.

Link dự án : Flight Price Prediction with Flask app

Dự án 4:  Phân tích chuỗi thời gian và dự báo 

Hình ảnh từ dự án

Có nhu cầu rất lớn về phân tích và dự báo chuỗi thời gian trên thị trường tài chính. Các công ty đang phát triển để hiểu các mô hình và xu hướng nhằm tránh thảm họa và tăng lợi nhuận. 

Trong dự án này, bạn sẽ phân tích dữ liệu và sau đó trực quan hóa xu hướng để đưa ra chiến lược dự báo tốt hơn. Sau đó, bạn sẽ đánh giá mô hình ARIMA, đồng thời sử dụng các dự đoán để so sánh các xu hướng trong quá khứ và tương lai.

Liên kết dự án : An End-to-End Project on Time Series Analysis and Forecasting with Python

Dự án 5: Dự án nhận dạng giọng nói tự động

Hình ảnh của từ dự án

Đây là dự án nâng cao và khó hơn so với những dự án trước kia. Bạn có thể mất vài tháng để hiểu mọi thứ về xử lý dữ liệu âm thanh và tạo ra một mô hình nhận dạng giọng nói tự động.

Trong dự án này, bạn sẽ học cách xử lý và xử lý dữ liệu âm thanh và văn bản. Sau đó, bạn sẽ sử dụng các bộ biến áp Hugging Face để xây dựng và cải thiện các mô hình nhận dạng giọng nói đa ngôn ngữ. Ngoài ra, bạn sẽ học cách làm sạch dữ liệu âm thanh và văn bản, đồng thời sử dụng các mô hình ngôn ngữ n-gram để cải thiện chỉ số hiệu suất WER.

Liên kết dự án : Automatic Speech Recognition using Facebook wav2vec2-xls-r-300m

KẾT LUẬN 

Học tập thông qua các dự án là cần thiết và là cách nhanh nhất để bạn nâng cao kỹ năng của mình. Các dự giúp bạn hiểu vòng đời dự án và chuẩn bị cho bạn các kỹ năng cho công việc thực tế. Một lời khuyên cho bạn là hãy làm việc với các dự án nguồn mở để tiếp xúc nhiều hơn với các công cụ và thực tiễn công nghiệp.