Моя стажировка в Oasis InfoByte
Практический опыт в науке о данных
Введение:
Стажировка в Oasis Infobyte была захватывающим и сложным опытом для меня, как для энтузиаста науки о данных. Во время стажировки у меня была возможность поработать над пятью разными задачами, которые позволили мне применить свои навыки визуализации данных, Python и машинного обучения для решения реальных задач. В этом сообщении блога я поделюсь своим опытом стажировки в Oasis Infobyte и тем, как это помогло мне вырасти как специалисту по данным.
Задача 1: Прогнозирование безработицы в Индии с использованием машинного обучения
Первой задачей, которую мне поставили, было обучение модели машинного обучения для определения уровня безработицы в Индии и уровня безработицы в наборе данных 2020 года. Эта задача включала изучение данных и понимание факторов, влияющих на уровень безработицы в Индии. Я использовал различные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, случайный лес и XGBoost, для обучения модели и добился хорошей оценки точности. Я также создал визуализацию данных, чтобы помочь мне лучше понять данные.
Задача 2: Прогнозирование цен на автомобили с помощью машинного обучения
Вторая задача заключалась в прогнозировании цен на автомобили с помощью машинного обучения. Мне предоставили набор данных, который содержал информацию о различных автомобилях и их ценах. Для обучения модели я использовал различные алгоритмы регрессии, такие как линейная регрессия, гребневая регрессия и регрессия Лассо. Я также использовал методы визуализации данных, чтобы изучить данные и получить представление.
Задача 3. Обнаружение спама с помощью машинного обучения
Третьей задачей было создание модели машинного обучения для определения того, является ли почта спамом или нет. Эта задача включала в себя понимание особенностей спамовых и не спамовых электронных писем и использование различных алгоритмов машинного обучения, таких как наивный байесовский метод, методы опорных векторов и логистическая регрессия, для обучения модели. Я также использовал методы визуализации данных, чтобы лучше понять данные.
Задача 4: Прогнозирование продаж с помощью машинного обучения
Четвертая задача заключалась в прогнозировании продаж компании с помощью машинного обучения. Мне предоставили набор данных, содержащий информацию о продажах компании и различных факторах, влияющих на продажи, таких как реклама, акции и скидки. Для обучения модели я использовал различные алгоритмы регрессии, такие как линейная регрессия, случайный лес и XGBoost. Я также создал визуализацию данных, чтобы лучше понять данные.
Задача 5: Классификация радужной оболочки с использованием машинного обучения
Пятая задача заключалась в обучении модели машинного обучения набору данных радужной оболочки глаза. Эта задача включала в себя понимание характеристик цветов ириса и использование различных алгоритмов машинного обучения, таких как K-ближайшие соседи, деревья решений и случайный лес, для обучения модели. Я также использовал методы визуализации данных, чтобы лучше понять данные.
Заключение:
Моя стажировка в Oasis Infobyte оказалась очень полезной. Я приобрел практический опыт в области науки о данных и машинного обучения и научился применять свои навыки для решения реальных проблем. Практический опыт помог мне вырасти как специалисту по данным и подготовил меня к карьере в этой области. Я благодарен Oasis Infobyte за предоставленную мне возможность.
Если вы хотите узнать больше об Oasis Infobyte и их услугах, посетите их веб-сайт по адресу oasisinfobyte.com.
