Пожалуйста порекомендуйте с выбором проекта Data science?

Question

[sacramento_oo]

у меня заканчивается начальный курс по data science, где изучали python numpy pandas ООП. По завершения учебы требуется сделать как-то небольшой свой проект, где можно показать владение полученными знаниями на практике.
как что где мне можно сделать, ученик из меня слабый вышел, самостоятельно найти вызывает сложности, возможно есть какие-то проекты для начинающих, где сложность минимальная

Comments

[Модератор]

Не надо ставить как можно больше тэгов. Лучше оставить один, но конкретный, с которым проблема.
См.п.3.1 Регламента.

[Модератор]

Когда вы регистрировались, вы обещали выполнять Регламент. Ваше сообщение нарушило сразу несколько параграфов Регламента. И это не впервые.
Если вы будете продолжать нарушать Регламент, ваши вопросы могут быть удалены, а аккаунт заблокирован модераторами временно или навсегда.
Будьте благоразумны.

[Максим Припадчев]

a scikit-learn, statsmodels? Что то изучали, pandas и numpy это про манипуляции данными а не про построение предиктивных моделей или про делание статистических выводов. Data Science - в двух словах это наука о превращении сырых данных в ЦЕННУЮ информацию. На чистом pandas ну разве что EDA анализ можно сделать (Визуализировать распределения, и потенциальные взаимоотношения как индивидуально между предикторами и целью, так и взаимоотношения предикторов между собой).

Каковы задачи вашего проекта? что можно использовать? проект о простеньких манипуляциях + визуализация на pandas или что то по серьезнее со статистическими выводами и прогнозированием?

[sacramento_oo]

Максим Припадчев, можно иптон pandas numpy, matplotlib скорее цель показать что умею что-то делать, у меня проблема - это найти датасет, и понять Что с ним делать, я просто вот пошагово не понимаю как это, у меня есть туториал по библиотекам.
есть много датасетов на каггл - но какой мне подойдет под библиотеки не знаю.
Да, простенькие манипуляции

[sacramento_oo]

Максим Припадчев, показать простоту обработки достаточно большого объема данных средствами Python.

Answer 1

[Максим Припадчев]

Почитав, ваш ответ на мой комментарий, вот какие советы вам дать. То что вы ищете по уровню называется EDA (Explanatory Data Analysis). Это начальный поверхностный анализ, так сказать, глянуть что из себя представляет датасет, и в какую сторону двигаться дальше. Вы используете в нем pandas и matplotlib/seaborn. Если вы не проходили seaborn то ничего страшного, он сделан на matplolib и в целом используется совместно (упрощено говоря matplotlib c улучшенными графиками)

Kaggle это хорошо, там все и возьмете. Например вот https://www.kaggle.com/code/imoore/intro-to-explor... на kaggle то не только датасеты есть но и notebook'и c кодом, что сообственно я и привел вам ссылке.

Как искать на главной странице сайта есть поиск пишете в нем EDA затем в окошке слева отмечаете галачкой ipynb. И получаете список нотебуков, которые содержат EDA. Большинство нотебуков будут содержать манипуляции с pandas и визуализации matplolib/seaborn и объяснения что все значит. Читайте разбирайтесь, что не понятно и совсем не можете справится спрашивайте.

Это так сказать гайд для вашего случая (когда плохо понимаете с чего вообще начать). Приготовьтесь серьезно потрудится, просто если на курсах не поняли толком ничего не будет.

Comments

[sacramento_oo]

Понял, спасибо Вам большое!!!!
Трудиться готов, так как на курсах очень непонятно. Есть живой интерес)
Возможно вы можите еще что-то порекомендовать для меня как новичка

[dmshar]

sacramento_oo, Как новичку - подскажу. На этом сайте принято благодарить не четырьмя восклицательными знаками в комментариях под ответом, а нажав кнопочки "Отметить решением" и "Нравиться" под вопросом.
А уж потом спрашивайте что-то еще. Хотя непонятно, каких еще рекомендаций вы ожидаете?Все же написано "Читайте разбирайтесь, что не понятно и совсем не можете справится спрашивайте."