Опыт работы в LetsGrowMore
Всем привет, надеюсь у вас все хорошо!
Меня зовут Маянк Самадхия, я изучаю Integered M.Tech по специализации CSE в области искусственного интеллекта и машинного обучения в VIT Bhopal University. Этот блог связан с моим опытом виртуальной стажировки по науке о данных в LetsGrowMore, которая состоялась в сентябре 2021 года.
Прежде чем говорить о моем опыте стажировки, дайте вам знать о LetsGrowMore.
Итак, LetsGrowMore — это наземная организация, которая стремится строить будущее, питая настоящее. Они предоставляют возможности для обучения нашей молодежи, особенно студентам, которые осознают себя и исследуют нетронутый мир технологий и огромные области для роста. Это также официально зарегистрированный стартап ММСП, в котором работает более 100 человек.
«LetsGrowMore — это сообщество студентов, для студентов и студентами».
Честно говоря, общее впечатление от стажировки было потрясающим. Я узнал несколько новых вещей. LetsGrowMore предоставляет мне все рекомендации и поддержку.
Я хотел бы выразить свою признательность за их помощь. Во время стажировки мне удалось повысить свою квалификацию. LetsGrowMore поможет мне расширить мое резюме и продвинуться дальше в моей профессии.
Было здорово работать здесь в качестве стажера по науке о данных. Во время этой стажировки у нас было 3 уровня задач, из которых мы должны выполнить как минимум 2 из них для завершения стажировки и сертификации от LetsGrowMore.
На этой стажировке я выполнил в общей сложности четыре задачи, две из которых относятся к начальному уровню, а остальные две — к задачам среднего уровня. Задачи такие…
ЗАДАНИЯ НАЧИНАЮЩЕГО УРОВНЯ:
Iris Flowers Classification ML Project. В этом проекте мы должны обучить несколько моделей мл и проверить их точность, чтобы получить наиболее подходящую модель.
Изображение в карандашный набросок с помощью Python. Нам нужно преобразовать изображение в формате RBG в карандашный набросок. Эта задача дает опыт работы с openCV.
ЗАДАНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОГО УРОВНЯ:
Исследовательский анализ данных в наборе данных — терроризм. Эта задача помогает нам узнать больше об EDA. Здесь нам предстоит найти горячие зоны, где терактов больше.
Прогнозирование с использованием алгоритма дерева решений. Нам нужно создать классификатор дерева решений и визуализировать его графически. Цель состоит в том, чтобы, если мы передадим какие-либо новые данные в этот классификатор, он сможет соответствующим образом предсказать правильный класс.
Вы можете увидеть мою работу по этой ссылке ниже…
Ссылка на репозиторий GitHub: нажмите здесь
Я бы порекомендовал эту стажировку всем, кто борется за возможность получить некоторые знания и поработать над некоторыми проектами, чтобы продемонстрировать практический опыт стажировки для их будущего одобрения. Это, безусловно, повысит уровень вашей уверенности и поднимет его.
Кроме того, я хотел бы поблагодарить сэра Амана Кесарвани и LetsGrowMore за предоставленную мне такую прекрасную возможность.
Спасибо
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/mayank-samadhiya-6827301a7/
GitHub: https://github.com/mayanksamadhiya12345/LGMVIP-DataScience
#datascienceinternship #machinelearning #github #letsgrowmore #oppurtunity #EDA
