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看你拥有的学位，而是看你能做什么，能为组织带来什么价值。因此，从学习的初始阶段开始，就必须从事数据科学项目。我们现在将讨论一些最适合初学者的数据科学项目。这些项目可以帮助你获得基础知识，这对你以后的职业生涯大有裨益。

我们将数据科学项目分为三个级别

初级水平——当然，这些数据科学项目想法相当容易实现，因为你不需要使用任何复杂的数据科学技术。初级水平的学生可以使用分类算法或基本回归等简单方法解决这些问题。
中级水平——与面向初学者的数据科学项目相比，这些项目更具挑战性。它们包含需要严格模式识别技能的数据集。您需要具有工程背景才能理解和承担此类项目。机器学习项目 意大利手机号码列表 是此类中级数据科学项目的重要组成部分。
高级水平——顾名思义，您需要高水平的理解才能准备此类项目。它最适合对神经网络、推荐系统和深度学习等数据科学方面有足够了解的人。这些项目也包括高维数据。这些数据科学项目示例很有创意，当您以合格数据科学家的身份毕业时，应该成为您简历的一部分。
现在我们将讨论一些适合初学者的简单但令人兴奋的数据科学项目。

适合初学者的 5 大数据科学项目
1.鸢尾花数据集
1936 年，英国生物学家罗纳德·费舍尔 (Ronald Fisher) 引入了这个多元数据集。这是线性判别分析的一个简单示例。埃德加·安德森 (Edgar Anderson) 收集了量化鸢尾花三种相关物种的形态变异所需的数据。

该数据集包含来自这三个鸢尾属物种（山鸢尾、维吉尼亚鸢尾和变色鸢尾）的 50 个样本。该数据集涉及测量样本的四个特征，即萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。Fisher 使用这四个特征的组合来开发线性判别分析模型，以区分一个物种与另一个物种。

鸢尾花数据集可能是模式识别文献中最简单、用途最广泛的数据集。这是因为该项目仅涉及 150 行和 4 列的研究。列构成了区别性特征，而行包含来自三种鸢尾花的 50 个样本的数据。