Courses
Nhập môn Python
4 giờ
7M
TL;DR
- Bài viết này liệt kê 50+ ý tưởng dự án Python trải rộng các nhóm: người mới bắt đầu, trung cấp, nâng cao và dự án thú vị
- Các dự án cho người mới tập trung vào phân tích và trực quan hóa dữ liệu với tập dữ liệu thực tế (thể thao, tài chính, thương mại điện tử)
- Các dự án trung cấp giới thiệu học máy, nhận dạng hình ảnh và NLP trên dữ liệu không dạng bảng
- Các dự án nâng cao bao gồm hệ thống gợi ý, học sâu, quy trình NLP và triển khai ML
- Hãy chọn dự án dựa trên mối quan tâm thực sự, đảm bảo khả thi, và chia sẻ sản phẩm của bạn để xây dựng hồ sơ khoa học dữ liệu mạnh
Trước khi bắt đầu với các dự án Python
Nếu bạn đã quen thuộc với Python, bạn có thể bắt đầu ngay với các dự án này. Tuy nhiên, nếu bạn muốn xây dựng các kỹ năng nền tảng cần thiết để khởi đầu với dự án Python, hãy xem danh sách khóa học Python tương tác của chúng tôi.
Khi đã sẵn sàng làm dự án, hãy khám phá DataLab, bắt đầu làm và xuất bản dự án của bạn trong sổ tay dữ liệu đã được cấu hình sẵn của DataCamp, ngay trên trình duyệt. Bạn cũng có thể tham khảo ý tưởng dự án AI và dự án tác nhân AI do chúng tôi tuyển chọn để nắm bắt xu hướng mới nhất.
Dự án Python cho người mới bắt đầu
Là người mới bắt đầu, bạn nên tận dụng các dự án Python để ghi nhớ những gì đã học và tiếp thu kỹ năng mới. Nhóm dự án này chủ yếu xoay quanh các tác vụ phân tích dữ liệu khám phá, bên cạnh các tác vụ mô hình hóa và dự báo đơn giản trên các tập dữ liệu thực tế liên quan.
1. Phân tích dữ liệu giá kim cương
Kim cương được chia thành năm loại tạp chất dựa trên cấu trúc nguyên tử carbon. Tập dữ liệu Diamonds từ Kaggle còn cung cấp nhiều thông tin hơn — độ cắt, độ trong, màu sắc và giá. Hãy rèn luyện kỹ năng trực quan hóa dữ liệu của bạn với phân tích khám phá trên tập này.
2. Phân tích dữ liệu độ tuổi vỏ bào ngư
Đây là một tập dữ liệu bào ngư độc đáo. Vỏ bào ngư là kỳ quan tự nhiên, và bạn có thể xác định tuổi của chúng bằng cách đếm các vòng trong vỏ. Liệu bạn có thể xác định tuổi của vỏ bào ngư với kỹ năng phân tích dữ liệu Python không?
3. Phân tích dữ liệu Premier League
Một tập dữ liệu bóng đá nơi bạn có thể khám phá, phân tích và trực quan hóa các sự kiện từ mùa giải 2018–2019 của Giải Ngoại hạng Anh. Tập dữ liệu Soccer Data là một dự án Python tuyệt vời cho người mới bắt đầu trong phân tích dữ liệu. Nó có bộ đặc trưng phong phú, từ thông tin trận đấu cơ bản đến số liệu thống kê chuyên sâu.
Dự án đi kèm từ điển dữ liệu rõ ràng và các thử thách có định hướng. Ngoài ra, nó còn có các kịch bản thực tế, không chỉ khiến dự án hấp dẫn hơn mà còn là một bài tập toàn diện có thể đưa vào hồ sơ. Đây là dự án cân bằng giữa học có hướng dẫn và khám phá mở, rất phù hợp để phát triển kỹ năng.
Dữ liệu từ một dự án Python cho người mới, phân tích xu hướng bóng đá
4. Dự đoán rời bỏ dịch vụ viễn thông
Rời bỏ khách hàng là một trong những bài toán học máy nền tảng. Trong tập dữ liệu khách hàng này, bạn sẽ có thể dự đoán việc rời bỏ của khách hàng cho một nhà mạng dựa trên dữ liệu sử dụng của họ. Tập dữ liệu bao gồm nhiều đặc trưng như số lần gọi bị lỗi, thời gian đăng ký và giá trị khách hàng, giúp bạn có nguồn lực phong phú để phân tích chuyên sâu. Dự án cho người mới kèm các thử thách có hướng dẫn tập trung vào khám phá dữ liệu, trực quan hóa và phân tích thống kê, cung cấp lộ trình học tập có cấu trúc. Kịch bản thực tế còn tăng độ phức tạp và tính liên quan, yêu cầu bạn dự đoán rời bỏ khách hàng khi có đối thủ mới gia nhập thị trường.
5. Giá cổ phiếu và dự báo
Bạn tò mò điều gì khiến thị trường chứng khoán biến động? Tập dữ liệu cổ phiếu công nghệ 2010–2021 cho phép bạn phân tích giá lịch sử từ các công ty công nghệ lớn như Apple, Tesla và Amazon.
6. Dữ liệu ném rổ NBA
Ở cự ly nào cầu thủ bóng rổ có khả năng ghi điểm cao nhất? Với tập dữ liệu ném rổ của NBA thu thập từ vòng play-off 2021, bạn sẽ có thể trả lời câu hỏi đó.
7. Dự báo doanh số thương mại điện tử
Sử dụng tập dữ liệu thương mại điện tử từ một nhà bán lẻ trực tuyến, hãy tận dụng kỹ thuật trực quan hóa và dự báo để dự đoán doanh số tương lai. Tập dữ liệu phong phú, bao quát đơn hàng từ nhiều quốc gia trong một năm và gồm nhiều biến như số hóa đơn, mã hàng, số lượng và đơn giá. Điều này cho phép phân tích đa chiều gồm xu hướng chuỗi thời gian, phân khúc khách hàng và phân loại sản phẩm. Các thử thách khuyến khích bạn khám phá bất thường dữ liệu như số lượng âm, trực quan hóa lợi nhuận theo các khung thời gian khác nhau và so sánh kích thước đơn hàng giữa các quốc gia. Những tác vụ này không chỉ giúp bạn luyện kỹ năng khoa học dữ liệu cốt lõi mà còn mô phỏng câu hỏi kinh doanh thực tế. Kịch bản còn thêm lớp phức tạp khi yêu cầu bạn phân loại hơn 4000 sản phẩm độc nhất dựa trên nhiều đặc điểm—một tác vụ rất phù hợp trong ngành thương mại điện tử.
Một dự án Python cho người mới khác, phân tích dữ liệu eCommerce
8. Phân tích danh sách Airbnb
Đây là một tập dữ liệu Airbnb để hiểu động lực đằng sau các danh sách cho thuê. Bạn sẽ biết khu vực nào có danh sách phổ biến nhất, mối quan hệ giữa giá và loại phòng, và nhiều điều khác.
9. Phân tích dữ liệu GDP
Tổng sản phẩm quốc nội là một trong những chỉ số mạnh mẽ nhất phản ánh sức khỏe kinh tế của một vùng hay một quốc gia. Trong tập dữ liệu này, hãy phân tích cách GDP đã thay đổi của các quốc gia trong 50 năm qua.
10. Phân tích dữ liệu Thế vận hội
Quốc gia nào thành công nhất ở môn Judo? Chiều cao vận động viên ảnh hưởng thế nào đến thành tích trong một môn thể thao? Với phân tích khám phá tập dữ liệu Olympics, bạn sẽ trả lời được những câu hỏi này và hơn thế nữa.
Một ví dụ về phát hiện từ dự án Olympics
Dự án Python trung cấp
Vượt ra ngoài các tác vụ và tập dữ liệu cơ bản, nhóm dự án Python này sẽ thử thách bạn với dữ liệu không dạng bảng (ví dụ: ảnh, âm thanh) và kiểm tra khả năng học máy của bạn trên nhiều bài toán.
1. Phân loại thể loại bài hát từ dữ liệu âm thanh
Bạn có thực sự đam mê âm nhạc? Vậy bạn sẽ thích dự đoán thể loại nhạc bằng học máy trên một tập dữ liệu âm nhạc trong dự án nhận dạng âm thanh này. Dự án Python trung cấp này bao quát toàn bộ quy trình khoa học dữ liệu, từ khám phá dữ liệu và tạo đặc trưng đến triển khai và đánh giá nhiều thuật toán học máy. Dự án cũng đề cập chủ đề nâng cao như xử lý dữ liệu mất cân bằng và kỹ thuật đánh giá mô hình như cross-validation. Đây là trải nghiệm học tập tuyệt vời và là mảnh ghép ấn tượng cho hồ sơ của những ai muốn nâng cao kỹ năng.
2. Phân tích và trực quan hóa lượt đón của Uber ở New York
Các tập dữ liệu có vị trí địa lý luôn thú vị để phân tích và trực quan hóa trên bản đồ. Tập dữ liệu uber pick-up với hơn 20 triệu lượt gọi xe tại New York City cũng không ngoại lệ.
3. Nhận dạng ký tự viết tay
Nhận dạng chữ số MNIST là điểm khởi đầu tuyệt vời để luyện học sâu. Tuy nhiên, tập dữ liệu bảng chữ cái viết tay A–Z tăng mức độ thách thức vì bạn dự đoán các chữ cái tiếng Anh viết tay.
4. Phát hiện gian lận thẻ tín dụng
Gian lận thẻ tín dụng luôn là thách thức — chủ yếu vì dữ liệu bị mất cân bằng lớp nghiêm trọng. Hãy xem bạn có thể xử lý điều đó trong tập dữ liệu gian lận thẻ tín dụng này không. Dự án này phù hợp với người dùng Python trung cấp đến nâng cao quan tâm đến khoa học dữ liệu và ứng dụng học máy trong tài chính và an ninh. Dự án liên quan đến phân tích toàn diện các giao dịch thẻ tín dụng để phát hiện hoạt động gian lận. Nó bao phủ dải kỹ năng rộng, từ vẽ bản đồ không gian địa lý đến mô hình dự đoán. Dự án cũng nêu ra thách thức thực tế như xử lý dữ liệu mất cân bằng và cân nhắc đạo đức về dương tính giả trong phát hiện gian lận.
Một ví dụ trực quan hóa không gian địa lý từ dự án Python trung cấp này
5. Dự đoán giới tính bằng âm thanh
Trong dự án dự đoán giới tính này, bạn sẽ dùng gói fuzzy để phân loại giới tính của tên dựa trên âm vị và cách chúng phát âm.
6. Tỷ lệ hủy đặt phòng khách sạn
Nếu bạn quan tâm đến bất động sản, tập dữ liệu nhu cầu đặt phòng khách sạn cho phép bạn hiểu tỷ lệ hủy đặt phòng. Với các kỹ thuật học máy đơn giản, bạn có thể thử dự đoán khả năng hủy đặt phòng dựa trên dữ liệu lịch sử.
7. Phát hiện khuôn mặt trong ảnh
Từng thắc mắc iPhone vẽ khung quanh khuôn mặt bạn như thế nào chưa? Đó là vì nó thực hiện phát hiện khuôn mặt phía sau. Bạn có thể tạo chức năng tương tự bằng tập dữ liệu phát hiện khuôn mặt gồm ảnh có chú thích khuôn mặt.
8. Nhận dạng khuôn mặt với học có giám sát
Giải bài toán phân biệt ảnh của Arnold Schwarzenegger với các khuôn mặt khác bằng một tập dữ liệu nhận dạng khuôn mặt có nhãn. Bạn sẽ xây dựng toàn bộ pipeline ML trong Python và scikit-learn, sau đó tối ưu hóa và đánh giá mô hình.
9. Phân tích và dự đoán nhu cầu chia sẻ xe đạp
Tập dữ liệu chia sẻ xe đạp này chứa lượng thông tin lớn về các chuyến đi cho một startup chia sẻ xe đạp. Tập dữ liệu bao gồm các yếu tố như điều kiện thời tiết, thời điểm trong ngày và ngày nghỉ lễ để dự đoán nhu cầu thuê xe đạp ở Seoul. Bạn có thể so sánh mẫu thuê theo các thời điểm trong ngày và mùa, trực quan hóa tác động của nhiệt độ lên việc thuê xe, và xác định các biến ảnh hưởng mạnh nhất đến nhu cầu.
Một ví dụ từ dự án Python về thuê xe đạp
Dự án Python nâng cao
Những dự án nâng cao này vượt ra ngoài các tập dữ liệu phức tạp và thách thức bạn áp dụng giải pháp sáng tạo cho các vấn đề thú vị. Dù là xây dựng hệ thống gợi ý phim, phân tích mạng lưới giữa các nhân vật trong sách, hay diễn giải ngôn ngữ ký hiệu bằng học máy, các dự án này sẽ đủ phức tạp để bạn học thêm kỹ năng trong quá trình làm.
1. Xây dựng hệ thống gợi ý phim
Các nền tảng streaming đưa ra gợi ý chi tiết dựa trên cách bạn và những người giống bạn tương tác với nội dung. Trong dự án hệ thống gợi ý này, bạn sẽ học cách xây dựng hệ thống gợi ý phim bằng cộng tác lọc và lọc theo nội dung.
2. Nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu Mỹ
Ngôn ngữ ký hiệu Mỹ là ngôn ngữ chính của nhiều người khiếm thính ở Bắc Mỹ. Trong dự án nhận dạng ảnh này, bạn sẽ dùng học sâu để nhận dạng các chữ cái ASL.
3. Nhận dạng biển số xe theo thời gian thực
Một dự án tuyệt vời về nhận dạng số biển số theo thời gian thực bằng học sâu trên dữ liệu video. Xem dự án GitHub chứa tập dữ liệu và mã nguồn.
Một dự án Python nâng cao về phát hiện biển số xe - nguồn
4. Phát hiện tin nhắn rác SMS
Phát hiện spam là nền tảng của khoa học dữ liệu và cần kết hợp các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy. Hãy tạo công cụ phát hiện spam với tập dữ liệu SMS này.
5. Phân tích mạng trong Game of Thrones
Dù bây giờ đã hơi cũ, Game of Thrones từng làm say mê trí tưởng tượng của cả thế giới theo cách hiếm có. Với dàn nhân vật và cốt truyện đồ sộ như vậy, ai là nhân vật quan trọng nhất? Trong dự án Phân tích Mạng này, bạn sẽ trả lời chính câu hỏi đó.
6. Phân loại thể loại phim với đầu ra đa nhãn
Một bộ phim có thể kết hợp nhiều thể loại. Với tập dữ liệu phim Netflix, bạn có thể áp dụng phân loại đa nhãn để dự đoán nhiều thể loại mà một bộ phim có thể có dựa trên mô tả, xếp hạng, và nhiều yếu tố khác.
7. Xây dựng và triển khai pipeline học máy
Dù đây không phải một dự án cụ thể, việc triển khai và duy trì các dự án khác trong danh sách là kỹ năng cực kỳ hữu ích để thể hiện với nhà tuyển dụng. Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học chính xác cách thực hiện.
Dự án Python về phát triển web và tự động hóa
Python được sử dụng rộng rãi để xây dựng ứng dụng web và tự động hóa các tác vụ lặp lại. Những dự án này giúp bạn xây dựng kỹ năng thực tiễn có thể áp dụng trực tiếp tại nơi làm việc.
1. Xây dựng REST API với FastAPI
Tạo API RESTful cho một trình quản lý tác vụ hoặc blog bằng FastAPI. Bạn sẽ học định tuyến endpoint, xác thực yêu cầu, tích hợp cơ sở dữ liệu và tài liệu API với Swagger.
2. Website hồ sơ cá nhân với Django
Xây dựng một trang hồ sơ chuyên nghiệp bằng Django để trưng bày các dự án của bạn. Bao gồm mục blog, thư viện dự án và biểu mẫu liên hệ—một cách tuyệt vời để thể hiện kỹ năng Python full‑stack.
3. Trình thu thập dữ liệu web theo dõi giá
Xây dựng một trình thu thập dữ liệu web tự động bằng BeautifulSoup hoặc Scrapy để theo dõi giá sản phẩm trên các trang thương mại điện tử và gửi cảnh báo khi giá giảm dưới ngưỡng.
4. Tự động sắp xếp tệp
Tạo script Python tự động sắp xếp tệp trong thư mục tải về của bạn theo loại, ngày hoặc dự án. Đây là phần mở đầu tuyệt vời cho tự động hóa bằng Python và làm việc với hệ thống tệp.
5. Hệ thống tự động hóa email
Xây dựng hệ thống gửi email cá nhân hóa bằng smtplib của Python và kỹ năng tích hợp API Python. Tự động hóa bản tin, nhắc nhở, hoặc email theo dõi dựa trên các kích hoạt từ cơ sở dữ liệu hay bảng tính.
Dự án Python về AI và AI sinh tạo
AI và AI sinh tạo là những kỹ năng được săn đón hàng đầu vào năm 2026. Các dự án này sẽ giúp bạn tích lũy kinh nghiệm thực tế với mô hình ngôn ngữ lớn, chatbot và ứng dụng được AI hỗ trợ.
1. Xây dựng chatbot AI với Streamlit
Tạo một chatbot tương tác sử dụng OpenAI API và Streamlit cho giao diện người dùng. Bạn sẽ học cách quản lý lịch sử hội thoại, xử lý yêu cầu API và triển khai ứng dụng web. Tham khảo hướng dẫn dự án khoa học dữ liệu với ChatGPT để lấy cảm hứng.
2. Bảng điều khiển phân tích cảm xúc
Xây dựng bảng điều khiển phân tích cảm xúc của dữ liệu văn bản bằng kỹ thuật NLP. Dùng các thư viện như NLTK hoặc Hugging Face Transformers để phân loại văn bản thành tích cực, tiêu cực hoặc trung tính, và trực quan hóa kết quả với Matplotlib hoặc Plotly.
3. Hệ thống Hỏi & Đáp cho tài liệu PDF
Xây dựng hệ thống Thu hồi tăng cường sinh (RAG) cho phép người dùng đặt câu hỏi về các tài liệu PDF đã tải lên. Dự án này kết hợp phân tích tài liệu, vector embedding và tích hợp LLM—một kỹ năng được săn đón vào năm 2026.
4. Trình tóm tắt nội dung dùng AI
Tạo công cụ nhận bài viết hoặc tài liệu dài và tạo bản tóm tắt súc tích bằng OpenAI hoặc Hugging Face API. Bạn sẽ học kỹ thuật nhắc lệnh, tích hợp API và xử lý văn bản.
5. Xây dựng tác nhân AI
Sử dụng các framework như LangChain hoặc CrewAI để xây dựng một tác nhân AI có thể tự động hoàn thành các tác vụ như nghiên cứu chủ đề, tạo báo cáo hoặc trả lời câu hỏi từ một cơ sở tri thức.
Dự án Python thú vị để nâng cao kỹ năng
Dù không quá phức tạp, những dự án này cung cấp tập dữ liệu thú vị và hấp dẫn để bạn khám phá và bắt đầu, giúp tăng tốc hành trình học Python của mình.
1. Nhận dạng tác giả truyện kinh dị
Phân loại tác phẩm của các nhà văn trinh thám. Xác định một đoạn trích thuộc về Edgar Allen Poe, HP Lovecraft hay Mary Shelley.
2. Dự đoán doanh số trò chơi điện tử
Bạn đang chờ một tựa game sắp ra mắt từ Activision hoặc EA? Hãy thử dự đoán mức độ bán chạy của nó bằng dữ liệu doanh số trò chơi điện tử từ hơn 16 nghìn tựa game trước đây.
3. Dự đoán kiểu tính cách Myers-Briggs (MBTI)
Có 16 kiểu tính cách theo chỉ báo MBTI. Thay vì tìm trên Google, hãy thử dự đoán tính cách của bạn bằng tập dữ liệu kiểu tính cách này.
4. Làm sạch dữ liệu chiến dịch marketing ngân hàng
Làm sạch dữ liệu là kỹ năng thiết yếu cho kỹ sư dữ liệu, bao gồm đọc, chỉnh sửa, tách và lưu trữ dữ liệu. Trong dự án làm sạch dữ liệu marketing ngân hàng này, bạn sẽ áp dụng kỹ năng làm sạch dữ liệu để xử lý dữ liệu chiến dịch marketing của ngân hàng — chỉnh sửa giá trị, thêm đặc trưng mới, chuyển đổi kiểu dữ liệu và lưu kết quả vào nhiều tệp.
5. Dự đoán mức độ phổ biến của bài hát
Với tập dữ liệu tuyệt vời về các bài hát từ thập niên 50, bạn có thể dự đoán độ phổ biến của một bài hát dựa trên nhiều thuộc tính.
6. Khám phá điểm thi trường công NYC
Mỗi năm, kết quả thi của trường học ảnh hưởng đến cục diện xét tuyển đại học của hàng triệu học sinh. Trong dự án điểm thi trường công NYC này, bạn sẽ dùng dữ liệu kết quả thi chuẩn hóa của các trường công NYC để xác định những trường có kết quả Toán tốt nhất, xem hiệu suất thay đổi theo từng quận, và tìm ra mười trường có thành tích cao nhất thành phố.
7. Thống trị bảng xếp hạng âm nhạc
Với tập dữ liệu Spotify khoảng 600 bài hát từ 2010 đến 2019, bạn sẽ có thể khám phá và phân tích cách các thể loại phổ biến đã thay đổi trong thập kỷ qua, dự đoán thể loại của một bài hát dựa trên các thuộc tính chính, và nhiều hơn nữa.
8. Phân tích cơ sở dữ liệu Lego
Dự án này cũng cần một số kỹ năng SQL, cơ sở dữ liệu Lego cho phép bạn rà soát hàng nghìn giao dịch bán Lego trong năm và hiểu bộ Lego nào mang lại doanh số cao nhất.
Các dự án Python có hướng dẫn & không hướng dẫn để luyện tập
Xuyên suốt bài viết, chúng tôi đã liên kết đến nhiều dự án và tập dữ liệu trên DataCamp. DataCamp cung cấp nhiều dự án có hướng dẫn và không hướng dẫn tùy theo mức độ khó bạn hướng tới. Dưới đây là danh sách các dự án bổ sung để luyện tập.
Dự án Python có hướng dẫn để luyện tập
1. Dự đoán phê duyệt thẻ tín dụng
Phê duyệt thẻ tín dụng tự động là một trường hợp sử dụng học máy lớn trong ngân hàng. Trong dự án phê duyệt thẻ này, bạn sẽ học cách dự đoán liệu một hồ sơ xin cấp thẻ có được ngân hàng chấp thuận hay bị từ chối.
2. Lịch sử trực quan của các chủ nhân Giải Nobel
Gần như ai làm nghiên cứu cũng mơ một lần trong đời nhận Nobel. Nhưng tuổi tác, chủng tộc và giới tính có ảnh hưởng đến cơ hội của bạn không? Hãy tìm hiểu bằng cách phân tích dữ liệu về những người đoạt giải từ năm 1901.
3. Khảo sát xu hướng trạm sạc xe điện
Khi xe điện trở nên phổ biến hơn, việc hiểu tốc độ tăng trưởng và mô hình sử dụng của hạ tầng sạc là rất quan trọng cho quy hoạch và phát triển. Khám phá xu hướng sạc EV giai đoạn 2014–2022 bằng kỹ thuật xử lý và nối dữ liệu.
4. Tái hiện Bản đồ Ma của John Snow
Bác sĩ John Snow (không phải nhân vật trong Game of Thrones) đã vẽ tay các ca bệnh tả và suy luận nguồn gốc của đợt bùng phát trong khu vực của ông, đặt nền móng cho dịch tễ học hiện đại. Trong dự án lịch sử này, bạn sẽ tái hiện công trình và bản đồ nổi tiếng của ông.
5. Tạo từ khóa cho Google Ads
Tạo từ khóa cho quảng cáo tìm kiếm là công việc đòi hỏi tỉ mỉ và mất công. Nếu có thể tự động hóa tác vụ này bằng Python thì sao? Trong dự án từ khóa Google Ads này, bạn sẽ học cách làm chính xác điều đó.
Dự án Python không hướng dẫn để luyện tập
1. Khám phá lịch sử Lego
Có khoảng 1140 mảnh Lego được sản xuất mỗi giây. Tìm hiểu cách thương hiệu đồ chơi nổi tiếng nhất thế giới trở nên thống trị bằng cách phân tích dữ liệu doanh số lịch sử.
2. Khám phá ra việc rửa tay
Rửa tay là điều tự nhiên với tất cả chúng ta ngày nay, nhưng trước kia không phải vậy. Thực tế, bác sĩ người Hungary Ignaz Semmelweis đã phát hiện lợi ích của việc rửa tay bằng cách phân tích dữ liệu tử vong của bệnh nhân trong bệnh viện. Hãy tái hiện phân tích dữ liệu của ông bằng tập dữ liệu này.
3. Tần suất từ trong các tiểu thuyết kinh điển
Trong dự án này, bạn sẽ thu thập một cuốn tiểu thuyết từ trang Project Gutenberg rồi phân tích phân phối từ vựng trong một kho sách lớn.
4. So sánh mối quan tâm tìm kiếm với Google Trends
Google cung cấp API Trends bằng Python để người dùng có thể tìm mức độ quan tâm tìm kiếm của bất kỳ từ khóa nào. Đây là nguồn dữ liệu chuỗi thời gian tuyệt vời với bản ghi từ năm 2004. Trong dự án Google Trends này, bạn sẽ khám phá mức độ tìm kiếm trên toàn thế giới của năm trình duyệt internet lớn.
Cách chọn dự án Python đưa vào resumé
Với danh sách dài các dự án Python này, bạn sẽ chọn cái nào để đưa vào resumé? Theo Nick Singh, tác giả cuốn sách bán chạy "Ace the Data Science Interview", dưới đây là bốn nguyên tắc then chốt khi bạn theo đuổi các dự án Python.
1. Dự án nên xuất phát từ sở thích thực sự
Làm một dự án về chủ đề bạn quan tâm sẽ khiến toàn bộ quá trình hấp dẫn hơn và tăng khả năng bạn hoàn thành nó. Hơn nữa, sự nhiệt huyết này sẽ thể hiện khi bạn trình bày với nhà tuyển dụng về dự án của mình.
2. Đơn giản thắng phức tạp
Ngày nay, rất dễ bị phân tâm bởi công cụ hào nhoáng và kỹ thuật tiên tiến. Tuy nhiên, khoa học dữ liệu trong thực tế đòi hỏi cách tiếp cận giản đơn, thực dụng để xây dựng giải pháp. Một trong những mục tiêu của dự án là thể hiện khả năng phát triển các giải pháp khoa học dữ liệu hữu ích với kỹ thuật tương đối đơn giản.
3. Luôn hoàn thành dự án
Rất dễ bị mở rộng phạm vi quá mức khi làm dự án. Quy tắc ngón tay cái là luôn xác định phạm vi dự án mà bạn biết chắc có thể hoàn thành từ A đến Z — ngay cả khi chỉ là một bài tập phân tích dữ liệu đơn giản.
4. Dự án nên có tác động đo lường được
Khi hoàn thành dự án, hãy chắc chắn chia sẻ công việc của bạn và nhận phản hồi từ cộng đồng theo cách có thể đo lường. Dù là sao trên GitHub, lượt chia sẻ trên LinkedIn, hay lượt nhắc trên Reddit—chia sẻ công việc là cách tốt nhất để chứng minh tác động định lượng của dự án với các nhà tuyển dụng tiềm năng.
Nâng tầm việc học Python của bạn
Chúng tôi hy vọng bạn thích danh sách dự án Python này và chúng có thể tăng tốc hành trình học Python của bạn. Nếu bạn muốn bắt đầu và cần ôn lại Python trước, đừng quên xem chương trình học Python của DataCamp. Bạn cũng có thể khám phá các hướng dẫn về các thư viện Python hàng đầu cho khoa học dữ liệu và xây dựng hồ sơ khoa học dữ liệu xuất sắc.
Chủ đề