tkarim45/Beginner-Data-Science-Projects

这是什么？

一个收集适合初学者的数据科学项目的GitHub仓库。每个项目都是一个独立的Jupyter笔记本，包含真实数据集、清晰解释和可运行代码——专为学生、转行者以及自学者设计。

里面有什么？

• 115个项目分为11个类别：分类、回归、时间序列、自然语言处理、聚类、推荐系统、异常检测、探索性数据分析/可视化、杂项应用、计算机视觉和机器人技术。
• 项目按难度排序（初级 → 中级 → 高级），并附带学习路径，从基础知识（pandas、sklearn、基础机器学习）开始，逐步过渡到文本/自然语言处理、计算机视觉/深度学习以及高级主题。
• 每个项目都有自己的文件夹，包含README、requirements.txt文件和一个可运行的笔记本。

如何使用

1. 先决条件：Python 3.9+ 和 Jupyter Notebook/Lab。
2. 安装核心库：pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn jupyter
3. 克隆仓库：git clone https://github.com/tkarim45/Beginner-Data-Science-Projects.git
4. 选择一个项目（例如，cd "Iris Flower Classification"），安装其依赖（pip install -r requirements.txt），然后运行jupyter notebook。

贡献

欢迎贡献。规则：每个拉取请求一个项目，包含README + requirements.txt + 可运行的笔记本，大型数据集（>10 MB）需外部托管，并且不要提交模型二进制文件。

许可证

MIT许可证——可自由用于学习。