数据科学 项目1：足球运动员的评分（ ） 使用来自欧洲足球数据库的数据并建立了回归模型，以基于各种属性预测足球运动员的整体评分。 使用Flask构建了基本的API，并将其部署到GCP，Herolu和Pivotal云平台中。 项目2：预测一个人每年的收入是否超过5万（ ） 建立了几个分类模型，以预测一个人每年从经典成人数据集中赚取的收入是否超过5万。 建立了KNN，决策树，随机森林和XGBoost模型，并通过比较各自的AUC和准确性得分，比较了哪一种最适合数据集。 项目3：Zomato

Zomato-API-数据分析 目标：大数据是推动技术发展趋势的简写，这为了解世界和制定决策的新方法打开了大门。 许多组织正在利用这些大量数据通过个性化营销，提高自动化程度和更好地进行预测来获得客户体验。 随着新的在线平台争夺全球市场和客户，尤其是向家庭提供饭菜的业务正在发生快速变化。 因此，对于我们的项目，我们希望通过不同的数据探索方法来探索来自餐厅整合商和食品配送应用程序“ Zomato”的数据。 项目大纲： 该项目的目的是从API中提取实时数据，并将其流式传输到SQL和NoSQL数据库