Data Science Marathon: 120 Projects To Build Your Portfolio

项目列表您提供了覆盖了不同领域和技能的120个项目，包括数据科学、机器学习、自然语言处理、Web开发、游戏开发等。这是一个很好的资源，可以帮助你在这些领域获得实践经验。以下是对您列出项目的分类和简要描述：

数据科学与机器学习：

1. 自动驾驶车辆碰撞预测
2. KNN算法实现
3. 股票价格预测模型
4. 用Python和scikit-learn进行数据集分析
5. 使用TensorFlow和Keras构建神经网络
6. 用Pycaret进行自动化机器学习项目
7. 实时社交媒体情感分析
8. 天气预测模型实现
9. 用TPOT（AutoML）进行超参数调优
10. 利用PyCaret（AutoML）进行信用卡欺诈检测
11. 使用H2O Auto ML进行客户流失预测
12. 使用Eval ML（自动机器学习）进行心脏病风险评估
13. Bikesharing计数预测
14. 土壤数据分析
15. 使用Auto Keras（自动机器学习）进行房价预测
16. 使用EvalML进行住院患者死亡风险评估
17. 员工绩效评估模型
18. 饮用水的潜在可喝性预测
19. 实时监控社交媒体上的病毒信息
20. 使用Auto ML进行医疗记录分类

Web开发： 21. 创建一个个人博客或新闻网站 22. 使用Django构建电子商务网站 23. 开发一个实时聊天应用 24. 使用Flask和SQLAlchemy构建一个REST API 25. 创建一个基于地理位置的定位服务 26. 使用Django构建多用户待办事项列表应用 27. 开发一个个人投资规划网站 28. 使用Django和Tweepy构建一个Twitter代理 29. 创建一个基于JSON的字典应用 30. 使用Python和Tkinter构建一个随机密码生成器GUI 31. 开发一个科学计算器GUI应用 32. 利用Steganography进行图像隐藏

游戏开发： 33. 编写Python简单的英语拼写检查器 34. 创建一个Tic-Tac-Toe游戏（可以使用Tkinter或Turtle） 35. 开发一个基于Python和Canvas的“我们的宠物”游戏 36. 利用Turtle模块编写一个绘图程序 37. 创建一个基于Python的贪吃蛇游戏（可以使用Tkinter或pygame） 38. 开发一个简单的跳跃游戏

其他实践项目： 39. 编写一个爬虫来提取网页数据 40. 使用Python进行文本处理和分析 41. 创建一个简单的Markov链模型 42. 利用RegExp进行文本匹配和操作 43. 使用Pandas处理数据集 44. 构建一个基于TensorFlow的图像识别模型 45. 创建一个自然语言处理项目（如情感分析、命名实体识别等） 46. 编写一个Python脚本来自动化常见任务 47. 使用Selenium进行网页自动化测试 48. 利用Beautiful Soup和Request进行Web数据抓取和解析 49. 构建一个基于TensorFlow的文本生成模型（如GPT） 50. 使用Python和OpenCV处理视频或图像数据

软件开发与工具实践： 51. 学习并使用Git进行代码版本控制 52. 使用Docker容器化应用程序 53. 构建一个基于Flask的简单Web服务 54. 实现一个命令行工具（CLI） 55. 使用SQLite或PostgreSQL进行数据库管理和操作 56. 学习并使用Django框架构建Web应用程序 57. 使用React或Vue.js构建前端应用程序 58. 利用Python和scikit-learn进行数据集分析和可视化 59. 使用Jupyter Notebooks进行交互式数据科学 60. 学习并使用React Native构建跨平台移动应用程序

个人成长与项目规划： 61. 制定一个60天或120天的学习计划 62. 在完成每个项目后，记录下来你的学习经历和收获 63. 分享你的项目进度和成果（如博客、GitHub等） 64. 参与编程挑战赛或Hackathons以提高技能 65. 定期复盘学习进度，调整学习计划以适应新的学习需求 66. 在完成项目后，进行代码审查和重构以提高代码质量 67. 与其他学习者或社区一起学习和分享知识

这个列表提供了一个全面的路径，涵盖了从Web开发到数据科学、软件工程到个人成长等多个领域。每个项目都是为了帮助你理解和掌握相关技能，以及提升你的编程和数据分析能力。记住，实践是学习的关键部分，所以不要害怕开始，只要持之以恒地实践和尝试新事物，你就会在这个领域中取得进展。