介绍
数据科学（机器学习）项目为你提供了一种有前途的方式来启动你在该领域的职业。你不仅可以通过应用它来学习数据科学，还可以在自己的简历上展示一些项目！
如今，招聘人员通过他/她的工作来评估应聘者的潜力，而不是将重点放在认证上。如果你没有什么东西可以告诉他们，那也没关系！这是大多数人挣扎和错过的地方。
你以前可能曾处理过几个问题，但是如果你无法使其表现得那么好且易于解释，那么究竟有什么人会知道你的能力呢？这些项目将为你提供帮助。想想你将花费在这些项目上的时间，例如培训课程。练习花费的时间越多，你就会变得更好！
我们确保为你提供不同领域的各种问题。我们认为，每个人都必须学习如何巧妙地处理大量数据，因此其中包括大型数据集。另外，我们确保所有数据集都是开放的并且可以自由访问。
有用的信息
为了帮助你确定从何处开始，我们将该列表分为3个级别，即：
初级：此级别包含相当容易使用的数据集，并且不需要复杂的数据科学技术。你可以使用基本回归或分类算法来解决它们。而且，这些数据集有足够的开放教程来帮助你入门。中级：此级别包含本质上更具挑战性的数据集。它由中型和大型数据集组成，需要一些认真的模式识别技能。此外，功能工程将在这里有所作为。机器学习技术的使用没有限制；阳光下的一切都可以使用。高级：此级别最适合理解高级主题（如神经网络，深度学习，推荐系统等）的人员。此处还提供了高维数据集。另外，这是时候发挥创造力了。查看最佳数据科学家将其带入他们的工作和代码的创造力。目录
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1.虹膜数据集
这可能是模式识别文献中最通用、最简单、资源最丰富的数据集。没有什么比虹膜数据集学习分类技术更简单的了。如果你是全新的数据科学学习生，这将成为你的起点。数据只有行4列。
问题：根据可用属性预测花朵的类别。
开始：获取数据：