أهم 8 موضوعات ومشروعات لاستخراج البيانات في لغة Python [للمستجدين]

هل تريد اختبار مهاراتك في التنقيب عن البيانات؟ لقد وصلت إلى المكان الصحيح إذن لأن هذه المقالة ستوضح لك أفضل مشاريع التنقيب عن البيانات في Python. اختر أيًا مما يلي يتوافق مع اهتماماتك ومتطلباتك.

لقد ناقشنا كل مشروع بالتفصيل حتى تتمكن من فهم كل مشروع بسهولة والبدء في العمل عليه على الفور.

أهم أفكار مشاريع استخراج البيانات في بايثون

1. تورسينس للسياحة

يعد مشروع TourSense من بين أفضل أفكار مشاريع التنقيب عن البيانات في Python للطلاب المتقدمين الذين يبحثون عن تحدٍ. يعد TourSense إطارًا لتحليلات التفضيلات وتحديد السائح باستخدام بيانات النقل على مستوى المدينة. ويركز على التغلب على قيود مصادر البيانات التقليدية المستخدمة في استخراج البيانات المتعلقة بالسياحة مثل وسائل التواصل الاجتماعي والدراسات الاستقصائية.

في هذا المشروع ، سيتعين عليك تصميم نموذج لتحليل تفضيلات السائحين ، لذلك من الضروري أن تكون على دراية بأساسيات التعلم الآلي لهذا المشروع. يجب أن يحتوي الحل الخاص بك على واجهة مستخدم وظيفية وتفاعلية لتبسيط الاستخدام للعميل.

يجب أن يكون الحل الخاص بك قادرًا على الاطلاع على مجموعات بيانات حقيقية وتحديد السياح بينهم. سيساعد الجمع بين نظام تحديد السائح ونموذج تحليلات التفضيلات المستخدم في اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن عملائه المحتملين وفهم اتجاهات السياحة في مناطقهم.

ستكون أداة مثل هذه مثالية لوكالات السفر والفنادق والمنتجعات والعديد من الشركات الأخرى العاملة في قطاع السفر والضيافة. إذا كنت مهتمًا باستخدام مهاراتك في Python في تلك الصناعات ، فعليك تجربة هذا المشروع.

2. نظام النقل الذكي

في هذا المشروع ، ستنشئ نظام مرور متعدد الأغراض يبسط إدارة حركة المرور. إنه مشروع ممتاز لأي شخص يتطلع إلى استخدام مهاراته الفنية في القطاع العام.

يجب أن يضمن نموذج المرور الخاص بك أن يظل نظام النقل فعالاً وآمنًا لركابه. بالنسبة لنظام النقل الذكي الخاص بك ، يمكنك أخذ بيانات السنوات الثلاث الماضية من شركة خدمات حافلات مشهورة. بعد أخذ البيانات ، يجب عليك تطبيق انحدار متعدد الخطوط أحادي التباين لتوقع الركاب لنظامك.

يمكنك الآن حساب الحد الأدنى لعدد الحافلات اللازمة لنظام النقل الذكي الخاص بك. بمجرد الانتهاء من هذه الخطوات ، ستحتاج إلى التحقق من صحة النتائج بالتطبيقات الإحصائية مثل متوسط ​​الانحراف المطلق (MAD) أو متوسط ​​النسبة المئوية للخطأ المطلق (MAPE).

كمبتدئ ، يمكنك التركيز ببساطة على استخراج البيانات وإنشاء النظام الأمثل الذي يدير النقل (مثل العدد المطلوب من الحافلات). إذا كنت ترغب في جعل المشروع أكثر صعوبة ، يمكنك إضافة وظيفة تخصيص الموارد الكافية وتقليل الازدحام المروري عن طريق التحقق من توقيت وإحصائيات التنقل.

سيساعدك هذا المشروع على اختبار أقسام متعددة من معرفتك بعلوم البيانات وفهم كيفية ترابطها.

3. تجميع متعدد العروض القائم على الرسم البياني

ستقوم بتصميم نموذج تجميع متعدد العروض قائم على الرسم البياني يزن مصفوفات الرسم البياني للبيانات لجميع طرق العرض وينشئ مصفوفة مدمجة ، مما يمنحك المجموعات النهائية.

يعد التجميع متعدد العروض المستند إلى الرسم البياني (GMC) أفضل بكثير من حلول المجموعات التقليدية لأن الأخير يحتاج منك لإنتاج مجموعة نهائية بشكل منفصل. لا تولي طرق التجميع التقليدية الكثير من الاهتمام لوزن كل مشاهدة ، وهو عامل مؤثر للغاية في إنشاء المصفوفة النهائية. علاوة على ذلك ، تعمل جميعها على مصفوفات تشابه رسوم بيانية ثابتة لجميع المشاهدات.

يعد إنشاء وتنفيذ حل قائم على GMC يعمل بشكل صحيح تحديًا في حد ذاته. ومع ذلك ، إذا كنت ترغب في تناوله قليلاً ، فيمكنك تقسيم نقاط البيانات إلى المجموعة المطلوبة دون استخدام معلمة ضبط. وبالمثل ، يمكنك تحسين الوظيفة الموضوعية باستخدام خوارزمية تحسين تكرارية.

سيجعلك العمل في هذا المشروع على دراية بخوارزميات التجميع وتنفيذها ، والتي تعد من بين حلول التصنيف الأكثر شيوعًا في علم البيانات.

4. التنبؤ بنمط الاستهلاك

في الآونة الأخيرة ، كان هناك ارتفاع هائل في بيانات المستهلك والأعمال. من التسوق عبر الإنترنت إلى طلب الطعام ، هناك العديد من المجالات الآن حيث ينشئ الأشخاص الكثير من البيانات يوميًا. تستخدم الشركات النماذج التنبؤية لاقتراح منتجات أو خدمات جديدة لمستخدميها. يتيح لهم ذلك تحسين تجربة المستخدم الخاصة بهم مع ضمان حصول العميل على اقتراحات مخصصة لها أعلى فرصة لتحقيق المبيعات.

في حين أن نظام التوصية التقليدي يمكن أن يعتمد على بيانات بسيطة مثل اهتمامات المستخدم المدخلة ، ولكن بالنسبة لنظام توصية فعال بالكامل ، فإنك تحتاج إلى بيانات عن سلوك المستخدم السابق (عمليات الشراء السابقة ، الإعجابات ، إلخ).

لمعالجة هذه المشكلة ، سوف تقوم بإنشاء نموذج مختلط يحتوي على أحداث جديدة ومتكررة. يركز على إعطاء تنبؤات استهلاك دقيقة حسب تفضيلات المستخدم من حيث الاستغلال والاستكشاف. هذه واحدة من أكثر أفكار مشاريع التنقيب عن البيانات غرابة في Python لأنه سيتعين عليك إجراء تحليل تجريبي باستخدام مجموعات بيانات حقيقية.

بناءً على خبرتك وخبراتك ، يمكنك اختيار العدد الصحيح من مصادر البيانات.

سيمنحك هذا المشروع خبرة في استخراج البيانات من مصادر متعددة. ستتعرف أيضًا على أنظمة التوصية ، والتي تعد موضوعًا بارزًا في التعلم الآلي وعلوم البيانات.

5. نمذجة التأثير الاجتماعي

يتطلب هذا المشروع أن تكون على دراية بالتعلم العميق حيث ستجري نمذجة متسلسلة لاهتمامات المستخدم. أولاً ، ستحتاج إلى إجراء تحليل أولي لمجموعتي بيانات (Epinions و Yelp). بعد ذلك ، ستكتشف الإجراءات المتسلسلة إحصائيًا لمستخدميهم ودوائرهم الاجتماعية بما في ذلك التأثير الاجتماعي على اتخاذ القرار والارتباط الذاتي الزمني.

أخيرًا ، ستستخدم نموذج التعلم العميق SA-LSTM (الذاكرة الاجتماعية طويلة المدى قصيرة المدى) والذي يمكنه التنبؤ بنقاط الاهتمام ونوع العناصر التي سيزورها مستخدم معين أو يشتريها في المرة القادمة.

إذا كنت مهتمًا بدراسة التعلم العميق ، فهذا بالتأكيد من بين أفضل مشاريع التنقيب عن البيانات في Python بالنسبة لك. ستجعلك على دراية بأساسيات التعلم العميق وكيف يعمل نموذج التعلم العميق. ستتعلم أيضًا كيف يمكنك استخدام نموذج التعلم العميق في تطبيقات الحياة الواقعية.

6. التصنيف الآلي للشخصية

هل جربت اختبارات الشخصية؟ إذا وجدت أنها ممتعة ، فأنت بالتأكيد تحب العمل في هذا المشروع.

في مشروع التنقيب عن البيانات هذا ، ستنشئ نظامًا للتنبؤ بالشخصية. مثل هذا النظام له العديد من التطبيقات في التوجيه والإرشاد الوظيفي لأنه يساعد على التنبؤ بمزاج المرشح والتوافق مع الأدوار المختلفة.

هذا مشروع مثير للاهتمام بشكل خاص للطلاب المهتمين بالإدارة والموارد البشرية. ستنشئ حلاً لتصنيف الشخصية يقسم المشاركين إلى أنواع شخصية مختلفة وفقًا لأنماط التصنيف السابقة وبيانات الإدخال التي قدمها المشاركون.

لاحظ أنه مشروع ذو مستوى متقدم ويجب أن تكون على دراية بمفاهيم علوم البيانات المتعددة للعمل عليها. يجب أن يقوم نظام تصنيف الشخصية الخاص بك بتخزين البيانات المتعلقة بالشخصية في قاعدة بيانات مخصصة ، وجمع الخصائص المرتبطة بكل مستخدم ، واستخراج الميزات المطلوبة من مدخلات المشارك ، ودراستها ، وربط سلوك المستخدم والحاضر المتعلق بالشخصية في قاعدة البيانات. سيكون الناتج توقعًا لنوع شخصية المشارك.

7. تحليل المشاعر وتعدين الرأي

تحليل المشاعر عبارة عن مجموعة من العمليات والتقنيات التي تساعد المؤسسات على استرداد المعلومات حول كيفية إدراك عملائها لمنتجاتهم أو خدماتهم. يساعد المؤسسات على فهم رد فعل عملائها على منتج أو خدمة معينة. بسبب ظهور وسائل التواصل الاجتماعي ، ازدادت أهمية تحليل المشاعر بشكل كبير في السنوات القليلة الماضية.

في هذا المشروع ، ستنشئ أداة بسيطة لتحليل المشاعر تقوم باستخراج البيانات من أجل جمع المحتوى على العلامة التجارية (منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ، التغريدات ، مقالات المدونات ، إلخ). بعد ذلك ، سيتعين على نظامك فحص المحتوى ومقارنته بمجموعة محددة مسبقًا من الكلمات والعبارات الإيجابية والسلبية.

قد تتضمن بعض العبارات أو الكلمات الإيجابية "خدمة عملاء جيدة" ، "ممتازة" ، "لطيفة" ، إلخ. الشيء نفسه ينطبق على الكلمات والعبارات السلبية. بعد إجراء المقارنة ، سيعطي الحل حكمًا حول كيفية إدراك العملاء لمنتج أو خدمة معينة.

8. مخطط PEKs العملي

هذا مشروع لعشاق الأمن السيبراني. هنا ، ستقوم بإنشاء حل تشفير عام باستخدام البحث عن الكلمات الرئيسية (PEKS). يساعد في منع تسرب البريد الإلكتروني ونتيجة لذلك ، أي تسرب للمعلومات والاتصالات الحساسة. سيسمح الحل للمستخدمين بالمرور عبر قاعدة بيانات بريد إلكتروني كبيرة مشفرة بسرعة ومساعدتهم على إجراء عمليات بحث منطقية ومتعددة الكلمات الرئيسية. ضع في اعتبارك أن الحل سيضمن عدم تسريب أي معلومات إضافية للمستخدم أثناء أداء هذه الوظائف.

في نظام تشفير المفتاح العام ، يحتوي النظام على مفتاحين ، أحدهما خاص والآخر عام. يحتفظ مستلم الرسالة بالمفتاح الخاص بينما يظل المفتاح العام متاحًا للجميع.

خاتمة

يمكن أن يعلمك العمل في مشاريع التنقيب عن البيانات في Python الكثير عن علم البيانات وتطبيقاته. يعد التنقيب عن البيانات جانبًا أساسيًا في علم البيانات ، وإذا كنت ترغب في ممارسة مهنة في علم البيانات ، فيجب أن تكون بارعًا في هذه المهارة. من المؤكد أن أفكار مشاريع التنقيب عن البيانات هذه في Python ستساعدك على اكتساب التفاصيل الجوهرية لاستخراج البيانات.

ومع ذلك ، إذا كنت تريد تجربة تعليمية أكثر تخصيصًا ، فإننا نوصي بأخذ دورة في علم البيانات. سيعلمك كل المهارات اللازمة لتصبح محترفًا في علوم البيانات بما في ذلك التنقيب عن البيانات. ستتعلم بتوجيه من خبراء الصناعة ، الذين سيجيبون على أسئلتك ، ويحلون شكوكك ، ويرشدونك طوال الدورة.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.