13 فكرة وموضوعات مثيرة لمشروع علوم البيانات للمبتدئين [2022]

تعبير عن أفكار مشروع علوم البيانات

تزدهر علوم البيانات باستمرار كخيار وظيفي رائع لهذا الجيل. إنه من بين أكثر الخيارات الواعدة والأكثر حدوثًا على الإطلاق. يتعزز السوق بمزيد من الطلبات لعلماء البيانات. تم الإبلاغ مؤخرًا عن أن الطلب سيزداد أكثر إلى عدة أضعاف في السنوات القادمة. لذا ، إذا كنت مبتدئًا في علم البيانات ، فإن أفضل ما يمكنك فعله هو العمل على بعض أفكار مشاريع علوم البيانات في الوقت الفعلي.

لذلك ، إذا كنت عالم بيانات طموحًا ، فمن المستحسن بشدة ممارسة المهارات لتصبح محترفًا فعالاً في هذا المجال. بعد الحصول على بعض المعرفة النظرية الجيدة جدًا حول علوم البيانات ، إذا كنت تتطلع حقًا إلى استكشاف ما يبدو عليه الأمر كمحترف ، فقد حان الوقت الآن للقيام ببعض المشاريع العملية.

يجب عليك القيام ببعض مشاريع علوم البيانات التقنية وفي الوقت الفعلي حتى تساعدك على تعزيز نمو حياتك المهنية. كلما تدربت على مشاريع علوم البيانات ، نؤكد لك أنه يمكنك مواكبة التقدم نحو أن تصبح محترفًا في عالم البيانات.

لذلك ، إذا قمت ببعض مشروعات علوم البيانات الحية ، فسوف تعزز معرفتك ومهاراتك الفنية وثقتك بشكل عام. ولكن الأهم من ذلك ، إذا عرضت حتى عددًا قليلاً من مشاريع علوم البيانات في سيرتك الذاتية ، فسيكون الحصول على وظيفة جيدة أسهل كثيرًا بالنسبة لك. لما ذلك؟ لأنه بعد ذلك سيعرف القائم بإجراء المقابلة أنك جاد حقًا بشأن مهنة علوم البيانات.

ستتيح لك تجربتك في الوقت الفعلي في Live Data Science Projects التحكم بقوة في اتجاهات وتقنيات علوم البيانات. لذلك ، صمم يديك على مشاريع علوم البيانات في الوقت الفعلي وستعرف مدى فائدة ذلك لنمو حياتك المهنية السريع. بعد كل هذه المناقشات ، نعلم أن العثور على فكرة مشروع علوم البيانات المثالية لمشروع Data Science الخاص بك تهمك أكثر من تنفيذها الفعلي.

في مدونة Data Science هذه ، قمنا بإدراج أسماء بعض أفكار مشاريع علوم البيانات . وللإجابة على سؤالك - "ما هو نوع مشروع علوم البيانات الجيد للبدء به؟" ، قمنا بتجميع بعض الأفكار الجيدة لمشروع علوم البيانات لتختار من بينها.

لا يشترط وجود خبرة في الترميز. 360 درجة الدعم الوظيفي. دبلوم PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من IIIT-B وما فوق.

إليك 50 فكرة لمشروع علوم البيانات ، وفي المدونة القادمة ، نناقش بعضًا من هذه المشاريع بالتفصيل. فلنبدأ!

1. الشات بوت
2. تحليل تأثير تغير المناخ على الإمدادات الغذائية العالمية
3. التنبؤ بالطقس
4. توليد الكلمات الرئيسية لإعلانات جوجل
5. التعرف على إشارات المرور
6. تحليل جودة النبيذ
7. توقع سوق الأسهم
8. كشف الأخبار الكاذبة
9. تصنيف الفيديو
10. الاعتراف بالعمل البشري
11. إصدار التقارير الطبية باستخدام الأشعة المقطعية
12. تصنيف البريد الإلكتروني
13. تحليل بيانات اوبر
14. تصنيف الصوت
15. كشف الاحتيال على بطاقة الائتمان
16. التعرف على لغة الإشارة
17. فئة التنبؤ بالزهور
18. كشف اللون
19. توقع القرض
20. التنبؤ بحركة المرور على الطرق
21. تصنيف الدخل
22. التعرف على عاطفة الكلام
23. التنبؤ بصوت المشاهير
24. توقع مبيعات المتجر
25. الكشف عن مرض باركنسون
26. توقع تلوث الهواء
27. كشف العمر والجنس
28. تحسين سعر المنتج
29. توقعات IMDB
30. التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد
31. تصنيف الأسئلة غير الصادقة Quora
32. كشف النعاس عند السائق
33. التنبؤ بالسلاسل الزمنية لحركة مرور الويب
34. توقع البقاء على قيد الحياة على تيتانيك
35. نمذجة السلاسل الزمنية
36. مولد التسمية التوضيحية للصورة
37. توقع شراء التأمين
38. تحليل الجريمة
39. فئات الزبائن
40. توقع وقت رحلة سيارة أجرة
41. نظام التوصية الوظيفية
42. توقعات الإسكان في بوسطن
43. تحليل المشاعر
44. مستوى الاهتمام في تأجير العقارات
45. إنشاء الكلمات الرئيسية لبرنامج إعلانات Google
46. تصنيف سرطان الثدي
47. احتياجات وصول الموظف إلى الكمبيوتر
48. تصنيف التغريدات
49. نظام توصية الفيلم
50. اقتراحات أسعار المنتج

أحدث أفكار مشروع علوم البيانات

لقد قمنا بتقسيم جميع أفكار مشاريع علوم البيانات حسب مستوى المتعلم. لذلك ، ستحصل على قائمة ببعض ملخصات المشروع المذهلة لأفكار مشاريع علوم البيانات للمبتدئين والمتوسطين والمتقدمين .

1. مستوى مبتدئ | أفكار مشروع علوم البيانات

قائمة أفكار مشروع علوم البيانات هذه للطلاب مناسبة للمبتدئين ، وأولئك الذين بدأوا للتو باستخدام Python أو Data Science بشكل عام. ستساعدك أفكار مشروع علوم البيانات هذه على المضي قدمًا في جميع الجوانب العملية التي تحتاجها للنجاح في حياتك المهنية كمطور لعلوم البيانات.

علاوة على ذلك ، إذا كنت تبحث عن أفكار لمشروع علم البيانات للعام الأخير ، فيجب أن تساعدك هذه القائمة على المضي قدمًا. لذلك ، دون مزيد من اللغط ، دعنا ننتقل مباشرة إلى بعض أفكار مشاريع علوم البيانات التي ستقوي قاعدتك وتسمح لك بتسلق السلم.

1.1 تأثيرات تغير المناخ على الإمدادات الغذائية العالمية

كثرة تغير المناخ والمخالفات هي تحديات بيئية كبيرة. تؤثر هذه المخالفات في التقسيمات المناخية بشكل كبير على حياة البشر المقيمين على الأرض. يركز مشروع علوم البيانات هذا على كيفية تأثير تأثير المناخ بشكل كبير على إنتاج الغذاء العالمي في جميع أنحاء العالم ومدى تأثير القياس الكمي على تغير المناخ.

الهدف الرئيسي من تطوير هذا المشروع هو حساب الإمكانات على إنتاج المحاصيل الأساسية بسبب تغير المناخ. من خلال هذا المشروع ، جميع الآثار المتعلقة بدرجات الحرارة وتغير هطول الأمطار. سيؤخذ بعد ذلك في الاعتبار مدى تأثير ثاني أكسيد الكربون على نمو النباتات وحالات عدم اليقين التي تحدث في التكييف المناخي. ومن ثم ، فإن هذا المشروع سوف يتعامل إلى حد كبير مع تصورات البيانات. سيقارن أيضًا الإنتاج في مناطق مختلفة في مناطق زمنية مختلفة.

1.2 كشف الأخبار الكاذبة

مصدر

يمكنك قيادة حياتك المهنية في مجال علوم البيانات من خلال فكرة مشروع علوم البيانات المذهلة هذه للمبتدئين - اكتشاف الأخبار المزيفة باستخدام لغة Python. يمكن أن يكتشف هذا المشروع فعل صحافي خاطئ أو مضلل على منصة رقمية أو أخبار كاذبة. تنتشر عمليات التزوير عبر منصات التواصل الاجتماعي والقنوات الإلكترونية والوسائط الرقمية لتحقيق أي أجندة سياسية.

باستخدام فكرة مشروع علم البيانات هذه ، يمكنك استخدام لغة Python لتطوير نموذج محدد يمكنه الكشف بدقة عما إذا كانت الأخبار هي صحافة حقيقية أم معلومات خاطئة .. لهذا ، تحتاج إلى إنشاء مصنف "TfidfVectorizer" ثم استخدام مصنف "PassiveAggressiveClassifier". "لتصنيف الأخبار إلى تقسيمات" حقيقية "و" وهمية ". سيكون هناك مجموعة بيانات على شكل أبعاد 7796 × 4 وتنفيذ كل هذه في "JupyterLab".

تتمثل الفكرة الرئيسية لمشروع علوم البيانات هذا في تطوير نموذج تعلم آلي في الوقت الفعلي يمكنه اكتشاف مصداقية أخبار الوسائط الاجتماعية بشكل صحيح. "TF" ، المعروف باسم "تردد المصطلح" ، هو العدد الإجمالي لمرات ظهور أي كلمة في مستند واحد. حيث إن "IDF" أو "تردد المستند المعكوس" هو مقياس حسابي لقيمة الكلمة ويستند إلى تكرار السمعة لحدوثها في المستندات المختلفة.

تعتمد النظرية على "الكلمات الشائعة" ، فإذا ظهرت هذه الكلمات الشائعة في مستندات متعددة بتردد عالٍ ، فإنها تعتبر كلمات أقل أهمية. لذا ، فإن ما تفعله "TFIDFVectorizer" هو تحليل مجموعة هذه المستندات ومن ثم إنشاء مصفوفة "TF-IDF" لها وفقًا لذلك.

إلى جانب ذلك ، سيظل المصنف "السلبي العدواني" "سلبيًا" في حالة صحة "نتيجة التصنيف" ؛ ولكن من ناحية أخرى ، ستتغير بشكل كبير إذا كانت "نتيجة التصنيف" غير صحيحة. لذلك ، يمكنك إنشاء نموذج للتعلم الآلي لاكتشاف أخبار وسائل التواصل الاجتماعي على أنها أخبار حقيقية أو مزيفة باستخدام فكرة مشروع علوم البيانات هذه.

1.3 التعرف على العمل البشري

هذا مشروع علم البيانات على نموذج التعرف على العمل البشري. سينظر في مقاطع الفيديو القصيرة التي تم تصويرها على البشر حيث يقومون بأفعال محددة. يحاول هذا النموذج القيام بتصنيف يعتمد على الإجراءات التي تم تنفيذها. في مشروع علم البيانات هذا ، تحتاج إلى استخدام شبكة عصبية معقدة. يتم بعد ذلك تدريب هذه الشبكة العصبية على مجموعة بيانات محددة تحتوي على مقاطع الفيديو القصيرة هذه. ثم هناك بيانات مقياس التسارع المرتبطة بمجموعة البيانات. يتم تحويل بيانات مقياس التسارع أولاً مع تمثيل "شرائح الوقت". بعد ذلك ، يتعين عليك استخدام مكتبة " Keras " حتى تتمكن من القيام بالتدريب والتحقق من صحة واختبار الشبكة بناءً على مجموعات البيانات هذه.

1.4 توقع حرائق الغابات

تعد حرائق الغابات واحدة من الكوارث المقلقة والشائعة التي تحدث في عالم اليوم. هذه الكوارث ضارة للغاية بالنظام البيئي. للتعامل مع مثل هذه الكارثة ، يلزم توفير الكثير من الأموال على البنية التحتية والتحكم والتعامل. يمكننا بناء مشروع علم البيانات باستخدام "مجموعات الوسائل k" - يمكنه تحديد أي نقاط ساخنة لحرائق الغابات جنبًا إلى جنب مع شدة الحريق في تلك البقعة المعينة.

يمكن استخدامه بدلاً من ذلك لتحسين تخصيص الموارد مع وقت استجابة أسرع. ومن ثم ، فإن استخدام بيانات الأرصاد الجوية مثل المواسم التي من المرجح أن تحدث فيها هذه الأنواع من الحرائق المآسي ، وقد تؤدي الظروف الجوية المختلفة التي تؤدي إلى تفاقمها إلى زيادة مستويات دقة هذه النتائج.

1.5 كشف خط حارة الطريق

تتضمن أفكار مشروع Data Science الأخرى للمبتدئين لغة Python المضمنة في أنظمة الكشف عن الخط المباشر. في هذا المشروع ، يتلقى السائق البشري إرشادات بشأن اكتشافات الممرات من خلال خطوط مرسومة على الطريق.

ليس هذا فقط ، بل يشير أيضًا إلى الاتجاه الذي يجب على السائق أن يوجه سيارته. يعد تطبيق مشروع علوم البيانات هذا أمرًا حيويًا لتطوير السيارات ذاتية القيادة. ومن ثم ، يمكنك أيضًا تطوير تطبيق يتمتع بقدرة قوية على تحديد خط المسار من خلال صور الإدخال أو عبر إطار فيديو مستمر.

قراءة: أفضل 4 أفكار لمشروع تحليلات البيانات: مبتدئ إلى مستوى خبير

2. أفكار مشاريع علوم البيانات | المستوى المتوسط

2.1 التعرف على عاطفة الكلام

مصدر

من الأفكار الشائعة لمشروع علوم البيانات التعرف على عاطفة الكلام. إذا كنت تريد تعلم استخدام مكتبات مختلفة ، فهذا المشروع مثالي لك. يجب أن تكون قد شاهدت الكثير من أدوات التحرير التي يمكن أن تخبرنا كيف تظهر عاطفة الكلام لدينا. يمكن بناء نموذج البرنامج هذا كمشروع لعلوم البيانات.

في مشروع علوم البيانات هذا ، سنستخدم "librosa" التي ستؤدي إلينا "التعرف على عاطفة الكلام". عملية SER هي عملية تجريبية يمكنها التعرف على المشاعر الإنسانية. يمكنه أيضًا التعرف على خطاب الحالات العاطفية. حيث نستخدم مزيجًا من النغمة والنغمة للتعبير عن المشاعر من خلال صوتنا.

نموذج التعرف على المشاعر في الكلام ممكن تمامًا. ومع ذلك ، يمكن أن يكون مشروعًا صعبًا لأداءه لأن المشاعر البشرية ذاتية للغاية. يعد التعليق التوضيحي للصوت البشري أيضًا تحديًا كبيرًا. لذلك ، ستستخدم هنا ميزات mfcc و mel و chroma. باستخدام هذا ، ستستخدم أيضًا مجموعة البيانات المعروفة باسم "RAVDESS" لعملية التعرف على المشاعر. في مشروع علوم البيانات هذا ، ستتعلم أيضًا كيفية تطوير "تصنيف MLPC" لهذا النموذج.

2.2 اكتشاف الجنس والعمر باستخدام علم البيانات

مصدر

لذا ، فإن إحدى أفكار المشروع الرائعة حول علوم البيانات هي "اكتشاف الجنس والعمر باستخدام OpenCV". باستخدام هذا النوع من المشاريع في الوقت الفعلي ، يمكنك بسهولة جذب انتباه المجند الخاص بك في مقابلة علوم البيانات.

بالحديث عن المشروع ، فإن "اكتشاف الجنس والعمر" هو مشروع تعلم آلي يعتمد على رؤية الكمبيوتر. من خلال مشروع علوم البيانات هذا ، يمكنك معرفة التطبيق العملي لشبكة CNN ، أي الشبكات العصبية التلافيفية. لاحقًا ، ستستخدم أيضًا النماذج التي تم تدريبها بواسطة "Tal Hassner" و "Gil Levi" لمجموعة بيانات "Adience".

بالإضافة إلى ذلك ، ستستخدم أيضًا بعض الملفات مثل - ملفات .pb و .prototxt و .pbtxt و .caffemodel. هل سمعت عن هذه الشروط؟ اقرأ عن هذه الملفات؟ هل تفهم النماذج أيضًا؟ لكن هل تعرف كيفية تنفيذها؟ حسنًا ، يمكنك تعلمه إذا اخترت تطوير مشروع علم البيانات عليه.

إنه مشروع عملي للغاية حيث ستنشئ نموذجًا يمكنه اكتشاف عمر أي إنسان وجنسه من خلال تحليلات اكتشاف وجه واحد عبر صورة. لذلك ، مع هذا التصنيف الجنساني يمكن تصنيف الرجل أو المرأة. أيضًا ، يمكن تصنيف العمر بين نطاقات 0-2 / 4-6 / 8- 2 / 15-20 / 25-32 / 38-43 / 48-53 / 60-100.

ولكن نظرًا لعوامل مختلفة مثل المكياج أو الإضاءة الخافتة الأكثر إشراقًا أو تعبيرات الوجه غير العادية ، فإن التعرف على الجنس والعمر من مصدر واحد يمكن أن يصبح أمرًا صعبًا. لذلك ، في مشروع علوم البيانات هذا ، ستستخدم نموذج تصنيف بدلاً من نموذج الانحدار. يمكن الحصول على الكثير من التعلم العملي والتقني للارتقاء بمهاراتك الفنية من خلال هذه الأنواع من المشاريع. لذا ، واجه التحدي واعمل بجد تجاهه لإنشاء سيرة ذاتية رائعة لعلوم البيانات.

2.3 اكتشاف نعاس السائق في بايثون

فكرة مشروع علوم البيانات الممتازة للمستويات المتوسطة هي "نظام الكشف عن النعاس Keras & OpenCV". القيادة بين عشية وضحاها ليست صعبة فحسب ، بل إنها مهمة محفوفة بالمخاطر أيضًا. لقد سمعنا عن الكثير من الحالات التي حدثت فيها حوادث بسبب نوم السائق أثناء القيادة.

وبالتالي ، يمكن أن يساعد هذا المشروع في منع العديد من حوادث الطرق التي تحدث بسبب مثل هذه الحالات. الهدف الرئيسي لهذا المشروع هو معرفة متى يصاب السائق بالنعاس وينام أثناء القيادة. يستخدم هذا المشروع لغة Python حيث يمكنك بناء نموذج يمكنه اكتشاف سلوك السائق النائم في الوقت المناسب وإصدار إنذار تنبيه من خلال إنذار تنبيه عالي.

في هذا المشروع ، يمكنك تنفيذ "نموذج التعلم العميق" وباستخدامه ، يمكنك إجراء تصنيف بين الصور حيث تكون عين الإنسان مفتوحة أو قريبة. ليس هذا فقط ، في هذا النموذج يوجد خط صيغة آخر لحساب النتيجة.

تستند هذه النتيجة إلى الفترة الزمنية التي تظل فيها العيون مغلقة. يتم الحفاظ على النتيجة طوال جلسة القيادة. إذا زادت هذه النتيجة وتجاوزت حدًا محددًا ، فإن هذا النموذج سوف يرمي إلى أتمتة سير العمل التي من خلالها سيبدأ الإنذار في الضجيج بشكل كبير.

لذلك ، باستخدام هذه الأنواع من تطبيقات مشاريع علوم البيانات ، ستتعلم جميع أساسيات مشاريع علوم البيانات. ستقوم بتنفيذه باستخدام "Keras" و "OpenCV". إذن ، لماذا يتم استخدام هذه؟ حسنًا ، أنت تستخدم "OpenCV" لاكتشاف حركات الوجه والعينين. حيث أنه باستخدام "Keras" ، يمكنك تصنيف حالة العين سواء كانت مفتوحة أو مغلقة أثناء استخدام تقنيات الشبكة العصبية العميقة.

شهادة متقدمة في علوم البيانات ، أكثر من 250 شريك توظيف ، أكثر من 300 ساعة من التعلم ، 0٪ EMI

2.4 روبوتات المحادثة

مصدر

تزداد شعبية روبوتات الدردشة هذه الأيام. لذلك ، بالنسبة لمشروع Data Science ، فهو مطلب مرتفع عند الطلب من قبل جميع المؤسسات تقريبًا. إنه جزء أساسي من العمل في الوقت الحاضر. تلعب روبوتات المحادثة هذه الأيام دورًا مهمًا للغاية في الأعمال التجارية. إنهم يساعدون خطوط الأعمال لتوفير قدر هائل من الوقت على مواردهم البشرية. يتم استخدامه لتقديم خدمة أعمال محسنة وشخصية في وقت واحد.

هناك العديد من الشركات التي تقدم خدمات لعملائها. لتوفير خدمة العملاء على نطاق واسع ، يتطلب الأمر الكثير من الموارد البشرية ، ووقتًا كافيًا ، والعديد من الجهود للتعامل مع كل عميل في الوقت المحدد. من ناحية أخرى ، يمكن أن توفر روبوتات الدردشة هذه أتمتة لخدمات تفاعل العملاء ببساطة عن طريق الإجابة على مجموعة من الأسئلة المتكررة التي يستفسر عنها العملاء بشكل شائع.

هناك نوعان من روبوتات المحادثة المتاحة في الوقت الحاضر: روبوت الدردشة الخاص بالمجال وروبوت الدردشة المفتوح المجال. غالبًا ما يتم استخدام chatbot الخاص بالمجال لحل مشكلة معينة. يتم تخصيصها بطريقة إستراتيجية وذكية للغاية بحيث تعمل بشكل استراتيجي وفعال فيما يتعلق بمواصفات المجال. النوع الثاني ، روبوتات المحادثة "المجال المفتوح" ، يحتاج إلى الكثير من المواد التدريبية المستمرة للغاية لأنه ، وفقًا للاسم ، تم تطويره للإجابة على أي نوع من الأسئلة.

من الناحية الفنية ، يتم تدريب روبوتات المحادثة باستخدام تقنيات "التعلم العميق". يحتاجون إلى مجموعة بيانات مع قائمة بالمفردات ، وقوائم تتكون من جملة مشتركة ، ونية وراءهم ، ثم الردود المناسبة. هذه إحدى أفكار مشاريع علوم البيانات الشائعة.

تعد "الشبكات العصبية المتكررة" (The RNN's) المنهجيات الشائعة لتدريب روبوتات المحادثة. تحتوي هذه الروبوتات على برامج تشفير يمكنها تحديث الحالات وفقًا لجمل الإدخال جنبًا إلى جنب مع النية. ثم يمرر الحالة المحددة إلى Chatbot.

بعد ذلك ، يستخدم chatbot وحدة فك التشفير للبحث عن استجابة مناسبة ولاحقة وفقًا للكلمات المدخلة وأيضًا إلى جانب القصد. باستخدام مشروع Data Science هذا ، يمكنك بسهولة تعلم تنفيذ لغة Python لأن المشروع الكامل هو نفسه مصنوع في Python. يمكنك رفع مستوى مهاراتك الفنية في Python إلى حد معين.

تعلم: كيفية إنشاء Chatbot في Python خطوة بخطوة

2.5 مشروع التعرف على الحروف والأرقام المكتوبة بخط اليد

مصدر

من خلال فكرة مشروع علوم البيانات هذه على "الأرقام المكتوبة بخط اليد والتعرف على الأحرف بمساعدة CNN ، ستتعلم عمليًا مفاهيم التعلم العميق. لذلك ، إذا كنت عالم بيانات ناشئًا أو متحمسًا للتعلم الآلي ، فهذه هي فكرة مشروع علوم البيانات المثالية لك. لتطوير هذا المشروع ، سوف تستخدم "مجموعة بيانات MNIST" للأرقام المكتوبة بخط اليد. يعد هذا مشروعًا رائعًا للحصول على خبرة عملية مع Data Science حيث ستتعلم طرقًا مذهلة تشارك في عملية بناء المشروع.

كما تمت مناقشته ، يتم تنفيذ هذا المشروع من خلال "الشبكات العصبية التلافيفية". بعد ذلك ، للتنبؤ في الوقت الفعلي ، ستنشئ واجهة مستخدم إبداعية قائمة على الرسوم البيانية لرسم الأرقام على اللوحة القماشية ، وبعد ذلك ستنشئ نموذجًا سيتم استخدامه للتنبؤ بالأرقام.

ينصب تركيز المشروع على تطوير قدرة الكمبيوتر وتمكين نظام الكمبيوتر حتى يتمكن من التعرف على الأحرف في التنسيقات المكتوبة بخط اليد من قبل البشر. وسيقوم بعد ذلك بتقييمه بشكل أكبر لفهمه بدقة معقولة. من خلال تنفيذ هذا المشروع ، يمكنك معرفة التنفيذ العملي لمكتبتي "Keras" و "Tkinter" أيضًا.

هذه بعض أفكار مشروع علم البيانات الوسيطة التي يمكنك العمل عليها. إذا كنت لا تزال ترغب في اختبار معلوماتك وتنفيذ بعض المشاريع الصعبة

3. أفكار مشاريع علوم البيانات المتقدمة المستوى

3.1 مشروع كشف الاحتيال لبطاقات الائتمان

مصدر

بعد تنفيذ المشاريع السهلة ، يمكنك الآن الانتقال إلى بعض أفكار مشاريع علوم البيانات المتقدمة لمعرفة المزيد من المفاهيم. إحدى هذه الأفكار هي كشف الاحتيال على بطاقة الائتمان. مع هذا المشروع ، ستتعلم كيفية استخدام R مع خوارزميات مختلفة مثل شجرة القرار ، والشبكات العصبية الاصطناعية ، والانحدار اللوجستي ، ومصنف تعزيز التدرج.

يمكنك أيضًا تعلم كيفية استخدام مجموعات بيانات "معاملات البطاقة" لتصنيف معاملة بطاقة الائتمان على أنها نشاط احتيالي أو معاملة حقيقية. ستتعلم أيضًا كيف تناسب جميع الأنواع المختلفة من النماذج جنبًا إلى جنب مع منحنى أداء الحبكة لكل منها. هذه واحدة من أفضل أفكار مشاريع علوم البيانات التي يمكن للمرء أن يجدها.

3.2 تقسيمات العملاء

مصدر

يعد هذا أحد أكثر مشاريع علوم البيانات شيوعًا في مجال علوم البيانات. يعد التسويق الرقمي طريقة متقدمة ومتقدمة لاستهداف جمهور للشركات من خلال أنشطتها التسويقية عبر الإنترنت لأغراض التسويق في الوقت الحاضر. لذلك قبل تشغيل حملة تسويقية ، يتم إجراء تقسيم مختلف للعملاء أولاً.

يعد تقسيم العملاء من بين التطبيقات الشائعة جدًا للتعلم غير الخاضع للإشراف. بموجب هذا ، وباستخدام طرق التجميع ، يمكن للشركات الآن تحديد شرائح العملاء المختلفة بسهولة لاستهداف قاعدة المستخدمين المحتملين. هناك أقسام يتم إجراؤها على العملاء ويتم تشكيل المجموعات وفقًا للسمات المشتركة مثل الجنس ومجالات الاهتمام والعمر والعادات.

بناءً على هذه التفاصيل ، يمكنهم تسويق كل مجموعة عملاء بشكل فعال. يستخدم المشروع "تجميع الوسائل K" وسوف تتعلم كيفية إجراء تصورات على التوزيعات مثل الجنس والعمر. يمكن أيضًا تحليل الدخل السنوي للعملاء ومتوسط ​​قيم الدرجات.

3.3 التعرف على إشارات المرور

مصدر

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نموذج لتحقيق دقة عالية في تقنيات السيارات ذاتية القيادة باستخدام تقنيات CNN. إشارات المرور وقواعد المرور لها أهمية قصوى لكل سائق ويجب اتباعها لتجنب الحوادث. لاتباع هذه القواعد ، يجب أن يفهم المستخدم كيف تبدو إشارات المرور.

إنها قاعدة عامة أنه للحصول على رخصة قيادة ، يجب على الفرد أن يتعلم جميع إشارات القيادة. ولكن بالنسبة للمركبات ذاتية القيادة ، هناك برامج تم تطويرها مثل "التعرف على إشارات المرور" باستخدام CNN ، حيث يمكنك تعلم كيفية برمجة نموذج يمكنه تحديد أنواع مختلفة من إشارات المرور بدقة من خلال إدخال صورة.

هناك مجموعة بيانات تسمى "معيار التعرف على إشارات المرور الألمانية". يُعرف باسم GTSRB الذي يستخدم في تطوير شبكة عصبية عميقة للتعرف على فئة جميع إشارات المرور التي تنتمي إلى أي نوع من الفئات. سوف تتعلم أيضًا المعرفة العملية لبناء واجهة المستخدم الرسومية للتفاعل مع التطبيق.

معرفة المزيد: 10 موضوعات ومشروعات Python GUI مثيرة للمبتدئين

الحد الأدنى

في هذه المقالة ، قمنا بتغطية أهم أفكار مشاريع علوم البيانات . بدأنا ببعض المشاريع المبتدئة التي يمكنك حلها بسهولة. بمجرد الانتهاء من مشاريع علوم البيانات البسيطة هذه ، أقترح عليك العودة وتعلم بعض المفاهيم الإضافية ثم تجربة المشاريع الوسيطة.

عندما تشعر بالثقة ، يمكنك عندئذٍ معالجة المشاريع المتقدمة. إذا كنت ترغب في تحسين مهاراتك في علم البيانات ، فأنت بحاجة إلى الحصول على أفكار مشاريع علوم البيانات هذه. انطلق الآن واختبر كل المعارف التي جمعتها من خلال دليل أفكار مشروع علم البيانات لبناء مشروع علم البيانات الخاص بك!

نتمنى أن تقوم بتحسين جميع مهارات علوم البيانات بشكل كبير من خلال أفكار المشروع التي قدمناها لك هنا في هذه المدونة. ولكن إذا كنت جديدًا في مجال علوم البيانات وترغب في تعلم علوم البيانات وبناء نماذج مماثلة للتقدم التكنولوجي ، فإننا نوصيك بالاطلاع على الدورة التدريبية عبر الإنترنت حول برامج دبلومة PG upGrad و IIIT-B للتعلم ورفع المهارات في عالم علوم البيانات مع محترفين ذوي خبرة وخبرة.

باستخدام المجموعة الصحيحة من المعرفة والإرشادات والأدوات ، يمكنك تعلم أي مشروع لعلوم البيانات. لا يوجد مستوى صعب للمتعلمين. هذا هو السبب في أن كل هذه المشاريع الحية هي طريقة مثالية لتعزيز مهارات الفرد والتقدم السريع في تحقيق الإتقان. في upGrad ، نقدم 3 شهادات عبر الإنترنت لعلوم البيانات:

1. برنامج PG التنفيذي في علوم البيانات (12 شهرًا)

من IIIT بنغالور

2. ماجستير العلوم في علوم البيانات (18 شهرًا)

من جامعة ليفربول جون مورس

3. برنامج الشهادة المتقدمة في علوم البيانات (7 أشهر)

من IIIT بنغالور

جرب شهادات علوم البيانات هذه عبر الإنترنت من upGrad لأننا على يقين من أنها ستساعدك في المسار الوظيفي لعلوم البيانات. لذلك ، لا تتأخر! ابدأ ممارستك الآن!