7 أفكار مثيرة للاهتمام لمشروع علم البيانات في عام 2022

نشرت: 2021-01-08

يعتبر الحصول على خبرة عملية أكثر قيمة اليوم ، وهو الأفضل لأن الطلاب الاستباقيين يحصلون على تجربة واحدة على أي شخص آخر من خلال كل معارفهم العملية في هذا المجال. علم البيانات ليس استثناء لهذه القاعدة. يعتبر أحد أكثر المجالات واقعية ، ومن أجل النمو في نفس المجال يحتاج إلى الكثير من الخبرة العملية ليكون قادرًا على التعامل مع العمل والضغط وكل ذلك بنجاح. من أجل هذه المقالة ، اسمحوا لي أن أكرر ما هو علم البيانات في الواقع - في مصطلحاته الأساسية ، يتم تطبيق Data Science في مختلف المجالات حيث توفر رؤى ومعلومات ، وأي شيء ذي قيمة من بحر من البيانات. بسيط جدًا ، أليس كذلك؟

للنمو العضوي في هذا المجال ، أصبح من المتطلبات الأساسية أن تكون قد ابتكرت حلولًا مبتكرة ، وهو شيء يتجاوز مجرد التخصص في علوم البيانات. أن يكون لديك محفظة متميزة ولا يمكن تحقيقها إلا من خلال المشاركة في تحديات علوم البيانات واستخدام مجموعات البيانات المتنوعة المقدمة ، وتقديم حلول للمشكلات المطروحة. يبدو غامر قليلا ، أليس كذلك؟ لا تقلق ، إليك 7 أفكار لمشروع لن تساعدك فقط على التحقق من كل شيء من قائمة التحقق من التجربة العملية ، ولكن أيضًا تثير إعجاب جمهورك (هنا: مدير التوظيف).

  1. توقع مبيعات السوبر ماركت في عطلة رئيسية (هولي ، ديوالي ، إلخ):
    يوجد في السوبر ماركت العديد من الأقسام ، لذلك ، باستخدام Data Science ، يمكنك توقع الأقسام التي تتأثر في الغالب بالعطلة ، وما هو نطاق هذا التأثير. لهذا ، يمكنك استخدام مجموعة البيانات التاريخية للشركة.
  1. مُرشح الأفلام: الهدف من هذا التحدي واضح جدًا - تقديم اقتراحات للأفلام لمستخدميها. لهذا ، يمكنك استخدام مجموعة بيانات Movie Lens. إنها واحدة من أكثر مجموعات البيانات المقتبسة في علم البيانات. سيساعدك هذا المشروع على الغوص بشكل أعمق قليلاً في كيفية عمل منصة البث المفضلة لديك ، ومن يدري ، ربما تصدمك فكرة لتحسين النظام الحالي؟
  1. توقع حركة المرور في وسيلة نقل جديدة: سيسمح لك هذا المشروع بالتنبؤ بحركة المرور والإقبال على أي وسيلة نقل جديدة وإعطاء سنتهما حول كيفية زيادتها وتقليلها. لهذا ، يمكنك استخدام مجموعة بيانات تحليل السلاسل الزمنية. تعد مجموعة البيانات هذه أيضًا وجهة شائعة بين الطلاب. يمكن استخدامه في مجموعة من المجالات - التنبؤ بالمبيعات ، والطقس ، والاتجاهات السنوية التي تظهر وما إلى ذلك. مجموعة البيانات الخاصة بالسلسلة الزمنية ، حيث يتمثل التحدي في التنبؤ بحركة المرور على أي وسيلة نقل في المدينة. يتضمن هذا التمرين بأكمله صفوفًا وأعمدة.
  1. توقع عمر الممثلين:
    إذا كنت تريد التعمق أكثر في التعلم العميق ، فيجب أن تكون نقطة البداية المثالية. لهذا ، يمكنك استخدام "كشف العمر لمجموعة بيانات الممثلين الهنود". يحتوي على آلاف الصور التي تم تحديدها يدويًا واقتصاصها من مقاطع الفيديو ، لذا يمكنك توقع بعض التنوع في الحجم والتعبيرات والدقة والمزيد.
  1. تحدي التعرف البصري على نطاق واسع من ImageNet (ILSVRC):
     الهدفان من هذا التحدي هما تحديد موقع الكائنات واكتشاف الكائنات من مقاطع الفيديو. إنه يمثل تحديًا مقنعًا لأنه ينشئ أفضل خوارزمية لاكتشاف الكائنات وتصنيف الصور على نطاق واسع. الهدف الأساسي من المسابقة التي تقام سنويًا هو مقارنة التقدم في مجال تصنيف الصور وكشفها ، جنبًا إلى جنب مع دمج البحث الممتاز مع المزيد من البيانات. كما يقيس التقدم المحرز في الفهرسة من أجل الشرح والاسترجاع من رؤية الكمبيوتر.
  1. توقع معدل النجاة لجميع الركاب الذين كانت سفينة RMS Titanic على متنها:
    توفر مجموعة بيانات تيتانيك بيانات عن من كان على متن سفينة آر إم إس تيتانيك عندما واجهت نهايتها الكارثية في الخامس عشر من أبريل عام 1912 بعد اصطدامها بجبل جليدي في المحيط الأطلسي. إنه مثالي للمبتدئين وهو أيضًا الأكثر استخدامًا. مع 891 صفًا و 12 عمودًا ، توفر المجموعة المتغيرات ومجموعاتها بناءً على الخصائص الشخصية مثل الجنس والعمر وفئة التذكرة واختبار مهارات التصنيف.
  1. أجب عن الأسئلة المفتوحة حول الصور:
    هذا واحد يذهب لجميع عشاق رؤية الكمبيوتر. لهذا ، يمكنك استخدام مجموعة بيانات VisualQA التي تحتوي على أكثر من 200000 صورة و 3 أسئلة لكل صورة و 10 إجابات حقيقية لكل سؤال. ستكون مهمتك هي استخدام فهمك لـ Computer Vision والإجابة على الأسئلة المفتوحة الموجودة في مجموعة البيانات المذكورة.

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.

اختر مجموعة بيانات تعتقد أنها مناسبة لك ، ومهد طريقك الناجح لتعبئة أفضل صاحب عمل في مجال علوم البيانات. ابدأ!

كيف تصنع مشروع علم بيانات جيد؟

يجب مراعاة النقاط التالية قبل البدء في أي مشروع لعلوم البيانات: اختر لغة البرمجة التي تناسبك. ومع ذلك ، يجب أن تكون اللغة المختارة واحدة من اللغات المطلوبة مثل Python و R و Scala. استخدم مجموعات البيانات من مصادر موثوقة. يمكنك استخدام مجموعات بيانات Kaggle. علاوة على ذلك ، تأكد من أن مجموعة البيانات التي تستخدمها لا تحتوي على أخطاء. ابحث عن الأخطاء أو القيم المتطرفة في مجموعة البيانات الخاصة بك وقم بتصحيحها قبل تدريب النموذج الخاص بك. يمكنك استخدام أدوات التصور للعثور على الأخطاء في مجموعة البيانات الخاصة بك.

وصف المكونات الرئيسية التي يجب أن يحتوي عليها مشروع علوم البيانات.

تسلط المكونات التالية الضوء على الهندسة المعمارية الأكثر عمومية لمشروع علوم البيانات - بيان المشكلة هو المكون الأساسي الذي يعتمد عليه المشروع بأكمله. إنه يحدد المشكلة التي سيحلها نموذجك ويناقش النهج الذي سيتبعه مشروعك. تعد مجموعة البيانات مكونًا بالغ الأهمية لمشروعك ويجب اختيارها بعناية. يجب استخدام مجموعات البيانات الكبيرة الكافية فقط من مصادر موثوقة للمشروع. الخوارزمية التي تستخدمها لتحليل بياناتك والتنبؤ بالنتائج. تتضمن تقنيات الخوارزمية الشائعة خوارزميات الانحدار وأشجار الانحدار وخوارزمية بايز الساذجة وتكميم المتجهات. تتضمن نماذج التدريب تدريب النموذج الخاص بك مقابل المدخلات المختلفة والتنبؤ بالمخرجات. هذا المكون يقرر دقة مشروعك. يمكن أن يؤدي استخدام تقنيات التدريب المناسبة إلى نتائج أفضل.

ما هي المهارات المطلوبة لتكون عالم بيانات؟

فيما يلي المهارات والأدوات الأساسية التي يجب على أي متحمس لعلوم البيانات إتقانها - المهارات الإحصائية بما في ذلك الاحتمالية والمهارات التحليلية لتحليل البيانات واختبارها ولغات البرمجة مثل Python و R و Scala و JAVA وأدوات تصور البيانات مثل Power BI ، Tableau ، الخوارزميات بما في ذلك الانحدار ، وأشجار القرار ، وخوارزمية Bayes ، وحساب التفاضل والتكامل والجبر ، ومهارات الاتصال والعرض ، وقواعد البيانات مثل SQL ، والحوسبة السحابية لإدارة الموارد. بصرف النظر عن هذه المهارات التقنية ، يجب أن يمتلك عالم البيانات المحترف أيضًا بعض المهارات اللينة لتقديم قيمة للشركة وتحسين العلاقات الشخصية. تشمل هذه المهارات التفكير النقدي والفضولي ، والتوجيه التجاري ، ومهارات الاتصال الذكي ، وحل المشكلات ، وإدارة الفريق ، والإبداع.