13 فكرة وموضوعات مثيرة لمشروع علوم البيانات للمبتدئين في الولايات المتحدة [2023]

تعتبر مشاريع علوم البيانات رائعة لممارسة مهارات تحليل البيانات الجديدة وتوريثها للبقاء في صدارة المنافسة واكتساب خبرة قيمة. إنها تسمح لك بالعمل مع أنواع مختلفة من البيانات ، وتطبيق تقنيات وأدوات مختلفة ، واكتساب فهم أفضل لمجال علم البيانات. فيما يلي 13 مشروعًا مثيرًا لعلوم البيانات للمبتدئين يمكنك التحقق منها لبدء رحلتك.

أفكار وموضوعات مشروع علوم البيانات

1. تجريف الويب باستخدام التعلم الآلي

يعد تجريف الويب باستخدام التعلم الآلي أحد أفكار مشاريع علوم البيانات الجديدة نسبيًا التي تجمع بين قوة كل من تجريف الويب و ML. يمكنك جمع البيانات بسرعة ودقة من مواقع الويب واستخدامها لتكوين رؤى تجارية.

في مشروع علم البيانات هذا ، يمكنك استخراج بيانات منظمة وغير منظمة من مواقع الويب ، وتخزينها في قاعدة بيانات أو تنسيقات منظمة مثل ملف CSV أو JSON ، ثم استخدام خوارزميات التعلم الآلي المكتوبة بلغة R أو Python لتحديد الأنماط والاتجاهات ، ورؤى من بيانات صفحة الويب.

2. تحليل وتصور بيانات التعداد في الولايات المتحدة

يمكن استخدام التعلم الآلي لتحليل وتصور بيانات التعداد السكاني في الولايات المتحدة. يمكن استخدامه لتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات ولتطوير النماذج التنبؤية المستخدمة للتنبؤ بالاتجاهات السكانية. إنه أحد أكثر موضوعات البحث في علم البيانات إثارة للاهتمام التي يمكن أن تتناولها في سيرتك الذاتية.

• اجمع بيانات التعداد الأمريكية من مكتب الإحصاء الأمريكي .
• قم بمعالجة البيانات مسبقًا عن طريق تنظيفها وتنظيمها.
• قم بإنشاء نموذج لتحليل البيانات باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.
• تصور النتائج باستخدام المخططات والرسوم البيانية والتصورات الأخرى.

3. تصنيف الأرقام المكتوبة بخط اليد باستخدام مجموعة بيانات MNIST

مجموعة بيانات MNIST هي قاعدة بيانات للأرقام المكتوبة بخط اليد المستخدمة كمعيار لاختبار خوارزميات التعلم الآلي المختلفة. لديها 60.000 صورة تدريب و 10000 صورة اختبار. الصور 28 × 28 بكسل وهي ذات تدرج رمادي.

• قم بتنزيل مجموعة بيانات MNIST وقسمها إلى مجموعات تدريب واختبار.
• تطبيع قيم البكسل ، وتحويلها إلى أرقام الفاصلة العائمة ، وإعادة تشكيل البيانات في التنسيق الصحيح.
• قم بإنشاء نموذج شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لتصنيف الأرقام.
• قم بتدريب النموذج على مجموعة التدريب باستخدام مُحسِّن مناسب ووظيفة الخسارة.
• قم بتقييم النموذج على مجموعة الاختبار وقياس دقته.
• اضبط معلمات النموذج والمعلمات الفائقة لتحسين دقته.

4. فهم وتوقع حركة سوق الأسهم

يعد استخدام التعلم الآلي لفهم حركات سوق الأسهم والتنبؤ بها أحد أفضل أفكار مشروع تحليل البيانات . من خلال الاستفادة من قوة علم البيانات والتعلم الآلي ، يمكن للمستثمرين والتجار بناء استراتيجيات أكثر تطوراً لتداول الأسهم واكتساب ميزة في السوق

• اجمع البيانات من الأسواق المالية ، مثل أسعار الأسهم والحجم والأخبار.
• تطبيع البيانات وإزالة أي القيم المتطرفة.
• بناء النماذج باستخدام تقنيات التعلم الآلي مثل الانحدار وأشجار القرار والشبكات العصبية.
• قم بتقييم النماذج عن طريق اختبار النماذج على مجموعة اختبار من البيانات وقياس أداء كل نموذج.
• قم بتحسين النماذج عن طريق تعديل المعلمات الفائقة للنماذج أو عن طريق إضافة المزيد من الميزات إلى البيانات.

تعلمدورات علوم البياناتعبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم.اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

5. كشف الاحتيال باستخدام بطاقة الائتمان مع التعلم الآلي

يمكن استخدام علوم البيانات والتعلم الآلي لتحديد المعاملات المشبوهة والاحتيالية ، مثل الاحتيال على بطاقة الائتمان.

• جمع البيانات ، بما في ذلك معلومات حول معاملات بطاقات الائتمان الاحتيالية وغير الاحتيالية ، مثل وقت وتاريخ المعاملة والمبلغ والتاجر المعني.

• أزل أي بيانات غير ذات صلة ، وقم بتسوية البيانات ، وأزل أي قيم متطرفة.

• استخدم تقنيات مثل اختيار الميزة وهندسة الميزات وتقليل الأبعاد.

• تدريب النموذج باستخدام تقنيات مثل أشجار القرار ، وآلات ناقلات الدعم ، والانحدار اللوجستي ، والشبكات العصبية.

• قم بتقييم النموذج باستخدام تقنيات التحقق المتقاطع والدقة والاسترجاع.

6. بناء نظام التوصيات مع التصفية التعاونية

التصفية التعاونية هي نظام توصية يستخدم تفضيلات المستخدمين الآخرين للتوصية بالعناصر لمستخدم معين. يتم استخدامه بشكل شائع في التجارة الإلكترونية وتطبيقات منصات البث ، مثل Netflix و Amazon ، لاقتراح العناصر التي قد يجدها المستخدم مثيرة للاهتمام بناءً على ما يحب أو يشاهده المستخدمون الآخرون الذين لديهم اهتمامات مماثلة

• جمع بيانات المستخدم حول العناصر التي أعجبتهم أو تفاعلوا معها.
• قم بإنشاء مصفوفة عنصر مستخدم ، وجدول يحتوي على معلومات حول كل مستخدم والعناصر التي تفاعلوا معها.
• قم بإنشاء درجات تشابه عنصر إلى عنصر عن طريق حساب مدى تشابه العناصر مع بعضها البعض بناءً على تفضيلات المستخدمين الذين تفاعلوا مع كلا العنصرين.
• استخدم درجات التشابه هذه لإنشاء توصيات لكل مستخدم من خلال مطابقتها مع العناصر الموجودة في مصفوفة عناصر المستخدم المشابهة لتلك التي تفاعلوا معها بالفعل.

تحقق من برامجنا في الولايات المتحدة - علوم البيانات

7. تحليل وتصور البيانات العقارية

يمكن تحليل بيانات العقارات في الولايات المتحدة وتصورها باستخدام تقنيات التعلم الآلي. هذه إحدى أفكار مشروع تحليل البيانات حيث يمكن للتعلم الآلي التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية في العقارات ، مما يساعد المستثمرين والمشترين على اتخاذ قرارات مستنيرة.

• جمع البيانات من قوائم العقارات والسجلات العامة. يتضمن ذلك الموقع والحجم ووسائل الراحة والأسعار والخصائص الأخرى ذات الصلة.
• تنظيف وإعداد البيانات للتحليل. يتضمن ذلك إزالة أي قيم متطرفة وتطبيع البيانات وتحويلها إلى تنسيق مناسب للتحليل.
• استخدم الإحصائيات الوصفية والاستنتاجية لتحليل البيانات وكشف الرؤى. يتضمن ذلك حساب ملخص الإحصائيات ، وإنشاء تصورات ، وإجراء اختبارات لاكتشاف الارتباطات والأنماط الأخرى.
• استخدم تصورات البيانات لتوصيل الرؤى. يتضمن ذلك إنشاء مخططات وخرائط وتصورات أخرى للمساعدة في توضيح البيانات ونقل النتائج الرئيسية.

8. التعرف على الوجوه باستخدام CNN

يمكن استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) للتعرف على الوجه من خلال التقاط صور للوجوه ثم التعرف على ميزات كل وجه. ستتعرف CNN على ميزات كل وجه ثم تتعرف على الوجه عند تقديمه.

• اجمع مجموعة بيانات من الصور المصنفة. يجب أن تحتوي مجموعة البيانات هذه على صور لوجوه الأشخاص مع تسميات لكل صورة تشير إلى الشخص الموجود في الصورة.

• قم بمعالجة الصور مسبقًا عن طريق تغيير حجمها وتحويلها إلى تدرج رمادي وتطبيع قيم البكسل.

• قسّم مجموعة البيانات إلى مجموعات تدريب وتحقق واختبار.

• تصميم بنية شبكة عصبية تلافيفية (CNN). قد يتضمن ذلك اختيار عدد الطبقات وحجم النواة ونوع وظائف التنشيط والمعلمات الفائقة الأخرى.

• تدريب النموذج على مجموعة التدريب. راقب أداء مجموعة التحقق لتحديد وقت إيقاف التدريب.
• تقييم النموذج على مجموعة التدريب.

9. تحليل بيانات الشبكة الاجتماعية باستخدام تحليل المشاعر

يعد تحليل المشاعر أداة قوية لتحليل بيانات الشبكات الاجتماعية. يمكن أن يساعدنا في فهم شعور الناس تجاه مواضيع أو منتجات معينة. باستخدام التعلم الآلي ، يمكننا بناء نماذج قوية يمكنها تحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد المشاعر بدقة.

• جمع البيانات من مواقع الشبكات الاجتماعية. يمكن القيام بذلك باستخدام واجهات برمجة التطبيقات.
• قم بتحويل البيانات إلى تنسيق مناسب باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخراج الميزات ذات الصلة من النص أو تطبيق تقنيات تحويل البيانات الأخرى.
• تطبيق نماذج التعلم الآلي عليها. تشمل النماذج الشائعة المستخدمة لتحليل المشاعر آلات ناقلات الدعم ، والانحدار اللوجستي ، والشبكات العصبية.
• قم بتقييم نتائج التحليل لفهم مدى دقة عمل النموذج.

اقرأ مقالاتنا المشهورة حول علوم البيانات الأمريكية

10. تصنيف الصور مع التعلم العميق

يهدف هذا المشروع إلى إنشاء نموذج للتعلم العميق يمكنه تصنيف الصور والتعرف عليها باستخدام تقنيات مختلفة. مجموعة البيانات المختارة لهذا المشروع هي قاعدة بيانات ImageNet. سيتم تصنيف الصور بالفئات المناسبة ، مثل الحيوانات والنباتات والأشياء والأشخاص.

• جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا:
  • اجمع الصور التي تريد تصنيفها.
  • معالجة الصور مسبقًا (تغيير الحجم ، التسوية ، إلخ). يمكن القيام بذلك باستخدام مكتبة Keras.

• تحديد بنية النموذج:
  • اختر نموذج الشبكة العصبية التلافيفية (CNN). تكوين الطبقات ووظائف التنشيط والمحسّنات وما إلى ذلك.

• تدريب النموذج:
  • تغذية الصور في النموذج.
  • مراقبة عملية التدريب.
  • اضبط معلمات النموذج حسب الحاجة.

• اختبر النموذج:
  • تغذية في البيانات غير المرئية كبيانات الاختبار.
  • مراجعة نتائج الاختبار.

11. كشف الشذوذ مع التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف

يشير اكتشاف العيوب باستخدام التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف إلى عملية استخدام خوارزميات التعلم الآلي غير الخاضعة للإشراف لاكتشاف القيم المتطرفة أو الحالات الشاذة في مجموعة البيانات.

تتضمن خوارزميات التعلم الآلي الأكثر شيوعًا غير الخاضعة للإشراف للكشف عن الشذوذ خوارزميات التجميع مثل خوارزميات k-mean ، والخوارزميات القائمة على الكثافة مثل DBSCAN ، وخوارزميات الكشف الخارجة مثل Isolation Forest. يمكن استخدام هذه الخوارزميات لاكتشاف الحالات الشاذة في مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات ، مثل البيانات المالية وبيانات السلاسل الزمنية وبيانات الصور.

12. تحليل وتصور بيانات تلوث الهواء

يعد تلوث الهواء مصدر قلق كبير للصحة العالمية ويمكن أن يؤثر بشكل خطير على صحة الإنسان والبيئة والمناخ. تتمثل إحدى طرق مراقبة جودة الهواء وتقييمها في جمع بيانات تلوث الهواء وتحليلها.

• اجمع بيانات تلوث الهواء التي تتضمن معلومات حول جودة الهواء ودرجة الحرارة والرطوبة وسرعة الرياح والمتغيرات الأخرى ذات الصلة بالتحليل.
• تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا.
• استخدم خوارزميات التعلم الإحصائي والآلي لتحليل البيانات وتحديد الأنماط أو الارتباطات بين تلوث الهواء والمتغيرات البيئية الأخرى.
• تصور البيانات باستخدام أدوات التصور المختلفة ، مثل المخططات والمخططات المبعثرة وخرائط الحرارة.
• تفسير نتائج التحليل واستنتاج بيانات تلوث الهواء.

13. التنبؤ بالسلاسل الزمنية مع التعلم الآلي

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نموذج التعلم الآلي للتنبؤ بالسلسلة الزمنية.

• اجمع بيانات السلاسل الزمنية التي تريد توقعها. يمكن أن يشمل ذلك البيانات المتعلقة بالمبيعات أو العملاء أو المخزون.
• استخدم تقنيات تصور البيانات لفهم الاتجاهات والأنماط الأساسية في البيانات.
• قم بإعداد البيانات عن طريق تحويلها إلى تنسيق مناسب للنمذجة.
• حدد نموذج التعلم الآلي المناسب لمشكلة التنبؤ التي تحاول حلها.
• تدريب النموذج باستخدام البيانات المعدة.
• تقييم أداء النموذج وتحديد المجالات التي يمكن تحسينها.
• قم بضبط معاملات النموذج لتحسين أدائه.

خاتمة

لا تقدر مشاريع علوم البيانات بثمن في المساعدة على فهم البيانات وتفسيرها بشكل أكثر كفاءة وفعالية. من خلال الانخراط في موضوعات مشروع علم البيانات ، يمكنك اكتساب رؤى وميزة تنافسية في السوق واتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تساعد مشاريع علوم البيانات في الكشف عن الاتجاهات والعلاقات المخفية التي يمكنها تحسين العمليات وتعظيم الموارد.

هل تتطلع لبناء حياتك المهنية في علوم البيانات؟ برنامج الشهادة المتقدمة IIITB في علوم البيانات والتعلم الآلي هو برنامج شامل مصمم لتحويلك إلى ماجستير في أساسيات علوم البيانات والتعلم الآلي.

تشمل هذه الدورة

• محاضرات تفاعلية
• المعامل العملية
• دراسات حالة من العالم الحقيقي
• بوابة الوظائف الحصرية للمواضع وأكثر من ذلك بكثير