أهم 10 مشاريع علمية للبيانات في الوقت الفعلي تحتاج إلى التدريب العملي عليها

سواء كنا على علم أم لا ، فإن كل نشاط نقوم به عبر الإنترنت تقريبًا يترك بصمات رقمية. إن المسار عبر الإنترنت الذي نتركه وراءنا لديه القدرة على اكتشاف رؤى ذات مغزى حول سلوك المستهلك والعالم من حولنا بشكل عام. من التسوق عبر الإنترنت وتصفح الأفلام على منصات OTT إلى حجز سيارة أجرة ، فإن كل إجراء يقوم به المستخدمون عبر الإنترنت يشبه منجم ذهب من المعلومات التي يمكن لعلماء البيانات تحليلها لفهم الاتجاهات والأنماط. لذلك ، عندما تكون البيانات في الوقت الفعلي متاحة في متناول أيدينا ، فلماذا لا نستخدمها لتصميم بعض مشاريع علوم البيانات المثيرة والجذابة؟

أفضل 10 أفكار لمشروع علم البيانات

أصبح علم البيانات بلا شك أحد أكثر المهارات المطلوبة في العالم. لكن مجرد تعلم النظرية لا فائدة إلا إذا وضعت مهاراتك موضع التنفيذ. إذا كنت تبحث عن بعض الأفكار الملهمة لمشروع علم البيانات ، فإليك قائمة بأفضل 10 مشروعات لعلوم البيانات للمبتدئين.

1. كشف الأخبار الكاذبة

في عالم تكون فيه المعلومات مجرد نقرة هاتف ، فإن الحصانة من الأخبار المزيفة هي رفاهية لا يستطيع أي منا تقريبًا تحملها. الأخبار الكاذبة هي معلومات خاطئة ومضللة يتم نشرها عادةً عبر وسائل التواصل الاجتماعي وغيرها من المنصات عبر الإنترنت لتحقيق أجندة سياسية في معظم الحالات. ما هو أسوأ ، هذه تنتشر أسرع بكثير من الأخبار الحقيقية. ومن ثم ، يهدف هذا المشروع إلى السيطرة على الصحافة الزائفة والكشف عن صحة الأخبار على وسائل التواصل الاجتماعي. يمكن القيام بذلك باستخدام Python ، حيث يتعين عليك إنشاء TfidfVectorizer واستخدام PassiveAggressiveClassifier لتصنيف الأخبار إلى "وهمية" و "حقيقية". سيتم تنفيذ كل هذا في JupyterLab باستخدام مجموعة بيانات على شكل 7796 × 4.

2. تصور تغير المناخ وتأثيره على إمدادات الغذاء العالمية

جزء لا يتجزأ من علم البيانات هو تصور وتقديم رؤى البيانات إلى جمهور أكبر. كجزء من هذا المشروع ، سيكون الهدف الأساسي للباحث هو تصور التغيرات في متوسط ​​درجات الحرارة العالمية وارتفاع تركيزات ثاني أكسيد الكربون في الغلاف الجوي. علاوة على ذلك ، يركز مشروع علم البيانات هذا أيضًا على كيفية تأثير الظروف المناخية العالمية المتغيرة (والمتفاقمة) على إنتاج الغذاء في جميع أنحاء العالم. ومن ثم ، سيهدف المشروع إلى دراسة الآثار المترتبة على تغير أنماط درجات الحرارة وهطول الأمطار وكيفية تأثيره على إنتاج المحاصيل الأساسية ومقارنة المخرجات في مناطق زمنية مختلفة.

3. تحليل المشاعر

تستفيد العديد من الشركات القائمة على البيانات اليوم من نموذج تحليل المشاعر لتقييم سلوك المستهلك تجاه منتجاتها وخدماتها. يشير إلى عملية تحليل وتصنيف الآراء المعبر عنها في التعليقات أو المراجعة لتحديد ما إذا كان انطباع العميل عن المنتج / الخدمة إيجابيًا أم سلبيًا أم محايدًا. إنه نوع من التصنيف حيث يمكن أن تكون الفصول ثنائية (إيجابية وسلبية) أو متعددة (سعيد ، حزين ، غاضب ، مقرف ، إلخ). يمكنك تنفيذ مشروع علم البيانات هذا في R واستخدام مجموعة بيانات حزمة janeaustenR أو Tidytext.

4. كشف خط حارة الطريق

قد تبدو السيارات ذاتية القيادة وكأنها شيء من رواية خيال علمي ، لكنها الآن هنا! يعد نظام الكشف المباشر عن خط الحارة أحد التقنيات الرئيسية التي تساعد في تطوير السيارات بدون سائق ، حيث يتم رسم الخطوط على الطرق لتوجيه السيارة إلى حيث توجد الممرات. كما أنه مفيد للسائقين البشر ويظهر الاتجاه الذي يجب توجيه السيارة فيه. يمكن تنفيذ مشروع الكشف عن خط حارة الطريق المباشر في لغة بايثون. سيكون الهدف هو تطوير تطبيق لتحديد خط حارة الطريق من خلال صور الإدخال أو إطار فيديو مستمر.

5. روبوتات المحادثة

أصبحت Chatbots أداة اتصال لا غنى عنها للشركات التي ترغب في تقديم تجربة عملاء من الدرجة الأولى. إلى جانب توفير خدمة عملاء مخصصة ، أصبحت روبوتات الدردشة شائعة عبر المؤسسات نظرًا لضخامة الوقت والمال الذي توفره. لا عجب أن استخدامها على نطاق واسع يجعلها واحدة من أكثر مشاريع علوم البيانات المطلوبة التي تستحق المحاولة. تستخدم روبوتات الدردشة تقنيات التعلم العميق للتفاعل مع المستهلكين ويتم تدريبها بشكل أساسي باستخدام شبكات RNN (الشبكات العصبية المتكررة). يمكن تنفيذ مشروع chatbot باستخدام مجموعة بيانات ملف Intents JSON من Python.

6. كشف نعاس السائق

فكرة أخرى مثيرة للاهتمام لمشروع علم البيانات هي بناء نظام الكشف عن النعاس Keras و OpenCV باستخدام Python. تحدث الحوادث بسبب نوم السائقين أثناء القيادة وهو أمر شائع ، وهذا المشروع هو وسيلة رائعة لمحاولة التخفيف من المشكلة. الهدف هو بناء نموذج لاكتشاف سلوك السائق النائم في الوقت المحدد ورفع تنبيه من خلال صفارات الإنذار. يستخدم نموذج التعلم العميق حيث يتم تصنيف الصور بناءً على ما إذا كانت عيون الإنسان مفتوحة أم قريبة. بينما يكتشف OpenCV حركات الوجه والعين ، يستخدم Keras شبكات عصبية عميقة لتحديد ما إذا كانت عيون السائق مغلقة أم مفتوحة.

7. كشف الجنس والعمر

يعد مشروع اكتشاف الجنس والعمر باستخدام OpenCV أحد أكثر مشاريع علوم البيانات إثارة للمبتدئين. يعتمد على رؤية الكمبيوتر ، ومن خلال هذا المشروع ، ستتمكن من تعلم المرافق العملية لشبكات CNN (الشبكات العصبية التلافيفية). يهدف هذا المشروع في الوقت الفعلي إلى تطوير نموذج يمكنه التعرف على عمر الشخص وجنسه من خلال صورة وجهه. نظرًا لأن العديد من العوامل مثل تعابير الوجه والماكياج والإضاءة يمكن أن تجعل تحديد العمر الفعلي للشخص أمرًا صعبًا ، يستخدم هذا المشروع نموذج تصنيف بدلاً من نموذج الانحدار. وبالتالي ، فهو يعد مشروعًا رائعًا لعلوم البيانات مع مجال واسع لترقية مهاراتك في الترميز.

8. التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد

تعد مجموعة البيانات الرقمية المكتوبة بخط اليد MNIST مصدرًا ممتازًا لعلماء البيانات الناشئين وهواة التعلم الآلي للحصول على أيديهم. يتم تنفيذ المشروع من خلال شبكات CNN ، ويهدف إلى تمكين نظام الكمبيوتر للتعرف على الأحرف والأرقام بتنسيقات مكتوبة بخط اليد. بالنسبة للتنبؤ في الوقت الفعلي ، ستقوم بإنشاء واجهة مستخدم رسومية لرسم الأرقام على لوحة الرسم وإنشاء نموذج للتنبؤ بالأرقام. يتضمن المشروع التطبيقات العملية لمكتبتي Keras و Tkinter وهو طريقة رائعة لصقل مهاراتك في علم البيانات.

9. مولد شرح الصورة

يتضمن إنشاء تعليق الصور معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر للتعرف على سياق الصور ووصفها بلغة مثل الإنجليزية. على الرغم من أن وصف محتوى الصورة بدقة باستخدام الجمل المصممة جيدًا يمثل تحديًا ، إلا أن له تأثيرًا هائلاً على المستخدمين ، ولا سيما ضعاف البصر. مع توفر مجموعات بيانات ضخمة وتقدم تقنيات التعلم العميق ، من الممكن بناء نماذج يمكنها إنشاء تسميات توضيحية للصور. الهدف من هذا المشروع هو إنشاء مولد تسمية توضيحية للصور باستخدام CNN و RNN. Flickr8k هي مجموعة بيانات ممتازة للبدء في تسمية الصور.

10. التعرف على عاطفة الكلام

التعرف على المشاعر في الكلام هو مشروع علمي شائع يتم فيه تفسير المشاعر البشرية من خلال أصواتهم. تتكون مجموعة البيانات من ملفات صوتية مختلفة لمراقبة المشاعر البشرية. علاوة على ذلك ، يستلزم المشروع استخدام مصنف MLPC يمكنه استشعار المشاعر من صوت الفرد. تُستخدم هنا حزمة Python Librosa للموسيقى والتحليل الصوتي ، جنبًا إلى جنب مع NumPy و Soundfile و Pysudio و Sklearn. يجد التعرف على المشاعر في الكلام تطبيقات في عدة مجالات مثل مراكز الاتصال لاكتشاف رد فعل العميل حول منتج ما ، في أنظمة IVR لتحسين تفاعل الكلام ، في تطوير أنظمة كمبيوتر تتكيف مع مشاعر الفرد ومزاجه ، إلخ.

قم بترقية مهاراتك في علوم البيانات مع upGrad

برنامج الشهادة المتقدمة upGrad في علوم البيانات عبارة عن دورة تدريبية عبر الإنترنت مدتها 8 أشهر مصممة للمهنيين العاملين الذين يرغبون في بدء حياتهم المهنية في علوم البيانات. يضفي منهج الدورة التدريبية القوي مهارات عليا في Python والإحصاء و SQL والتعلم الآلي لإعداد الأفراد لمهنة واعدة في علم البيانات.

يسلط الضوء على البرنامج:

• شهادة متقدمة في علوم البيانات من IIIT بنغالور
• 300+ ساعة من التعلم مع أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع
• جلسات مباشرة مع خبراء عالميين
• فرصة للتفاعل مع أقرانهم من أكثر من 85 دولة
• شبكات الصناعة والمساعدة المهنية 360 درجة

إذا كنت ترغب في إتقان مهارات علوم البيانات المطلوبة ، فهذه هي فرصتك. تم تصميم برامج upGrad الصارمة والمتعلقة بالصناعة وتقديمها بالتعاون مع أعضاء هيئة التدريس البارزين وخبراء الصناعة لتقديم تجربة تعليمية غامرة. مع وجود أكثر من 40.000 من المتعلمين العالميين وما يزيد عن 500.000 من المهنيين العاملين المتأثرين ببرامجها ، تواصل upGrad وضع معايير في مجال تكنولوجيا التعليم العالي عبر الإنترنت.

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