7 interessante Data-Science-Projektideen im Jahr 2022

Praktische Erfahrung zu haben, wird heute als wertvoller angesehen, und das ist das Beste, weil proaktive Studenten durch all ihr praktisches Wissen auf diesem Gebiet allen anderen überlegen sind. Data Science ist keine Ausnahme von dieser Regel. Es gilt als eines der pragmatischsten Felder da draußen, und um darin zu wachsen, braucht man viel praktische Erfahrung, um die Arbeit, den Druck und alles erfolgreich bewältigen zu können. Lassen Sie mich für diesen Artikel noch einmal wiederholen, was Data Science eigentlich ist – in ihren grundlegendsten Begriffen wird Data Science auf verschiedene Bereiche angewendet, in denen sie Einblicke und Informationen sowie alles Wertvolle aus einem Meer von Daten liefert. Ziemlich einfach, oder?

Für ein organisches Wachstum in diesem Bereich ist es zur Voraussetzung geworden, innovative Lösungen geschaffen zu haben, die über die reine Spezialisierung auf Data Science hinausgehen. Ein herausragendes Portfolio zu haben, das nur durch die Teilnahme an datenwissenschaftlichen Herausforderungen und die Verwendung der bereitgestellten vielfältigen Datensätze erreicht werden kann, und Lösungen für die gestellten Probleme zu entwickeln. Klingt ein wenig überwältigend, oder? Keine Sorge, hier sind 7 Projektideen, mit denen Sie nicht nur alles aus der pragmatischen Erfahrungscheckliste abhaken, sondern auch Ihr Publikum (hier: den Personalchef) beeindrucken werden.

1. Prognostizieren Sie die Verkäufe eines Supermarkts an einem wichtigen Feiertag (Holi, Diwali usw.):
   Ein Supermarkt hat zahlreiche Abteilungen, sodass Sie mithilfe von Data Science vorhersagen können, welche Abteilungen am stärksten von Feiertagen betroffen sind und wie groß dieser Effekt ist. Dazu können Sie den historischen Datensatz des Unternehmens verwenden.

2. Filmempfehlung: Das Ziel dieser Herausforderung ist ziemlich einfach – seinen Benutzern Vorschläge für Filme zu machen. Dazu können Sie das Movie Lens Dataset verwenden. Es ist einer der am häufigsten zitierten Datensätze in der Datenwissenschaft. Dieses Projekt wird Ihnen helfen, etwas tiefer in die Funktionsweise Ihrer bevorzugten Streaming-Plattform einzutauchen, und wer weiß, vielleicht fällt Ihnen eine Idee zur Verbesserung des bestehenden Systems ein?

3. Vorhersage des Verkehrs auf einem neuen Transportmittel: Mit diesem Projekt können Sie den Verkehr und die Besucherzahl auf jedem neuen Transportmittel vorhersagen und ihren Senf dazu geben, wie Sie diese erhöhen und verringern können. Dazu können Sie das Time Series Analysis Dataset verwenden. Dieser Datensatz ist auch eine beliebte Anlaufstelle für Studenten. Es kann in einer Reihe von Bereichen verwendet werden – Vorhersage von Verkäufen, Wetter, jährlichen Trends usw. Der Datensatz, der spezifisch für Zeitreihen ist, bei denen die Herausforderung darin besteht, den Verkehr für jedes Transportmittel in der Stadt vorherzusagen. Diese ganze Übung umfasst Zeilen und Spalten.

4. Sagen Sie das Alter der Schauspieler voraus:
   Wenn Sie tiefer in Deep Learning eintauchen möchten, dann sollte dies Ihr idealer Ausgangspunkt sein. Dazu können Sie den Alterserkennungsdatensatz indischer Schauspieler verwenden. Es enthält Tausende von Bildern, die manuell ausgewählt und aus Videos zugeschnitten wurden, sodass Sie eine gewisse Vielfalt in Bezug auf Skalierung, Ausdruck, Auflösung und mehr erwarten können.

5. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC):
   Die beiden Ziele dieser Herausforderung sind die Lokalisierung der Objekte und die Erkennung von Objekten aus den Videos. Es stellt eine überzeugende Herausforderung dar, da es den besten Algorithmus für die Erkennung von Objekten und die Klassifizierung von Bildern in großem Maßstab erstellt. Vorrangiges Ziel des jährlich stattfindenden Wettbewerbs ist der Vergleich von Fortschritten im Bereich der Bildklassifizierung und -detektion sowie die Zusammenführung exzellenter Forschung mit mehr Daten. Es misst auch den Fortschritt, der bei der Indizierung für Annotationen und beim Abrufen aus Computer Vision erzielt wurde.

6. Sagen Sie die Überlebensrate aller Passagiere voraus, die die RMS Titanic an Bord hatte:
   Der Titanic-Datensatz liefert die Daten darüber, wer an Bord der RMS Titanic war, als sie am 15. April 1912 nach der Kollision mit einem Eisberg im Atlantik ihr katastrophales Ende fand. Es ist perfekt für Anfänger und auch das am häufigsten verwendete. Mit 891 Zeilen und 12 Spalten bietet das Set die Variablen und deren Kombination basierend auf persönlichen Merkmalen wie Geschlecht, Alter, Klasse des Tickets und testet die Klassifizierungsfähigkeiten.

7. Offene Fragen zu Bildern beantworten:
   Dieses hier geht an alle Computer Vision-Enthusiasten. Dazu können Sie den VisualQA-Datensatz verwenden, der mehr als 200.000 Bilder, 3 Fragen pro Bild und 10 Ground-Truth-Antworten pro Frage enthält. Ihre Aufgabe wird es sein, Ihr Verständnis von Computer Vision zu nutzen und die offenen Fragen zu beantworten, die in dem genannten Datensatz enthalten sind.

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Wählen Sie einen Datensatz, der Ihrer Meinung nach genau das Richtige für Sie ist, und ebnen Sie Ihren eigenen erfolgreichen Weg zum besten Arbeitgeber im Bereich Data Science. Auf die Plätze, fertig, los!