13 spannende Data-Science-Projektideen und -themen für Anfänger in den USA [2023]

Data Science-Projekte eignen sich hervorragend zum Üben und Vererben neuer Datenanalysefähigkeiten, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und wertvolle Erfahrungen zu sammeln. Sie ermöglichen es Ihnen, mit verschiedenen Arten von Daten zu arbeiten, verschiedene Techniken und Tools anzuwenden und ein besseres Verständnis des Bereichs Data Science zu erlangen. Hier sind 13 spannende Data-Science-Projekte für Anfänger , die Sie sich ansehen können, um Ihre Reise zu beginnen.

Ideen und Themen für Data Science-Projekte

1. Web Scraping mit maschinellem Lernen

Web Scraping mit maschinellem Lernen ist eine der relativ neuen datenwissenschaftlichen Projektideen , die die Leistungsfähigkeit von Web Scraping und ML kombinieren. Sie können schnell und genau Daten von Websites sammeln und daraus Geschäftserkenntnisse generieren.

In diesem Data-Science-Projekt können Sie strukturierte und unstrukturierte Daten aus Websites extrahieren, in einer Datenbank oder in strukturierten Formaten wie einer CSV- oder JSON-Datei speichern und dann in R oder Python geschriebene Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, um Muster, Trends, und Erkenntnisse aus den Webseitendaten.

2. Analyse und Visualisierung von US-Volkszählungsdaten

Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um US-Volkszählungsdaten zu analysieren und zu visualisieren. Es kann verwendet werden, um Muster und Trends in den Daten zu identifizieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln, die zur Vorhersage von Bevölkerungstrends verwendet werden. Es ist eines der interessantesten datenwissenschaftlichen Forschungsthemen, die Sie in Ihrem Lebenslauf haben können.

• Sammeln Sie US-Volkszählungsdaten vom US-Volkszählungsamt .
• Verarbeiten Sie die Daten vor, indem Sie sie bereinigen und organisieren.
• Erstellen Sie ein Modell, um die Daten mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen zu analysieren.
• Visualisieren Sie die Ergebnisse mit Diagrammen, Grafiken und anderen Visualisierungen.

3. Handschriftliche Ziffernklassifizierung unter Verwendung des MNIST-Datensatzes

Der MNIST-Datensatz ist eine Datenbank mit handschriftlichen Ziffern, die als Benchmark zum Testen verschiedener maschineller Lernalgorithmen verwendet wird. Es enthält 60.000 Trainingsbilder und 10.000 Testbilder. Die Bilder sind 28×28 Pixel groß und in Graustufen dargestellt.

• Laden Sie den MNIST-Datensatz herunter und teilen Sie ihn in Trainings- und Testsätze auf.
• Normalisieren Sie die Pixelwerte, konvertieren Sie sie in Fließkommazahlen und formen Sie die Daten in das richtige Format um.
• Erstellen Sie ein Convolutional Neural Network (CNN)-Modell, um die Ziffern zu klassifizieren.
• Trainieren Sie das Modell auf dem Trainingssatz mit einem geeigneten Optimierer und einer Verlustfunktion.
• Bewerten Sie das Modell auf dem Testset und messen Sie seine Genauigkeit.
• Optimieren Sie die Parameter und Hyperparameter des Modells, um seine Genauigkeit zu verbessern.

4. Verstehen und Vorhersagen von Aktienmarktbewegungen

Der Einsatz von maschinellem Lernen zum Verstehen und Vorhersagen von Aktienmarktbewegungen ist eine der besten Projektideen zur Datenanalyse . Durch die Nutzung der Möglichkeiten der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens können Anleger und Händler ausgefeiltere Strategien für den Aktienhandel entwickeln und sich einen Marktvorteil verschaffen

• Sammeln Sie Daten von den Finanzmärkten, wie Aktienkurse, Volumen und Nachrichten.
• Normalisieren Sie die Daten und entfernen Sie alle Ausreißer.
• Erstellen Sie Modelle mit maschinellen Lerntechniken wie Regression, Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzen.
• Bewerten Sie die Modelle, indem Sie die Modelle mit einem Testdatensatz testen und die Leistung jedes Modells messen.
• Verfeinern Sie die Modelle, indem Sie die Hyperparameter der Modelle optimieren oder den Daten weitere Merkmale hinzufügen.

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5. Erkennung von Kreditkartenbetrug mit maschinellem Lernen

Data Science und maschinelles Lernen können verwendet werden, um verdächtige und betrügerische Transaktionen wie Kreditkartenbetrug zu identifizieren.

• Sammeln Sie die Daten, einschließlich Informationen über betrügerische und nicht betrügerische Kreditkartentransaktionen, wie z. B. Uhrzeit und Datum der Transaktion, den Betrag und den beteiligten Händler.

• Entfernen Sie alle irrelevanten Daten, normalisieren Sie die Daten und entfernen Sie alle Ausreißer.

• Verwenden Sie Techniken wie Feature-Auswahl, Feature-Engineering und Dimensionsreduktion.

• Trainieren Sie das Modell mit Techniken wie Entscheidungsbäumen, Support Vector Machines, logistischer Regression und neuronalen Netzen.

• Bewerten Sie das Modell mithilfe von Kreuzvalidierungs-, Präzisions- und Rückruftechniken.

6. Aufbau eines Empfehlungssystems mit kollaborativer Filterung

Kollaboratives Filtern ist ein Empfehlungssystem, das die Präferenzen anderer Benutzer verwendet, um einem bestimmten Benutzer Artikel zu empfehlen. Es wird häufig in E-Commerce- und Streaming-Plattformanwendungen wie Netflix und Amazon verwendet, um Artikel vorzuschlagen, die der Benutzer interessant finden könnte, basierend darauf, was andere Benutzer mit ähnlichen Interessen gemocht oder angesehen haben

• Sammeln Sie Benutzerdaten über Artikel, die ihnen gefallen oder mit denen sie interagiert haben.
• Erstellen Sie eine Benutzer-Element-Matrix, eine Tabelle mit Informationen über jeden Benutzer und mit welchen Elementen er interagiert hat.
• Generieren Sie Ähnlichkeitswerte von Artikel zu Artikel, indem Sie berechnen, wie ähnlich die Artikel einander sind, basierend auf den Präferenzen der Benutzer, die mit beiden Artikeln interagiert haben.
• Verwenden Sie diese Ähnlichkeitswerte, um Empfehlungen für jeden Benutzer zu generieren, indem Sie sie mit Elementen in der Benutzer-Element-Matrix abgleichen, die denen ähneln, mit denen sie bereits interagiert haben.

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7. Analyse und Visualisierung von Immobiliendaten

Immobiliendaten in den USA können mit Techniken des maschinellen Lernens analysiert und visualisiert werden. Dies ist eine der Datenanalyse-Projektideen , bei denen maschinelles Lernen zukünftige Trends bei Immobilien vorhersagen und Investoren und Käufern dabei helfen kann, fundierte Entscheidungen zu treffen.

• Sammeln Sie Daten aus Immobilienverzeichnissen und öffentlichen Aufzeichnungen. Dazu gehören Standort, Größe, Ausstattung, Preise und andere relevante Merkmale.
• Bereinigen und bereiten Sie die Daten für die Analyse vor. Dazu gehören das Entfernen aller Ausreißer, das Normalisieren der Daten und das Umwandeln in ein für die Analyse geeignetes Format.
• Verwenden Sie deskriptive und inferentielle Statistiken, um die Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen. Dazu gehören das Berechnen von zusammenfassenden Statistiken, das Erstellen von Visualisierungen und das Durchführen von Tests zum Erkennen von Korrelationen und anderen Mustern.
• Verwenden Sie Datenvisualisierungen, um Erkenntnisse zu vermitteln. Dazu gehört das Erstellen von Diagrammen, Karten und anderen Visualisierungen, um die Daten zu veranschaulichen und die wichtigsten Ergebnisse zu vermitteln.

8. Gesichtserkennung mit CNN

Convolutional Neural Networks (CNNs) können zur Gesichtserkennung verwendet werden, indem Gesichter fotografiert und dann die Merkmale jedes Gesichts gelernt werden. CNN lernt die Merkmale jedes Gesichts und erkennt dann ein Gesicht, wenn es präsentiert wird.

• Sammeln Sie einen Datensatz mit beschrifteten Bildern. Dieser Datensatz sollte Bilder von Gesichtern von Personen mit Beschriftungen für jedes Bild enthalten, die angeben, welche Person auf dem Bild zu sehen ist.

• Bearbeiten Sie die Bilder vor, indem Sie die Größe ändern, sie in Graustufen konvertieren und die Pixelwerte normalisieren.

• Teilen Sie das Dataset in Trainings-, Validierungs- und Testsets auf.

• Entwerfen Sie eine Convolutional Neural Network (CNN)-Architektur. Dies kann die Auswahl der Anzahl der Schichten, der Größe der Kernel, der Art der Aktivierungsfunktionen und anderer Hyperparameter umfassen.

• Trainieren Sie das Modell auf dem Trainingsset. Überwachen Sie die Leistung des Validierungssatzes, um zu bestimmen, wann das Training beendet werden soll.
• Bewerten Sie das Modell auf dem Trainingsdatensatz.

9. Analysieren von Daten sozialer Netzwerke mithilfe der Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse ist ein leistungsstarkes Tool zur Analyse von Daten sozialer Netzwerke. Es kann uns helfen zu verstehen, wie Menschen zu bestimmten Themen oder Produkten stehen. Mit maschinellem Lernen können wir leistungsstarke Modelle erstellen, die große Datenmengen analysieren können, um Stimmungen genau zu identifizieren.

• Sammeln Sie die Daten von Websites sozialer Netzwerke. Dies kann durch die Verwendung von APIs erfolgen.
• Wandeln Sie die Daten mithilfe von NLP-Techniken (Natural Language Processing) in ein geeignetes Format um, um relevante Merkmale aus dem Text zu extrahieren, oder wenden Sie andere Datentransformationstechniken an.
• Wenden Sie Modelle für maschinelles Lernen darauf an. Übliche Modelle, die für die Stimmungsanalyse verwendet werden, umfassen Support Vector Machines, logistische Regression und neuronale Netze.
• Werten Sie die Ergebnisse der Analyse aus, um zu verstehen, wie genau das Modell funktioniert.

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10. Bildklassifizierung mit Deep-Learning

Dieses Projekt zielt darauf ab, ein Deep-Learning-Modell zu erstellen, das Bilder mit verschiedenen Techniken klassifizieren und identifizieren kann. Der für dieses Projekt gewählte Datensatz ist die ImageNet-Datenbank. Die Bilder werden mit den entsprechenden Kategorien wie Tieren, Pflanzen, Gegenständen und Personen gekennzeichnet.

• Daten sammeln und vorverarbeiten:
  • Sammeln Sie die Bilder, die Sie klassifizieren möchten.
  • Bilder vorverarbeiten (Größe ändern, normalisieren usw.). Dies kann mit der Keras-Bibliothek erfolgen.

• Definieren Sie eine Modellarchitektur:
  • Wählen Sie ein Convolutional Neural Network (CNN)-Modell. Konfigurieren Sie Ebenen, Aktivierungsfunktionen, Optimierer usw.

• Modell trainieren:
  • Fügen Sie Bilder in das Modell ein.
  • Überwachen Sie den Trainingsprozess.
  • Passen Sie die Modellparameter nach Bedarf an.

• Testen Sie das Modell:
  • Geben Sie ungesehene Daten als Testdaten ein.
  • Überprüfen Sie die Testergebnisse.

11. Anomalieerkennung mit unüberwachtem maschinellem Lernen

Anomalieerkennung mit unüberwachtem maschinellem Lernen bezieht sich auf den Prozess der Verwendung von unüberwachten maschinellen Lernalgorithmen zur Erkennung von Ausreißern oder Anomalien in einem Datensatz.

Zu den gebräuchlichsten Algorithmen für unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen zur Erkennung von Anomalien gehören Clustering-Algorithmen wie k-means, dichtebasierte Algorithmen wie DBSCAN und Algorithmen zur Erkennung von Ausreißern wie Isolation Forest. Diese Algorithmen können verwendet werden, um Anomalien in einer Vielzahl von Datensätzen wie Finanzdaten, Zeitreihendaten und Bilddaten zu erkennen.

12. Analysieren und Visualisieren von Luftverschmutzungsdaten

Luftverschmutzung ist ein großes globales Gesundheitsproblem und kann die menschliche Gesundheit, die Umwelt und das Klima ernsthaft beeinträchtigen. Eine Möglichkeit, die Luftqualität zu überwachen und zu bewerten, ist das Sammeln und Analysieren von Luftverschmutzungsdaten.

• Sammeln Sie die Luftverschmutzungsdaten, die Informationen über Luftqualität, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und andere für die Analyse relevante Variablen enthalten.
• Daten bereinigen und vorverarbeiten.
• Verwenden Sie statistische und maschinelle Lernalgorithmen, um die Daten zu analysieren und Muster oder Korrelationen zwischen Luftverschmutzung und anderen Umweltvariablen zu identifizieren.
• Visualisieren Sie die Daten mit verschiedenen Visualisierungstools wie Diagrammen, Streudiagrammen und Heatmaps.
• Interpretieren Sie die Ergebnisse der Analyse und schließen Sie die Luftverschmutzungsdaten ab.

13. Zeitreihenprognose mit maschinellem Lernen

Dieses Projekt zielt darauf ab, ein maschinelles Lernmodell für Zeitreihenprognosen zu entwickeln.

• Sammeln Sie Zeitreihendaten, die Sie prognostizieren möchten. Dies können Daten zu Verkäufen, Kunden oder Beständen sein.
• Verwenden Sie Datenvisualisierungstechniken, um zugrunde liegende Trends und Muster in den Daten zu verstehen.
• Bereiten Sie die Daten vor, indem Sie sie in ein für die Modellierung geeignetes Format umwandeln.
• Wählen Sie ein Modell für maschinelles Lernen aus, das für das Prognoseproblem geeignet ist, das Sie zu lösen versuchen.
• Trainieren Sie das Modell mit den vorbereiteten Daten.
• Bewerten Sie die Leistung des Modells und identifizieren Sie Bereiche, die verbessert werden können.
• Optimieren Sie die Parameter des Modells, um seine Leistung zu verbessern.

Abschluss

Data-Science-Projekte sind von unschätzbarem Wert, wenn es darum geht, Daten effizienter und effektiver zu verstehen und zu interpretieren. Durch die Beteiligung an datenwissenschaftlichen Projektthemen können Sie Erkenntnisse gewinnen, einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt erzielen und bessere, fundiertere Entscheidungen treffen. Darüber hinaus können Data-Science-Projekte dazu beitragen, verborgene Trends und Beziehungen aufzudecken, die Prozesse optimieren und Ressourcen maximieren können.

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