Top 10 Echtzeit-Data-Science-Projekte, die Sie zum Anfassen brauchen

Ob wir uns dessen bewusst sind oder nicht, fast jede Online-Aktivität hinterlässt digitale Spuren. Die Online-Spur, die wir hinterlassen, hat das Potenzial, aussagekräftige Erkenntnisse über das Verbraucherverhalten und die Welt um uns herum im Allgemeinen zu gewinnen. Vom Online-Shopping über das Durchsuchen von Filmen auf OTT-Plattformen bis hin zum Buchen eines Taxis ist jede Online-Aktion von Benutzern wie eine Goldgrube an Informationen, die Datenwissenschaftler analysieren können, um Trends und Muster zu verstehen. Wenn uns also Echtzeitdaten zur Verfügung stehen, warum sollten wir sie nicht nutzen, um einige spannende und ansprechende Data-Science-Projekte zu entwerfen?

Die 10 besten Data-Science-Projektideen

Data Science ist zweifellos zu einer der gefragtesten Fähigkeiten der Welt geworden. Aber nur die Theorie zu lernen, nützt nichts, es sei denn, Sie setzen Ihre Fähigkeiten in die Praxis um. Wenn Sie nach inspirierenden Data-Science-Projektideen gesucht haben, finden Sie hier eine Liste der 10 besten Data-Science-Projekte für Anfänger.

1. Erkennung gefälschter Nachrichten

In einer Welt, in der Informationen nur einen Anruf entfernt sind, ist die Immunität gegen Fake News ein Luxus, den sich kaum jemand von uns leisten kann. Gefälschte Nachrichten sind falsche und irreführende Informationen, die normalerweise über soziale Medien und andere Online-Plattformen verbreitet werden, um in den meisten Fällen eine politische Agenda zu erreichen. Schlimmer noch, diese verbreiten sich viel schneller als authentische Nachrichten. Daher zielt dieses Projekt darauf ab, falschen Journalismus in den Griff zu bekommen und die Authentizität von Social-Media-Nachrichten zu erkennen. Dies kann mit Python erfolgen, wo Sie einen TfidfVectorizer erstellen und einen PassiveAggressiveClassifier verwenden müssen, um Nachrichten in „Fake“ und „Real“ zu kategorisieren. All dies wird im JupyterLab unter Verwendung eines 7796 × 4-geformten Datensatzes ausgeführt.

2. Visualisierung des Klimawandels und der Auswirkungen auf die globale Nahrungsmittelversorgung

Ein wesentlicher Bestandteil der Datenwissenschaft ist die Visualisierung und Präsentation von Datenerkenntnissen für ein größeres Publikum. Im Rahmen dieses Projekts wird es das primäre Ziel der Forscher sein, Veränderungen der globalen Mitteltemperaturen und den Anstieg der Kohlendioxidkonzentration in der Atmosphäre sichtbar zu machen. Darüber hinaus konzentriert sich dieses Data-Science-Projekt auch darauf, wie sich die sich ändernden (und sich verschlechternden) globalen klimatischen Bedingungen auf die weltweite Lebensmittelproduktion auswirken. Daher wird das Projekt darauf abzielen, die Auswirkungen von sich ändernden Temperatur- und Niederschlagsmustern und deren Auswirkungen auf die Produktion von Grundnahrungsmitteln zu untersuchen und die Produktion in verschiedenen Zeitzonen zu vergleichen.

3. Stimmungsanalyse

Viele datengesteuerte Unternehmen nutzen heute das Stimmungsanalysemodell, um das Verbraucherverhalten gegenüber ihren Produkten und Dienstleistungen zu bewerten. Es bezieht sich auf den Prozess der Analyse und Kategorisierung von Meinungen, die in Feedback oder Bewertungen geäußert werden, um festzustellen, ob der Eindruck eines Kunden von dem Produkt/der Dienstleistung positiv, negativ oder neutral ist. Es ist eine Art Klassifizierung, bei der die Klassen binär (positiv und negativ) oder mehrfach (glücklich, traurig, wütend, angewidert usw.) sein können. Sie können dieses Data-Science-Projekt in R implementieren und das janeaustenR- oder Tidytext-Paket-Dataset verwenden.

4. Fahrspurlinienerkennung

Selbstfahrende Autos mögen immer noch wie etwas aus einem Science-Fiction-Roman erscheinen, aber jetzt sind sie da! Eine der Schlüsseltechnologien bei der Entwicklung fahrerloser Autos ist das Live-Spurlinienerkennungssystem, bei dem Linien auf den Straßen gezeichnet werden, um das Fahrzeug dorthin zu führen, wo sich die Fahrspuren befinden. Es ist auch für menschliche Fahrer praktisch und zeigt die Richtung an, in die das Auto gelenkt werden muss. Das Projekt zur Live-Erkennung von Straßenfahrspuren kann in Python durchgeführt werden. Ziel ist es, eine Anwendung zu entwickeln, um eine Fahrspurlinie anhand der Eingabebilder oder eines kontinuierlichen Videoframes zu identifizieren.

5. Chatbots

Chatbots sind zu einem unverzichtbaren Kommunikationstool für Unternehmen geworden, die ein erstklassiges Kundenerlebnis bieten möchten. Neben der Bereitstellung von personalisiertem Kundenservice sind Chatbots aufgrund der schieren Menge an Zeit und Geld, die sie sparen, in allen Unternehmen alltäglich geworden. Kein Wunder, dass ihre weite Verbreitung sie zu einem der gefragtesten Data-Science-Projekte macht, die einen Versuch wert sind. Chatbots verwenden Deep-Learning-Techniken, um mit Verbrauchern zu interagieren, und werden hauptsächlich mit RNNs (Recurrent Neural Networks) trainiert. Das Chatbot-Projekt kann mit dem Intents-JSON-Dateidatensatz von Python durchgeführt werden.

6. Fahrermüdigkeitserkennung

Eine weitere interessante datenwissenschaftliche Projektidee ist der Aufbau eines Keras- und OpenCV-Müdigkeitserkennungssystems mit Python. Unfälle ereignen sich, weil Fahrer während der Fahrt einschlafen, und dieses Projekt ist eine großartige Möglichkeit, um zu versuchen, das Problem zu entschärfen. Ziel ist es, ein Modell zu bauen, das das Verhalten des schläfrigen Fahrers rechtzeitig erkennt und durch einen Summton Alarm schlägt. Es verwendet ein Deep-Learning-Modell, bei dem Bilder basierend darauf klassifiziert werden, ob die menschlichen Augen offen oder geschlossen sind. Während OpenCV Gesichts- und Augenbewegungen erkennt, verwendet Keras tiefe neuronale Netze, um festzustellen, ob die Augen des Fahrers geschlossen oder geöffnet sind.

7. Erkennung von Geschlecht und Alter

Das Projekt zur Geschlechts- und Alterserkennung mit OpenCV ist eines der spannendsten Data-Science-Projekte für Anfänger. Es basiert auf Computer Visioning, und durch dieses Projekt werden Sie in der Lage sein, die praktischen Nutzen von CNNs (Convolutional Neural Networks) zu erlernen. Dieses Echtzeitprojekt zielt darauf ab, ein Modell zu entwickeln, das Alter und Geschlecht einer Person anhand ihres Gesichtsbildes erkennen kann. Da verschiedene Faktoren wie Mimik, Make-up und Beleuchtung die Bestimmung des tatsächlichen Alters einer Person erschweren können, verwendet dieses Projekt ein Klassifizierungsmodell anstelle eines Regressionsmodells. Somit ist es ein beeindruckendes Data-Science-Projekt mit reichlich Spielraum, um Ihre Programmierkenntnisse zu verbessern.

8. Handschriftliche Ziffernerkennung

Der handgeschriebene MNIST-Zifferndatensatz ist eine hervorragende Ressource für angehende Datenwissenschaftler und Enthusiasten des maschinellen Lernens. Das Projekt wird über CNNs implementiert und zielt darauf ab, ein Computersystem in die Lage zu versetzen, Zeichen und Ziffern in handschriftlichen Formaten zu erkennen. Für die Echtzeitvorhersage erstellen Sie eine grafische Benutzeroberfläche, um Zahlen auf einer Leinwand zu zeichnen, und erstellen ein Modell zur Vorhersage der Ziffern. Das Projekt beinhaltet die praktischen Anwendungen von Keras- und Tkinter-Bibliotheken und ist eine großartige Möglichkeit, Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten zu schärfen.

9. Generator für Bildunterschriften

Die Generierung von Bildunterschriften umfasst die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision, um den Kontext von Bildern zu erkennen und sie in einer Sprache wie Englisch zu beschreiben. Obwohl es schwierig ist, den Bildinhalt mit wohlgeformten Sätzen genau zu beschreiben, hat es einen immensen Einfluss auf Benutzer, insbesondere auf Sehbehinderte. Mit der Verfügbarkeit riesiger Datensätze und der Weiterentwicklung von Deep-Learning-Techniken ist es möglich, Modelle zu erstellen, die Bildunterschriften generieren können. Das Ziel dieses Projekts ist es, einen Bildunterschriftgenerator mit CNN und RNN zu erstellen. Flickr8k ist ein hervorragender Datensatz, um mit der Bildunterschrift zu beginnen.

10. Spracherkennung

Speech Emotion Recognition ist ein beliebtes Data-Science-Projekt, bei dem menschliche Emotionen durch ihre Stimme interpretiert werden. Der Datensatz umfasst verschiedene Tondateien, um menschliche Emotionen zu überwachen. Darüber hinaus beinhaltet das Projekt die Verwendung eines MLP-Klassifikators, der Emotionen aus der Stimme einer Person erkennen kann. Hier kommt das Python-Paket Librosa zur Musik- und Audioanalyse zum Einsatz, zusammen mit NumPy, Soundfile, Pysudio und Sklearn. Sprach-Emotions-Erkennung findet Anwendungen in verschiedenen Bereichen, wie z. B. in Call Centern, um die Reaktion des Kunden auf ein Produkt zu erkennen, in IVR-Systemen, um die Sprachinteraktion zu verbessern, in der Entwicklung von Computersystemen, die an die Emotionen und Stimmungen einer Person angepasst sind, usw.

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