Los 10 principales proyectos de ciencia de datos en tiempo real que necesita poner en práctica

Seamos conscientes o no, casi todas las actividades en línea que realizamos dejan huellas digitales. El rastro en línea que dejamos atrás tiene el potencial de descubrir información significativa sobre el comportamiento del consumidor y el mundo que nos rodea en general. Desde compras en línea y búsqueda de películas en plataformas OTT hasta reservar un taxi, cada acción en línea de los usuarios es como una mina de oro de información que los científicos de datos pueden analizar para comprender tendencias y patrones. Entonces, cuando los datos en tiempo real están disponibles al alcance de la mano, ¿por qué no usarlos para diseñar algunos proyectos de ciencia de datos interesantes y atractivos?

Las 10 mejores ideas para proyectos de ciencia de datos

La ciencia de datos sin duda se ha convertido en una de las habilidades más buscadas en el mundo. Pero simplemente aprender la teoría no sirve de nada a menos que pongas tus habilidades en práctica. Si ha estado buscando ideas inspiradoras para proyectos de ciencia de datos, aquí hay una lista de los 10 mejores proyectos de ciencia de datos para principiantes.

1. Detección de noticias falsas

En un mundo donde la información está a solo un toque de distancia, la inmunidad a las noticias falsas es un lujo que casi ninguno de nosotros puede permitirse. Las noticias falsas son información falsa y engañosa que generalmente se difunde a través de las redes sociales y otras plataformas en línea para lograr, en la mayoría de los casos, una agenda política. Lo que es peor, estos se difunden mucho más rápido que las noticias auténticas. Por lo tanto, este proyecto tiene como objetivo controlar el periodismo falso y detectar la autenticidad de las noticias de las redes sociales. Se puede hacer usando Python, donde debe crear un TfidfVectorizer y usar un PassiveAggressiveClassifier para clasificar las noticias en "Falso" y "Real". Todo esto se ejecutará en JupyterLab utilizando un conjunto de datos con forma de 7796 × 4.

2. Visualizar el cambio climático y el impacto en el suministro mundial de alimentos

Una parte integral de la ciencia de datos es visualizar y presentar información de datos a un público más amplio. Como parte de este proyecto, el objetivo principal del investigador será visualizar los cambios en las temperaturas medias globales y el aumento de las concentraciones de dióxido de carbono en la atmósfera. Además, este proyecto de ciencia de datos también se centra en cómo las condiciones climáticas globales cambiantes (y empeoradas) afectan la producción de alimentos en todo el mundo. Por lo tanto, el proyecto tendrá como objetivo estudiar las implicaciones de los patrones cambiantes de temperatura y precipitación y cómo afecta la producción de cultivos básicos y comparar la producción en diferentes zonas horarias.

3. Análisis de sentimiento

En la actualidad, muchas empresas basadas en datos aprovechan el modelo de análisis de sentimientos para evaluar el comportamiento del consumidor hacia sus productos y servicios. Se refiere al proceso de análisis y categorización de opiniones expresadas en comentarios o reseñas para determinar si la impresión de un cliente sobre el producto/servicio es positiva, negativa o neutral. Es un tipo de clasificación donde las clases pueden ser binarias (positivas y negativas) o múltiples (feliz, triste, enojado, disgustado, etc.). Puede implementar este proyecto de ciencia de datos en R y usar el conjunto de datos del paquete janeaustenR o Tidytext.

4. Detección de línea de carril de carretera

Los autos sin conductor todavía pueden parecer algo de una novela de ciencia ficción, ¡pero ahora están aquí! Una de las tecnologías clave fundamentales en el desarrollo de automóviles sin conductor es el sistema de detección de línea de carril en vivo, donde se dibujan líneas en las carreteras para guiar al vehículo donde están los carriles. También es útil para los conductores humanos y muestra la dirección en la que debe conducir el automóvil. El proyecto de detección de línea de carril de carretera en vivo se puede realizar en Python. El objetivo será desarrollar una aplicación para identificar una línea de carril de carretera a través de las imágenes de entrada o un cuadro de video continuo.

5. Chatbots

Los chatbots se han convertido en una herramienta de comunicación indispensable para las empresas que desean ofrecer una experiencia de cliente de primer nivel. Además de brindar un servicio al cliente personalizado, los chatbots se han vuelto comunes en todas las organizaciones debido a la gran cantidad de tiempo y dinero que ahorran. No es de extrañar que su uso generalizado los convierta en uno de los proyectos de ciencia de datos más solicitados que vale la pena probar. Los chatbots utilizan técnicas de aprendizaje profundo para interactuar con los consumidores y se entrenan principalmente mediante RNN (redes neuronales recurrentes). El proyecto de chatbot se puede realizar utilizando el conjunto de datos del archivo Intents JSON de Python.

6. Detección de somnolencia del conductor

Otra idea interesante de proyecto de ciencia de datos es construir un sistema de detección de somnolencia Keras y OpenCV usando Python. Los accidentes ocurren debido a que los conductores se quedan dormidos mientras conducen, y este proyecto es una excelente manera de tratar de mitigar el problema. El objetivo es construir un modelo para detectar a tiempo el comportamiento del conductor dormido y generar una alerta a través de un zumbido de alarma. Hace uso de un modelo de aprendizaje profundo en el que las imágenes se clasifican en función de si los ojos humanos están abiertos o cerrados. Mientras que OpenCV detecta los movimientos de la cara y los ojos, Keras utiliza redes neuronales profundas para determinar si los ojos del conductor están cerrados o abiertos.

7. Detección de género y edad

El proyecto de detección de género y edad con OpenCV es uno de los proyectos de ciencia de datos más emocionantes para principiantes. Se basa en la visualización por computadora y, a través de este proyecto, podrá aprender las utilidades prácticas de las CNN (redes neuronales convolucionales). Este proyecto en tiempo real tiene como objetivo desarrollar un modelo que pueda reconocer la edad y el género de una persona a través de su imagen facial. Dado que varios factores, como las expresiones faciales, el maquillaje y la iluminación, pueden dificultar la determinación de la edad real de una persona, este proyecto utiliza un modelo de clasificación en lugar de un modelo de regresión. Por lo tanto, lo convierte en un proyecto de ciencia de datos impresionante con un amplio alcance para mejorar sus habilidades de codificación.

8. Reconocimiento de dígitos escritos a mano

El conjunto de datos de dígitos escritos a mano del MNIST es un excelente recurso para que los científicos de datos en ciernes y los entusiastas del aprendizaje automático lo tengan en sus manos. El proyecto se implementa a través de CNN y tiene como objetivo habilitar un sistema informático para reconocer caracteres y dígitos en formatos escritos a mano. Para la predicción en tiempo real, creará una interfaz gráfica de usuario para dibujar números en un lienzo y crear un modelo para predecir los dígitos. El proyecto involucra las aplicaciones prácticas de las bibliotecas Keras y Tkinter y es una excelente manera de mejorar sus habilidades en ciencia de datos.

9. Generador de leyendas de imágenes

La generación de leyendas de imágenes implica el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora para reconocer el contexto de las imágenes y describirlas en un idioma como el inglés. Aunque describir el contenido de la imagen con precisión utilizando oraciones bien formadas es un desafío, tiene un impacto inmenso en los usuarios, particularmente en los discapacitados visuales. Con la disponibilidad de conjuntos de datos masivos y el avance de las técnicas de aprendizaje profundo, es posible construir modelos que puedan generar leyendas para imágenes. El objetivo de este proyecto es crear un generador de leyendas de imágenes usando CNN y RNN. Flickr8k es un excelente conjunto de datos para comenzar con los subtítulos de imágenes.

10. Reconocimiento de emociones del habla

El reconocimiento de emociones del habla es un proyecto popular de ciencia de datos en el que las emociones humanas se interpretan a través de su voz. El conjunto de datos comprende varios archivos de sonido para monitorear las emociones humanas. Además, el proyecto implica el uso de un MLPClassifier que puede sentir las emociones de la voz de un individuo. Aquí se utiliza el paquete de Python Librosa para el análisis de música y audio, junto con NumPy, Soundfile, Pysudio y Sklearn. El reconocimiento de emociones del habla encuentra aplicaciones en varios campos, como en los centros de llamadas para detectar la reacción del cliente sobre un producto, en los sistemas IVR para mejorar la interacción del habla, en el desarrollo de sistemas informáticos adaptados a las emociones y el estado de ánimo de un individuo, etc.

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