Top 8 des projets et sujets d'exploration de données en Python [For Freshers]

Vous souhaitez tester vos compétences en data mining ? Vous êtes au bon endroit, car cet article vous montrera les meilleurs projets d'exploration de données en Python. Choisissez l'un des éléments suivants qui correspond à vos intérêts et à vos exigences.

Nous avons discuté de chaque projet en détail afin que vous puissiez comprendre chacun facilement et commencer à travailler dessus immédiatement.

Meilleures idées de projets d'exploration de données en Python

1. TourSense pour le tourisme

Le projet TourSense fait partie des meilleures idées de projets d'exploration de données en Python pour les étudiants avancés à la recherche d'un défi. TourSense est un cadre d'analyse des préférences et d'identification des touristes en utilisant des données de transport à l'échelle de la ville. Il vise à surmonter les limites des sources de données conventionnelles utilisées pour l'exploration de données liées au tourisme, telles que les médias sociaux et les enquêtes.

Dans ce projet, vous devrez concevoir un modèle d'analyse des préférences touristiques. Il est donc essentiel de connaître les bases de l'apprentissage automatique pour ce projet. Votre solution doit avoir une interface utilisateur fonctionnelle et interactive pour simplifier l'utilisation pour un client.

Votre solution doit être capable de parcourir de vrais ensembles de données et d'identifier les touristes parmi eux. La combinaison du système d'identification des touristes et du modèle d'analyse des préférences aidera l'utilisateur à prendre des décisions plus éclairées concernant ses clients potentiels et à comprendre les tendances touristiques dans ses régions.

Un outil comme celui-ci serait parfait pour les agences de voyages, les hôtels, les centres de villégiature et de nombreuses autres entreprises opérant dans le secteur du voyage et de l'hôtellerie. Si vous souhaitez utiliser vos compétences Python dans ces industries, vous devriez vous essayer à ce projet.

2. Système de transport intelligent

Dans ce projet, vous créeriez un système de circulation polyvalent qui simplifie la gestion du trafic. C'est un excellent projet pour quiconque cherche à utiliser ses compétences techniques dans le secteur public.

Votre modèle de trafic devrait garantir que le système de transport reste efficace et sûr pour ses passagers. Pour votre système de transport intelligent, vous pouvez prendre les données des trois dernières années auprès d'une société de services de bus réputée. Après avoir pris les données, vous devez appliquer une régression multilinéaire univariée pour prévoir les passagers de votre système.

Vous pouvez maintenant calculer le nombre minimum de bus nécessaires pour votre système de transport intelligent. Une fois que vous avez terminé ces étapes, vous devrez valider les résultats avec des implémentations statistiques telles que l'écart absolu moyen (MAD) ou l'erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE).

En tant que débutant, vous pouvez vous concentrer simplement sur l'extraction des données et la création du système optimisé qui gère le transport (comme le nombre de bus requis). Si vous souhaitez rendre le projet plus difficile, vous pouvez ajouter la fonctionnalité d'allocation de ressources adéquates et de réduction de la congestion du trafic en vérifiant le calendrier et les statistiques de trajet.

Ce projet vous aidera à tester plusieurs sections de vos connaissances en science des données et à comprendre comment elles sont liées.

3. Clustering multi-vues basé sur des graphiques

Vous allez concevoir un modèle de clustering multi-vues basé sur des graphiques qui pèse les matrices de graphiques de données pour toutes les vues et génère une matrice combinée, vous donnant les clusters finaux.

Le clustering multi-vues basé sur des graphes (GMC) est nettement meilleur que les solutions de clustering conventionnelles car ces dernières nécessitent que vous produisiez un cluster final séparément. Les méthodes de clustering conventionnelles n'accordent pas beaucoup d'attention au poids de chaque vue, qui est un facteur très influent pour générer la matrice finale. En plus de cela, ils fonctionnent tous sur des matrices de similarité de graphes fixes pour toutes les vues.

La création et la mise en œuvre d'une solution basée sur GMC qui fonctionne correctement est un défi en soi. Cependant, si vous voulez monter d'un cran, vous pouvez partitionner les points de données dans le cluster requis sans utiliser de paramètre de réglage. De même, vous pouvez optimiser la fonction objectif avec un algorithme d'optimisation itératif.

Travailler sur ce projet vous familiarisera avec les algorithmes de clustering et leur implémentation, qui comptent parmi les solutions de classification les plus populaires en science des données.

4. Prédiction des modèles de consommation

Dernièrement, il y a eu une augmentation massive des données sur les consommateurs et les entreprises. Des achats en ligne à la commande de nourriture, il existe désormais de nombreux domaines dans lesquels les gens génèrent quotidiennement des tonnes de données. Les entreprises utilisent des modèles prédictifs pour proposer de nouveaux produits ou services à leurs utilisateurs. Cela leur permet d'améliorer leur expérience utilisateur tout en s'assurant que le client reçoit des suggestions personnalisées qui ont les meilleures chances de générer des ventes.

Alors qu'un système de recommandation conventionnel peut s'appuyer sur des données simples telles que les intérêts saisis par l'utilisateur, mais pour un système de recommandation entièrement fonctionnel et efficace, vous auriez besoin de données sur le comportement passé de l'utilisateur (achats passés, goûts, etc.).

Pour résoudre ce problème, vous allez créer un modèle de mélange comportant à la fois des événements nouveaux et répétés. Il vise à donner des prévisions de consommation précises en fonction des préférences de l'utilisateur en termes d'exploitation et d'exploration. C'est l'une des idées de projet d'exploration de données les plus particulières en Python, car vous devrez effectuer une analyse expérimentale en utilisant des ensembles de données du monde réel.

En fonction de votre expérience et de votre expertise, vous pouvez choisir le bon nombre de sources de données.

Ce projet vous donnera de l'expérience dans l'exploration de données provenant de plusieurs sources. Vous découvrirez également les systèmes de recommandation, qui constituent un sujet de premier plan dans l'apprentissage automatique et la science des données.

5. Modélisation de l'influence sociale

Ce projet nécessite que vous soyez familiarisé avec l'apprentissage en profondeur, car vous effectuerez une modélisation séquentielle des intérêts des utilisateurs. Tout d'abord, vous devrez effectuer une analyse préliminaire de deux ensembles de données (Epinions et Yelp). Après cela, vous découvrirez les actions statistiquement séquentielles de leurs utilisateurs et de leurs cercles sociaux, y compris l'influence sociale sur la prise de décision et l'autocorrélation temporelle.

Enfin, vous utiliserez le modèle d'apprentissage en profondeur SA-LSTM (Social-Aware Long Short-Term Memory) qui peut prédire les points d'intérêt et le type d'articles qu'un utilisateur spécifique visitera ou achètera la prochaine fois.

Si vous souhaitez étudier l'apprentissage en profondeur, il s'agit certainement de l'un des meilleurs projets d'exploration de données en Python pour vous. Il vous familiarisera avec les bases de l'apprentissage en profondeur et le fonctionnement d'un modèle d'apprentissage en profondeur. Vous apprendrez également comment vous pouvez utiliser un modèle d'apprentissage en profondeur dans des applications réelles.

6. Classification automatisée de la personnalité

Avez-vous essayé les tests de personnalité ? Si vous les trouvez agréables, alors vous aimeriez certainement travailler sur ce projet.

Dans ce projet d'exploration de données, vous créeriez un système de prédiction de la personnalité. Un tel système a de nombreuses applications dans l'orientation professionnelle et le conseil car il aide à prédire le tempérament d'un candidat et sa compatibilité avec différents rôles.

Il s'agit d'un projet particulièrement intéressant pour les étudiants intéressés par la gestion et les ressources humaines. Vous créerez une solution de classification de la personnalité qui sépare les participants en différents types de personnalité en fonction des modèles de classification antérieurs et des données d'entrée fournies par les participants.

Notez qu'il s'agit d'un projet de niveau avancé et que vous devez être familiarisé avec plusieurs concepts de science des données pour y travailler. Votre système de classification de la personnalité doit stocker les données liées à la personnalité dans une base de données dédiée, collecter les caractéristiques associées à chaque utilisateur, extraire les caractéristiques requises de l'entrée d'un participant, les étudier et lier le comportement de l'utilisateur et la personnalité présente dans la base de données. Le résultat serait une prédiction du type de personnalité du participant.

7. Analyse des sentiments et exploration d'opinion

L'analyse des sentiments est un ensemble de processus et de techniques qui aident les organisations à récupérer des informations sur la façon dont leurs clients perçoivent leurs produits ou services. Il aide les organisations à comprendre la réaction de leurs clients à un produit ou service particulier. En raison de l'avènement des médias sociaux, l'importance de l'analyse des sentiments a considérablement augmenté au cours des dernières années.

Dans ce projet, vous allez créer un outil simple d'analyse des sentiments qui effectue l'exploration de données pour collecter du contenu sur une marque (messages sur les réseaux sociaux, tweets, articles de blog, etc.). Après cela, votre système devra vérifier le contenu et le comparer avec une collection présélectionnée de mots et de phrases positifs et négatifs.

Certaines phrases ou mots positifs peuvent inclure «bon service client», «excellent», «gentil», etc. Il en va de même pour les mots et phrases négatifs. Après avoir effectué la comparaison, la solution donnerait le verdict sur la façon dont les clients perçoivent un produit ou un service particulier.

8. Schéma pratique des PEK

Il s'agit d'un projet pour les passionnés de cybersécurité. Ici, vous allez créer une solution de chiffrement public avec recherche par mot-clé (PEKS). Cela aide à prévenir les fuites de courrier électronique et, par conséquent, toute fuite d'informations et de communications sensibles. La solution permettrait aux utilisateurs de parcourir rapidement une grande base de données de messagerie cryptée et les aiderait à effectuer des recherches booléennes et multi-mots clés. Gardez à l'esprit que la solution garantirait qu'aucune information supplémentaire d'un utilisateur ne soit divulguée lors de l'exécution de ces fonctions.

Dans un système de chiffrement à clé publique, le système possède deux clés, une privée et une publique. Le destinataire du message conserve la clé privée tandis que la clé publique reste accessible à tous.

Conclusion

Travailler sur des projets d'exploration de données en Python peut vous en apprendre beaucoup sur la science des données et ses implémentations. L'exploration de données est un aspect essentiel de la science des données et si vous souhaitez poursuivre une carrière en science des données, vous devez maîtriser cette compétence. Ces idées de projets d'exploration de données en Python vous aideraient certainement à maîtriser les moindres détails de l'exploration de données.

Cependant, si vous souhaitez une expérience d'apprentissage plus individualisée, nous vous recommandons de suivre un cours de science des données. Il vous apprendrait toutes les compétences nécessaires pour devenir un professionnel de la science des données, y compris l'exploration de données. Vous apprendrez sous la direction d'experts de l'industrie, qui répondront à vos questions, résoudront vos doutes et vous guideront tout au long du cours.

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