13 idées et sujets passionnants de projets de science des données pour les débutants [2022]

Une expression sur les idées de projets de science des données

La science des données est en plein essor comme une excellente option de carrière pour cette génération. C'est l'un des choix les plus prometteurs et les plus en cours. Le marché se renforce avec de plus en plus de demandes de Data Scientists. Il a été rapporté récemment que la demande augmentera encore de plusieurs fois dans les années à venir. Donc, si vous êtes un débutant en science des données, la meilleure chose à faire est de travailler sur des idées de projets de science des données en temps réel.

Donc, si vous êtes un aspirant Data Scientist, il est fortement recommandé de mettre en pratique les compétences pour devenir un professionnel efficace dans ce domaine. Après avoir acquis de très bonnes connaissances théoriques sur la science des données, si vous envisagez vraiment d'explorer ce que cela signifie d'être un professionnel, il est maintenant temps de faire des projets pratiques.

Vous devez réaliser certains des projets techniques et de science des données en temps réel afin qu'ils vous aident à stimuler votre croissance de carrière. Plus vous pratiquez avec des projets de science des données , nous vous assurons que vous pouvez suivre le rythme pour devenir un professionnel de la science des données.

Par conséquent, si vous réalisez des projets de science des données en direct , cela améliorera vos connaissances, vos compétences techniques et votre confiance en vous. Mais surtout, si vous présentez ne serait-ce que quelques projets de Data Science dans votre CV, il vous sera beaucoup plus facile d'obtenir un bon emploi. Pourquoi donc? Parce qu'alors l'intervieweur saura que vous êtes vraiment sérieux au sujet d'une carrière en science des données.

Votre expérience en temps réel sur les projets de science des données en direct vous permettra de maîtriser les tendances et les technologies de la science des données. Alors, mettez la main sur des projets de science des données en temps réel et vous saurez à quel point cela sera bénéfique pour votre croissance rapide de carrière. Après toutes ces discussions, nous savons que trouver l' idée de projet Data Science parfaite pour votre projet Data Science vous concerne encore plus que sa mise en œuvre réelle.

Dans ce blog sur la science des données, nous avons répertorié les noms de quelques idées de projets de science des données . Et pour répondre à votre question - "Quel type de projet Data Science est bon pour commencer?", Nous avons compilé quelques bonnes idées de projets Data Science parmi lesquelles vous pouvez choisir.

Aucune expérience de codage requise. Accompagnement de carrière à 360°. Diplôme PG en Machine Learning & AI de l'IIIT-B et upGrad.

Voici 50 idées de projets de science des données pour vous, et dans le blog à venir, nous discutons en détail de quelques-uns de ces projets. Alors commençons !

1. Chatbot
2. Analyser l'impact du changement climatique sur l'approvisionnement alimentaire mondial
3. Prévision météo
4. Génération de mots clés pour les annonces Google
5. Reconnaissance des panneaux de signalisation
6. Analyse de la qualité du vin
7. Prédiction du marché boursier
8. Détection de fausses nouvelles
9. Classement vidéo
10. Reconnaissance de l'action humaine
11. Génération de rapports médicaux à l'aide de tomodensitogrammes
12. Classement des e-mails
13. Analyse des données Uber
14. Classification sonore
15. Détection de fraude par carte de crédit
16. Reconnaissance de la langue des signes
17. Classe de prédiction de fleurs
18. Détection des couleurs
19. Prévision de prêt
20. Prédiction du trafic routier
21. Classification des revenus
22. Reconnaissance des émotions de la parole
23. Prédiction de la voix des célébrités
24. Prédiction des ventes en magasin
25. Détecter la maladie de Parkinson
26. Prévision de la pollution atmosphérique
27. Détection de l'âge et du sexe
28. Optimisation du prix du produit
29. Prédictions IMDB
30. Reconnaissance manuscrite des chiffres
31. Classification des questions non sincères de Quora
32. Détection de la somnolence du conducteur
33. Prévision de séries chronologiques de trafic Web
34. Prédiction de survie sur le Titanic
35. Modélisation de séries chronologiques
36. Générateur de légende d'image
37. Prédiction d'achat d'assurance
38. Analyse de la criminalité
39. Segmentation de la clientèle
40. Prédiction du temps de trajet en taxi
41. Système de recommandation d'emploi
42. Prévisions de logement à Boston
43. Analyse des sentiments
44. Niveau d'intérêt dans les propriétés locatives
45. Génération de mots clés pour Google Ads
46. Classification du cancer du sein
47. Besoins d'accès à l'ordinateur des employés
48. Classement des tweets
49. Système de recommandation de films
50. Suggestions de prix de produit

Dernières idées de projets de science des données

Nous avons segmenté toutes les idées de projets de science des données en fonction du niveau de l'apprenant. Par conséquent, vous obtiendrez une liste de quelques résumés de projets étonnants pour des idées de projets de science des données débutants, intermédiaires et avancés .

1. Niveau débutant | Idées de projets de science des données

Cette liste d' idées de projets de science des données pour les étudiants convient aux débutants et à ceux qui débutent avec Python ou la science des données en général. Ces idées de projets de science des données vous permettront de démarrer avec tous les aspects pratiques dont vous avez besoin pour réussir votre carrière en tant que développeur de science des données.

De plus, si vous recherchez des idées de projets de science des données pour la dernière année , cette liste devrait vous aider à démarrer. Alors, sans plus tarder, passons directement à quelques idées de projets de science des données qui renforceront votre base et vous permettront de gravir les échelons.

1.1 Impacts du changement climatique sur l'approvisionnement alimentaire mondial

Les changements et irrégularités climatiques fréquents sont de grands défis environnementaux. Ces irrégularités dans les divisions climatiques affectent considérablement les vies humaines résidant sur la Terre. Ce projet de science des données se concentre sur la manière dont l'impact climatique affectera fortement la production alimentaire mondiale dans le monde et sur l'impact de la quantification sur le changement climatique.

L'objectif principal de développement de ce projet est de calculer les potentialités sur les productions des cultures de base dues au changement climatique. Grâce à ce projet, toutes les implications liées aux températures et aux précipitations changent. Il sera alors tenu compte de la quantité de dioxyde de carbone qui affecte la croissance des plantes et des incertitudes qui se produisent dans le conditionnement climatique. Par conséquent, ce projet traitera en grande partie des visualisations de données. Il comparera également la production dans diverses régions à différents fuseaux horaires.

1.2 Détection de fausses nouvelles

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Vous pouvez piloter votre carrière en science des données avec cette incroyable idée de projet de science des données pour les débutants - Détection de fausses nouvelles à l'aide du langage Python. L'acte de journalisme erroné ou trompeur sur une plateforme numérique ou les fausses nouvelles peuvent être détectés par ce projet. Les falsifications se répandent via les plateformes de médias sociaux et les canaux en ligne et les médias numériques pour atteindre n'importe quel agenda politique.

Avec cette idée de projet de science des données, vous pouvez utiliser le langage Python pour développer un modèle spécifique capable de détecter avec précision si l'actualité est du vrai journalisme ou de fausses informations. Pour cela, vous devez créer un classificateur 'TfidfVectorizer' puis utiliser un 'PassiveAggressiveClassifier ' pour classer les actualités en segments "réel" et "faux". Il y aura un ensemble de données de la forme de dimensions 7796 × 4 et exécuterez tout cela dans le 'JupyterLab'.

L'idée principale de ce projet Data Science est de développer un modèle d'apprentissage automatique en temps réel capable de détecter correctement l'authenticité des informations sur les médias sociaux. 'TF', communément appelé 'Term Frequency', est le nombre total de fois qu'un mot apparaîtra dans un seul document. Alors que « IDF » ou « Inverse Document Frequency » est une mesure de calcul de la valeur d'un mot et qu'il est basé sur la fréquence réputationnelle de son apparition dans les différents documents.

La théorie est sur les 'mots communs', si ces mots communs apparaissent dans plusieurs documents avec une fréquence élevée, ils sont alors considérés comme des mots moins importants. Ainsi, ce que fait 'TFIDFVectorizer' est d'analyser la collection de ces documents, puis de créer en conséquence une matrice 'TF-IDF'.

Parallèlement à cela, un classificateur 'PassifAggressif' restera 'passif' si le 'résultat de la classification' est correct ; mais d'un autre côté, il changera de manière agressive si le « résultat de la classification » est incorrect. Ainsi, vous pouvez créer un modèle d'apprentissage automatique pour détecter les nouvelles des médias sociaux comme étant de vraies ou de fausses nouvelles en utilisant cette idée de projet de science des données.

1.3 Reconnaissance de l'action humaine

Il s'agit d'un projet Data Science sur le modèle de reconnaissance de l'action humaine. Il se penchera sur les courtes vidéos réalisées sur des êtres humains où ils effectuent des actions spécifiques. Ce modèle essaie de faire une classification basée sur les actions effectuées. Dans ce projet de science des données, vous devez utiliser un réseau de neurones complexe. Ce réseau de neurones est ensuite entraîné sur un ensemble de données spécifique contenant ces courtes vidéos. Ensuite, il y a des données d'accéléromètre qui sont associées à l'ensemble de données. La conversion des données de l'accéléromètre est effectuée d'abord avec une représentation «tranchée dans le temps». Par la suite, vous devez utiliser la bibliothèque ' Keras ' afin de pouvoir faire de la formation, de la validation et des tests du réseau en fonction de ces jeux de données.

1.4 Prévision des incendies de forêt

Les incendies de forêt sont l'une des catastrophes alarmantes et courantes qui se produisent dans le monde d'aujourd'hui. Ces catastrophes sont très dommageables pour l'écosystème. Pour faire face à une telle catastrophe, il faut beaucoup d'argent pour l'infrastructure, le contrôle et la gestion. Nous pouvons construire un projet Data Science en utilisant le "k-means clustering" - il peut identifier tous les points chauds des incendies de forêt ainsi que la gravité de l'incendie à cet endroit particulier.

Il peut également être utilisé pour une meilleure allocation des ressources avec un temps de réponse plus rapide. Par conséquent, l'utilisation de données météorologiques telles que les saisons autour desquelles ces types de tragédies d'incendies sont plus susceptibles de se produire et les diverses conditions météorologiques qui les aggravent peuvent augmenter les niveaux de précision de ces résultats.

1.5 Détection de ligne de voie de circulation

Une autre idée de projet Data Science pour les débutants comprend un langage Python intégré à Live Lane-Line Detection Systems. Dans ce projet, un conducteur humain reçoit des conseils sur les détections de voie à travers des lignes tracées sur la route.

Non seulement cela, mais cela fait également référence à la direction dans laquelle le conducteur doit diriger son véhicule. Cette application Data Science Project est vitale pour le développement des voitures sans conducteur. Par conséquent, vous pouvez également développer une application avec la capacité puissante d'identifier une ligne de voie à travers les images d'entrée ou via une image vidéo continue.

Lire : Top 4 des idées de projets d'analyse de données : niveau débutant à expert

2. Idées de projets de science des données | Niveau intermédiaire

2.1 Reconnaissance de l'émotion de la parole

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L'une des idées les plus populaires du projet Data Science est la reconnaissance de l'émotion de la parole. Si vous souhaitez apprendre l'utilisation de différentes bibliothèques, ce projet est parfait pour vous. Vous devez avoir vu beaucoup d'outils d'édition qui peuvent nous dire comment notre émotion de parole apparaît. Ce modèle de programme peut être construit comme un projet Data Science.

Dans ce projet de Data Science, nous utiliserons 'librosa' qui effectuera pour nous une 'Reconnaissance des émotions de la parole'. Le processus SER est un processus d'essai qui peut reconnaître l'émotion humaine. Il peut également reconnaître le discours des états affectifs. Comme nous utilisons une combinaison d'un ton et d'une hauteur pour exprimer des émotions à travers notre voix.

Le modèle de reconnaissance des émotions de la parole est tout à fait possible. Cependant, cela peut être un projet difficile à réaliser car les émotions humaines sont très subjectives. L'annotation de l'audio humain est également assez difficile. Donc, ici, vous utiliserez les fonctionnalités mfcc, mel et chroma. Avec cela, vous utiliserez également l'ensemble de données connu sous le nom de 'RAVDESS' pour le processus de reconnaissance des émotions. Dans ce projet Data Science, vous apprendrez également à développer un 'MLPClassifier' pour ce modèle.

2.2 Détection du sexe et de l'âge avec la science des données

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Ainsi, l'une des idées de projet impressionnantes sur la science des données est la «détection du genre et de l'âge avec OpenCV». Avec ce type de projet en temps réel, vous pouvez facilement capter l'attention de votre recruteur lors d'un entretien Data Science.

En parlant du projet, le 'Gender and Age Detection' est un projet d'apprentissage automatique basé sur la vision par ordinateur. Grâce à ce projet de science des données, vous pouvez apprendre l'application pratique de CNN, c'est-à-dire les réseaux de neurones convolutionnels. En fin de compte, vous utiliserez également des modèles formés par "Tal Hassner" et "Gil Levi" pour l'ensemble de données "Adience".

Parallèlement à cela, vous utiliserez également certains fichiers tels que les fichiers .pb, .prototxt, .pbtxt et .caffemodel. Vous avez entendu parler de ces termes ? En savoir plus sur ces fichiers ? Vous comprenez aussi les modèles ? Mais savez-vous comment les mettre en œuvre ? Eh bien, vous pouvez l'apprendre si vous choisissez de développer un projet de science des données dessus.

C'est un projet très pratique car vous allez créer un modèle capable de détecter l'âge et le sexe de n'importe quel être humain grâce à des analyses de détection de visage unique via une image. Ainsi, avec cette classification par sexe, un homme ou une femme peut être classé. Aussi, l'âge peut être classé parmi les tranches de 0-2/ 4-6/ 8- 2/ 15-20/ 25-32/ 38-43/ 48-53/ 60-100.

Mais en raison de divers facteurs tels que le maquillage, un éclairage tamisé plus lumineux ou une expression faciale inhabituelle, la reconnaissance du sexe et de l'âge à partir d'une seule source peut devenir difficile. Par conséquent, dans ce projet Data Science, vous utiliserez un modèle de classification au lieu d'un modèle de régression. De nombreux apprentissages pratiques et techniques peuvent être acquis pour améliorer vos compétences techniques avec ce type de projets. Alors, relevez le défi et travaillez dur pour créer un impressionnant CV en science des données.

2.3 Détection de la somnolence du conducteur en Python

Une excellente idée de projet Data Science pour les niveaux intermédiaires est le « système de détection de somnolence Keras & OpenCV ». Conduire de nuit n'est pas seulement difficile, c'est aussi un travail risqué. Nous avons entendu parler de nombreux cas où des accidents se produisent parce que le conducteur s'est endormi en conduisant.

Ainsi, ce projet peut aider à prévenir de nombreux accidents de la route qui se produisent en raison de tels cas. L'objectif principal de ce projet est de reconnaître chaque fois que le conducteur peut devenir somnolent et s'endormir en conduisant. Ce projet utilise le langage Python dans lequel vous pouvez créer un modèle capable de détecter en temps opportun le comportement somnolent du conducteur et de déclencher une alarme par le biais d'une alarme sonore élevée.

Dans ce projet, vous pouvez implémenter un "modèle d'apprentissage en profondeur" et avec son utilisation, vous pouvez faire une classification parmi les images où un œil humain est ouvert ou fermé. Non seulement cela, dans ce modèle, une autre ligne de formule consiste à calculer le score.

Ce score est basé sur la durée pendant laquelle les yeux restent fermés. Le score est maintenu tout au long de la session de conduite. Si ce score augmente et dépasse un seuil spécifié, ce modèle lancera une automatisation du flux de travail à travers laquelle l'alarme commencera à bourdonner fortement.

Ainsi, avec ces types d'implémentations de projets Data Science, vous apprendrez toutes les bases des projets Data Science. Vous l'implémenterez en utilisant 'Keras' et 'OpenCV'. Alors, pourquoi sont-ils utilisés? Eh bien, vous utilisez 'OpenCV' pour détecter les mouvements du visage et des yeux. Alors qu'avec 'Keras', vous pouvez classer l'état de l'œil s'il est ouvert ou fermé en utilisant les techniques du réseau neuronal profond.

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2.4 Chatbots

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Les chatbots deviennent de plus en plus populaires ces jours-ci. Ainsi, pour un projet Data Science, il s'agit d'une exigence élevée à la demande par presque toutes les organisations. C'est un segment essentiel de l'entreprise de nos jours. De nos jours, les chatbots jouent un rôle crucial dans les entreprises. Ils permettent aux métiers de gagner énormément de temps sur leurs ressources humaines. Il est utilisé pour fournir simultanément un service commercial amélioré et personnalisé.

Il existe de nombreuses entreprises qui offrent des services à leurs clients. Pour fournir un service client à grande échelle, cela nécessite beaucoup de ressources humaines, beaucoup de temps et de nombreux efforts pour gérer chaque client à temps. D'autre part, ces chatbots peuvent automatiser les services d'interaction client simplement en répondant à un ensemble de questions fréquentes fréquemment posées par les clients.

Il existe 2 types de chatbots disponibles à l'heure actuelle : le chatbot spécifique à un domaine et le chatbot à domaine ouvert. Le chatbot spécifique à un domaine est le plus souvent utilisé pour une solution à un problème particulier. Ceux-ci sont personnalisés de manière très stratégique et intelligente afin qu'ils fonctionnent de manière stratégique et efficace par rapport aux spécifications du domaine. Le second, les chatbots "à domaine ouvert", a besoin de beaucoup de matériel de formation trop continu car, comme son nom l'indique, il est développé pour répondre à tout type de question.

Techniquement parlant, les chatbots sont formés à l'aide des techniques de 'Deep Learning'. Ils ont besoin d'un ensemble de données avec une liste de vocabulaire, des listes composées d'une phrase commune, une intention qui les sous-tend, puis les réponses appropriées. C'est l'une des idées de projets de science des données les plus tendances.

Les « réseaux de neurones récurrents » (les RNN) sont les méthodologies courantes pour former les chatbots. Ces bots contiennent des encodeurs qui peuvent mettre à jour les états selon les phrases d'entrée à côté de l'intention. Il transmet ensuite l'état spécifié au Chatbot.

Par la suite, le chatbot utilise le décodeur pour rechercher une réponse appropriée et ultérieure en fonction des mots saisis et également en plus de l'intention. Avec ce projet Data Science, vous pouvez facilement apprendre la mise en œuvre du langage Python car le projet complet est lui-même réalisé en Python. Vous pouvez améliorer vos compétences techniques Python dans une certaine mesure.

Apprendre : comment créer un chatbot en Python étape par étape

2.5 Projet de reconnaissance manuscrite des chiffres et des caractères

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Avec cette idée de projet de science des données sur la reconnaissance manuscrite des chiffres et des caractères avec l'aide de CNN, vous apprendrez pratiquement les concepts d'apprentissage en profondeur. Donc, si vous êtes un Data Scientist en herbe ou un passionné d'apprentissage automatique, c'est l'idée de projet Data Science parfaite pour vous. Pour ce développement de projet, vous utiliserez le « jeu de données MNIST » de chiffres manuscrits. Il s'agit d'un excellent projet pour acquérir une expérience pratique de la science des données, car vous apprendrez des moyens incroyables impliqués dans le processus de construction de projet.

Comme indiqué, ce projet est mis en œuvre par le biais des « réseaux de neurones convolutifs ». Après cela, pour une prédiction en temps réel, vous créerez une interface utilisateur graphique créative pour dessiner des chiffres sur le canevas, puis vous créerez un modèle qui sera utilisé pour la prédiction des chiffres.

L'objectif du projet est de développer la capacité de l'ordinateur et de renforcer le système informatique afin qu'il puisse reconnaître les caractères dans des formats écrits à la main par des humains. Il l'évaluera ensuite plus avant pour le comprendre avec une précision raisonnable. Avec cette implémentation de projet, vous pouvez apprendre l'implémentation pratique des bibliothèques 'Keras' et aussi 'Tkinter'.

Voici quelques idées de projets de science des données intermédiaires sur lesquelles vous pouvez travailler. Si vous aimez toujours tester vos connaissances et entreprendre des projets difficiles

3. Idées de projets de science des données de niveau avancé

3.1 Projet de détection de fraude par carte de crédit

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Après avoir mis en œuvre des projets simples, vous pouvez maintenant passer à des idées de projets avancés de Data Science pour apprendre plus de concepts. Une de ces idées est la détection de fraude par carte de crédit. Avec ce projet, vous apprendrez à utiliser le R avec différents algorithmes tels que l'arbre de décision, les réseaux de neurones artificiels, la régression logistique et le classificateur Gradient Boosting.

Vous pouvez également apprendre à utiliser les ensembles de données « Transactions par carte » pour classer la transaction par carte de crédit comme une activité frauduleuse ou une transaction authentique. Vous apprendrez également à adapter tous les différents types de modèles ainsi que la courbe de performance du tracé pour chacun d'eux. C'est l'une des meilleures idées de projets de science des données que l'on puisse trouver.

3.2 Segmentation des clients

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C'est l'un des projets de Data Science les plus populaires dans le domaine de la Data Science. Le marketing numérique est un moyen avancé et avancé de cibler un public pour les entreprises grâce à leurs activités de marketing en ligne à des fins de marketing de nos jours. Ainsi, avant de lancer une campagne marketing, différentes segmentations de clientèle sont d'abord effectuées.

La segmentation de la clientèle fait partie des applications très populaires d'apprentissage non supervisé. Ainsi, en utilisant des méthodes de regroupement, les entreprises peuvent désormais identifier facilement les différents segments des clients pour cibler la base d'utilisateurs potentiels. Des divisions sont faites sur les clients et les groupes sont formés en fonction de caractéristiques communes telles que le sexe, les domaines d'intérêt, l'âge et les habitudes.

Sur la base de ces détails, ils peuvent commercialiser efficacement chaque groupe de clients. Le projet utilise le 'K-means clustering' et vous apprendrez à effectuer des visualisations sur des distributions telles que le sexe et l'âge. Les revenus annuels des clients et les valeurs moyennes des scores peuvent également être analysés.

3.3 Reconnaissance des panneaux de signalisation

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Ce projet vise à développer un modèle pour atteindre une haute précision dans les technologies de voiture autonome en utilisant des techniques CNN. Les panneaux de signalisation et les règles de circulation sont de la plus haute importance pour chaque conducteur et doivent être suivis pour éviter les accidents. Pour suivre ces règles, l'utilisateur doit comprendre à quoi ressemblent les feux de circulation.

C'est une règle générale que pour obtenir un permis de conduire, un individu doit apprendre tous les signaux de conduite. Mais pour les véhicules autonomes, il existe des programmes développés tels que la «reconnaissance des panneaux de signalisation» à l'aide de CNN, où vous pouvez apprendre à programmer un modèle capable d'identifier avec précision différents types de feux de circulation en saisissant une image.

Il existe un ensemble de données appelé «référence de reconnaissance des panneaux de signalisation allemands». Il est communément connu sous le nom de GTSRB qui est utilisé dans le développement d'un réseau neuronal profond pour reconnaître la classe de tous les panneaux de signalisation appartenant à quel type de classe. Vous apprendrez également des connaissances pratiques sur la création d'une interface graphique pour l'interaction avec les applications.

En savoir plus : 10 projets et sujets d'interface graphique Python passionnants pour les débutants

Conclusion

Dans cet article, nous avons couvert les meilleures idées de projets de science des données . Nous avons commencé avec quelques projets pour débutants que vous pouvez résoudre facilement. Une fois que vous avez terminé avec ces projets de science des données simples, je vous suggère de revenir en arrière, d'apprendre quelques concepts supplémentaires, puis d'essayer les projets intermédiaires.

Lorsque vous vous sentez en confiance, vous pouvez alors vous attaquer aux projets avancés. Si vous souhaitez améliorer vos compétences en science des données, vous devez mettre la main sur ces idées de projets de science des données. Maintenant, allez-y et mettez à l'épreuve toutes les connaissances que vous avez acquises grâce à notre guide d'idées de projets de science des données pour créer votre propre projet de science des données !

Nous souhaitons que vous amélioriez considérablement toutes les compétences de Data Science avec les idées de projets que nous vous avons présentées ici dans ce blog. Mais si vous êtes nouveau dans le domaine de la science des données et que vous aimeriez apprendre la science des données et créer des modèles similaires pour les avancées technologiques, nous vous recommandons de consulter le cours en ligne sur les programmes de diplôme PG upGrad & IIIT-B pour apprendre et améliorer vos compétences. dans le monde de la science des données avec des professionnels expérimentés et experts.

Avec le bon ensemble de connaissances, de conseils et d'outils, vous pouvez apprendre n'importe quel projet de Data Science. Aucun niveau n'est difficile pour les apprenants. C'est pourquoi tous ces projets en direct sont un moyen idéal pour améliorer ses compétences et progresser rapidement vers la maîtrise. Chez upGrad , nous proposons 3 certifications en ligne Data Science :

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