7 idées intéressantes de projets de science des données en 2022

Avoir une expérience pratique est considéré comme plus précieux aujourd'hui, ce qui est pour le mieux car les étudiants proactifs obtiennent une avance sur tous les autres grâce à toutes leurs connaissances pratiques dans le domaine. La science des données ne fait pas exception à cette règle. Il est considéré comme l'un des domaines les plus pragmatiques et, pour grandir dans le même domaine, il faut beaucoup d'expérience pratique pour pouvoir s'attaquer au travail, à la pression et à tout avec succès. Pour les besoins de cet article, permettez-moi de réitérer ce qu'est réellement la science des données - dans ses termes les plus élémentaires, la science des données est appliquée à divers domaines où elle fournit des informations et des informations, et tout ce qui a de la valeur dans une mer de données. Assez simple, non?

Pour une croissance organique dans ce domaine, il est devenu indispensable d'avoir créé des solutions innovantes, au-delà d'une simple spécialisation en Data Science. Avoir un portefeuille qui se démarque et qui ne peut être atteint qu'en participant à des défis de science des données et en utilisant les divers ensembles de données fournis, et produire des solutions aux problèmes posés. Cela semble un peu écrasant, non ? Ne vous inquiétez pas, voici 7 idées de projets qui vous aideront non seulement à tout vérifier de la liste de contrôle de l'expérience pragmatique, mais aussi à impressionner votre public (ici : le responsable du recrutement).

1. Prévoir les ventes d'un supermarché lors d'une grande fête (Holi, Diwali, etc.) :
   Un supermarché a de nombreux rayons, donc, en utilisant Data Science, vous pouvez prédire quels rayons sont principalement touchés par les vacances et quelle est l'ampleur de cet effet. Pour cela, vous pouvez utiliser l'ensemble de données historiques de l'entreprise.

2. Recommandateur de films : l'objectif de ce défi est assez simple : faire des suggestions de films à ses utilisateurs. Pour cela, vous pouvez utiliser le Movie Lens Dataset. C'est l'un des ensembles de données les plus cités en science des données. Ce projet vous aidera à approfondir un peu le fonctionnement de votre plateforme de streaming préférée, et qui sait, peut-être qu'une idée pour améliorer le système existant vous viendra ?

3. Prédire le trafic sur un nouveau mode de transport : ce projet vous permettra de prédire le trafic et la fréquentation de tout nouveau mode de transport et de donner leur avis sur la façon d'augmenter et de diminuer le même. Pour cela, vous pouvez utiliser le jeu de données d'analyse de séries chronologiques. Cet ensemble de données est également une référence populaire parmi les étudiants. Il peut être utilisé dans un éventail de domaines : prévision des ventes, de la météo, des tendances annuelles qui se présentent, etc. L'ensemble de données spécifique aux séries chronologiques, où le défi consiste à prévoir le trafic sur n'importe quel mode de transport dans la ville. Tout cet exercice comprend des lignes et des colonnes.

4. Prédire l'âge des acteurs :
   Si vous souhaitez plonger plus profondément dans Deep Learning, cela devrait être votre point de départ idéal. Pour cela, vous pouvez utiliser l'ensemble de données de détection de l'âge des acteurs indiens. Il contient des milliers d'images qui sont sélectionnées manuellement et recadrées à partir de vidéos, vous pouvez donc vous attendre à une certaine variété d'échelle, d'expressions, de résolution, etc.

5. Défi de reconnaissance visuelle à grande échelle ImageNet (ILSVRC) :
   Les deux objectifs de ce challenge sont la localisation des objets et la détection d'objets à partir des vidéos. C'est un défi passionnant car il crée le meilleur algorithme pour la détection d'objets et la classification d'images à grande échelle. L'objectif principal de la compétition, qui a lieu chaque année, est la comparaison des progrès dans le domaine de la classification et de la détection d'images, ainsi que la fusion d'excellentes recherches avec plus de données. Il mesure également les progrès réalisés dans l'indexation pour l'annotation et la récupération à partir de la vision par ordinateur.

6. Prédisez le taux de survie de tous les passagers que le RMS Titanic avait à bord :
   L'ensemble de données Titanic fournit les données sur qui était à bord du RMS Titanic lorsqu'il a connu sa fin catastrophique le 15 avril 1912 après avoir heurté un iceberg dans l'océan Atlantique. Il est parfait pour les débutants et est aussi le plus couramment utilisé. Avec 891 lignes et 12 colonnes, l'ensemble fournit les variables et leur combinaison en fonction de caractéristiques personnelles telles que le sexe, l'âge, la classe du billet et teste les compétences de classification.

7. Répondez aux questions ouvertes sur les images :
   Celui-ci s'adresse à tous les passionnés de Computer Vision. Pour cela, vous pouvez utiliser le jeu de données VisualQA qui contient plus de 200 000 images, 3 questions par image et 10 réponses de vérité terrain par question. Votre tâche consistera à utiliser votre compréhension de la vision par ordinateur et à répondre aux questions ouvertes présentes dans ledit ensemble de données.

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Choisissez un ensemble de données qui, selon vous, vous convient parfaitement et tracez votre propre voie pour devenir le meilleur employeur dans le domaine de la science des données. Préparez-vous !