13 idées et sujets passionnants de projets de science des données pour les débutants aux États-Unis [2023]

Les projets de science des données sont parfaits pour pratiquer et acquérir de nouvelles compétences en analyse de données afin de garder une longueur d'avance sur la concurrence et d'acquérir une expérience précieuse. Ils vous permettent de travailler avec différents types de données, d'appliquer différentes techniques et outils et de mieux comprendre le domaine de la science des données. Voici 13 projets de science des données passionnants pour les débutants que vous pouvez consulter pour démarrer votre voyage.

Idées et sujets de projets de science des données

1. Web Scraping avec Machine Learning

Le scraping Web avec l'apprentissage automatique est l'une des idées de projets de science des données relativement nouvelles qui combinent la puissance du scraping Web et du ML. Vous pouvez collecter rapidement et avec précision des données à partir de sites Web et les utiliser pour générer des informations commerciales.

Dans ce projet de science des données, vous pouvez extraire des données structurées et non structurées de sites Web, les stocker dans une base de données ou des formats structurés tels qu'un fichier CSV ou JSON, puis utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique écrits en R ou Python pour identifier des modèles, des tendances, et des informations à partir des données de la page Web.

2. Analyser et visualiser les données du recensement américain

L'apprentissage automatique peut être utilisé pour analyser et visualiser les données du recensement américain. Il peut être utilisé pour identifier des modèles et des tendances dans les données et pour développer des modèles prédictifs utilisés pour prévoir les tendances de la population. C'est l'un des sujets de recherche en science des données les plus intéressants que vous puissiez avoir sur votre CV.

• Rassemblez les données du recensement américain auprès du bureau de recensement américain .
• Prétraitez les données en les nettoyant et en les organisant.
• Créez un modèle pour analyser les données à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.
• Visualisez les résultats avec des tableaux, des graphiques et d'autres visualisations.

3. Classification manuscrite des chiffres à l'aide de l'ensemble de données MNIST

L'ensemble de données MNIST est une base de données de chiffres manuscrits utilisée comme référence pour tester divers algorithmes d'apprentissage automatique. Il contient 60 000 images d'entraînement et 10 000 images de test. Les images font 28×28 pixels et sont en niveaux de gris.

• Téléchargez l'ensemble de données MNIST et divisez-le en ensembles d'entraînement et de test.
• Normalisez les valeurs de pixel, convertissez-les en nombres à virgule flottante et remodelez les données au format correct.
• Créez un modèle de réseau neuronal convolutionnel (CNN) pour classer les chiffres.
• Entraînez le modèle sur l'ensemble d'apprentissage à l'aide d'un optimiseur et d'une fonction de perte appropriés.
• Évaluez le modèle sur l'ensemble de test et mesurez sa précision.
• Ajustez les paramètres et les hyperparamètres du modèle pour améliorer sa précision.

4. Comprendre et prévoir les mouvements boursiers

L'utilisation de l'apprentissage automatique pour comprendre et prédire les mouvements boursiers est l'une des meilleures idées de projet d'analyse de données . En tirant parti de la puissance de la science des données et de l'apprentissage automatique, les investisseurs et les traders peuvent élaborer des stratégies plus sophistiquées pour négocier des actions et gagner un avantage sur le marché.

• Collectez des données sur les marchés financiers, telles que les cours des actions, le volume et les actualités.
• Normalisez les données et supprimez toutes les valeurs aberrantes.
• Créez des modèles à l'aide de techniques d'apprentissage automatique telles que la régression, les arbres de décision et les réseaux de neurones.
• Évaluez les modèles en testant les modèles sur un ensemble de données de test et en mesurant les performances de chaque modèle.
• Affinez les modèles en ajustant les hyperparamètres des modèles ou en ajoutant plus de fonctionnalités aux données.

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5. Détection de fraude par carte de crédit avec Machine Learning

La science des données et l'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour identifier les transactions suspectes et frauduleuses, telles que la fraude par carte de crédit.

• Collectez les données, y compris les informations sur les transactions par carte de crédit frauduleuses et non frauduleuses, telles que l'heure et la date de la transaction, le montant et le commerçant impliqué.

• Supprimez toutes les données non pertinentes, normalisez les données et supprimez toutes les valeurs aberrantes.

• Utilisez des techniques telles que la sélection de caractéristiques, l'ingénierie des caractéristiques et la réduction de la dimensionnalité.

• Entraînez le modèle à l'aide de techniques telles que les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, la régression logistique et les réseaux de neurones.

• Évaluez le modèle à l'aide de techniques de validation croisée, de précision et de rappel.

6. Construire un système de recommandation avec filtrage collaboratif

Le filtrage collaboratif est un système de recommandation qui utilise les préférences d'autres utilisateurs pour recommander des éléments à un utilisateur donné. Il est couramment utilisé dans les applications de plateforme de commerce électronique et de streaming, telles que Netflix et Amazon, pour suggérer des éléments que l'utilisateur peut trouver intéressants en fonction de ce que d'autres utilisateurs ayant des intérêts similaires ont aimé ou regardé.

• Collectez des données utilisateur sur les éléments qu'ils ont aimés ou avec lesquels ils ont interagi.
• Créez une matrice utilisateur-élément, un tableau contenant des informations sur chaque utilisateur et les éléments avec lesquels il a interagi.
• Générez des scores de similarité d'un élément à l'autre en calculant à quel point les éléments sont similaires les uns aux autres en fonction des préférences des utilisateurs qui ont interagi avec les deux éléments.
• Utilisez ces scores de similarité pour générer des recommandations pour chaque utilisateur en les associant à des éléments de la matrice utilisateur-élément similaires à ceux avec lesquels ils ont déjà interagi.

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7. Analyser et visualiser les données immobilières

Les données immobilières aux États-Unis peuvent être analysées et visualisées à l'aide de techniques d'apprentissage automatique. C'est l'une des idées de projets d'analyse de données où l'apprentissage automatique peut prédire les tendances futures de l'immobilier, aidant les investisseurs et les acheteurs à prendre des décisions éclairées.

• Collectez des données à partir d'annonces immobilières et de documents publics. Cela comprend l'emplacement, la taille, les commodités, les prix et d'autres caractéristiques pertinentes.
• Nettoyer et préparer les données pour l'analyse. Cela comprend la suppression de toutes les valeurs aberrantes, la normalisation des données et leur transformation dans un format adapté à l'analyse.
• Utilisez des statistiques descriptives et inférentielles pour analyser les données et découvrir des informations. Cela inclut le calcul de statistiques récapitulatives, la création de visualisations et la réalisation de tests pour détecter les corrélations et autres modèles.
• Utilisez des visualisations de données pour communiquer des informations. Cela comprend la création de graphiques, de cartes et d'autres visualisations pour aider à illustrer les données et à transmettre les principaux résultats.

8. Reconnaissance faciale à l'aide de CNN

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) peuvent être utilisés pour la reconnaissance faciale en prenant des photos de visages, puis en apprenant les caractéristiques de chaque visage. CNN apprendra les caractéristiques de chaque visage et reconnaîtra ensuite un visage lorsqu'il sera présenté.

• Rassemblez un ensemble de données d'images étiquetées. Cet ensemble de données doit contenir des images de visages de personnes avec des étiquettes pour chaque image indiquant quelle personne est dans l'image.

• Prétraitez les images en les redimensionnant, en les convertissant en niveaux de gris et en normalisant les valeurs de pixel.

• Divisez l'ensemble de données en ensembles d'entraînement, de validation et de test.

• Concevoir une architecture de réseau neuronal convolutif (CNN). Cela peut impliquer de choisir le nombre de couches, la taille des noyaux, le type de fonctions d'activation et d'autres hyperparamètres.

• Entraînez le modèle sur l'ensemble d'entraînement. Surveillez les performances de l'ensemble de validation pour déterminer quand arrêter la formation.
• Évaluez le modèle sur l'ensemble d'apprentissage.

9. Analyser les données des réseaux sociaux à l'aide de l'analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est un outil puissant pour analyser les données des réseaux sociaux. Cela peut nous aider à comprendre ce que les gens pensent de sujets ou de produits spécifiques. Avec Machine Learning, nous pouvons créer des modèles puissants capables d'analyser de grandes quantités de données pour identifier avec précision les sentiments.

• Collectez les données des sites Web de réseaux sociaux. Cela peut être fait en utilisant des API.
• Transformez les données dans un format approprié à l'aide de techniques de traitement du langage naturel (TAL) pour extraire les caractéristiques pertinentes du texte ou appliquez d'autres techniques de transformation de données.
• Appliquez-lui des modèles d'apprentissage automatique. Les modèles courants utilisés pour l'analyse des sentiments incluent les machines à vecteurs de support, la régression logistique et les réseaux de neurones.
• Évaluez les résultats de l'analyse pour comprendre la précision avec laquelle le modèle fonctionne.

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10. Classification d'images avec apprentissage en profondeur

Ce projet vise à créer un modèle d'apprentissage en profondeur capable de classer et d'identifier des images à l'aide de diverses techniques. Le jeu de données choisi pour ce projet est la base de données ImageNet. Les images seront étiquetées avec les catégories appropriées, telles que les animaux, les plantes, les objets et les personnes.

• Collecter et pré-traiter les données :
  • Rassemblez les images que vous souhaitez classer.
  • Prétraitez les images (redimensionnez, normalisez, etc.). Cela peut être fait avec la bibliothèque Keras.

• Définir une architecture de modèle :
  • Choisissez un modèle de réseau neuronal convolutionnel (CNN). Configurez les couches, les fonctions d'activation, les optimiseurs, etc.

• Entraînez le modèle :
  • Insérez des images dans le modèle.
  • Surveiller le processus de formation.
  • Ajustez les paramètres du modèle selon vos besoins.

• Testez le modèle :
  • Alimentez des données invisibles en tant que données de test.
  • Passez en revue les résultats des tests.

11. Détection d'anomalies avec l'apprentissage automatique non supervisé

La détection d'anomalies avec l'apprentissage automatique non supervisé fait référence au processus d'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique non supervisé pour détecter les valeurs aberrantes ou les anomalies dans un ensemble de données.

Les algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés les plus courants pour la détection d'anomalies incluent les algorithmes de clustering tels que k-means, les algorithmes basés sur la densité tels que DBSCAN et les algorithmes de détection de valeurs aberrantes tels que Isolation Forest. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour détecter des anomalies dans divers ensembles de données, tels que des données financières, des données de séries chronologiques et des données d'image.

12. Analyser et visualiser les données sur la pollution atmosphérique

La pollution de l'air est un problème de santé mondial majeur et peut avoir de graves répercussions sur la santé humaine, l'environnement et le climat. Une façon de surveiller et d'évaluer la qualité de l'air consiste à recueillir et à analyser les données sur la pollution de l'air.

• Recueillez les données sur la pollution de l'air qui incluent des informations sur la qualité de l'air, la température, l'humidité, la vitesse du vent et d'autres variables pertinentes pour l'analyse.
• Nettoyer et prétraiter les données.
• Utilisez des algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique pour analyser les données et identifier des modèles ou des corrélations entre la pollution de l'air et d'autres variables environnementales.
• Visualisez les données à l'aide de divers outils de visualisation, tels que des graphiques, des nuages ​​de points et des cartes thermiques.
• Interpréter les résultats de l'analyse et conclure les données sur la pollution de l'air.

13. Prévision de séries chronologiques avec apprentissage automatique

Ce projet vise à développer un modèle d'apprentissage automatique pour la prévision de séries temporelles.

• Collectez les données de séries chronologiques que vous souhaitez prévoir. Cela peut inclure des données relatives aux ventes, aux clients ou à l'inventaire.
• Utilisez des techniques de visualisation des données pour comprendre les tendances et les modèles sous-jacents dans les données.
• Préparez les données en les transformant dans un format adapté à la modélisation.
• Sélectionnez un modèle d'apprentissage automatique adapté au problème de prévision que vous essayez de résoudre.
• Entraînez le modèle à l'aide des données préparées.
• Évaluez les performances du modèle et identifiez les domaines qui peuvent être améliorés.
• Réglez les paramètres du modèle pour améliorer ses performances.

Conclusion

Les projets de science des données sont inestimables pour aider à comprendre et à interpréter les données de manière plus efficace et efficiente. En vous engageant dans des sujets de projets de science des données , vous pouvez obtenir des informations, un avantage concurrentiel sur le marché et prendre de meilleures décisions plus éclairées. De plus, les projets de science des données peuvent aider à découvrir des tendances et des relations cachées qui peuvent optimiser les processus et maximiser les ressources.

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