Top 10 des projets de science des données en temps réel dont vous avez besoin pour mettre la main à la pâte

Que nous en soyons conscients ou non, presque toutes les activités en ligne que nous entreprenons laissent des empreintes numériques. La piste en ligne que nous laissons derrière nous a le potentiel de révéler des informations significatives sur le comportement des consommateurs et le monde qui nous entoure en général. Qu'il s'agisse d'acheter en ligne, de parcourir des films sur des plateformes OTT ou de réserver un taxi, chaque action en ligne des utilisateurs est comme une mine d'or d'informations que les data scientists peuvent analyser pour comprendre les tendances et les modèles. Alors, lorsque des données en temps réel sont disponibles à portée de main, pourquoi ne pas les utiliser pour concevoir des projets de science des données passionnants et engageants ?

Les 10 meilleures idées de projets de science des données

La science des données est sans aucun doute devenue l'une des compétences les plus recherchées au monde. Mais le simple fait d'en apprendre la théorie ne sert à rien si vous ne mettez pas vos compétences en pratique. Si vous recherchez des idées de projets de science des données inspirants, voici une liste des 10 meilleurs projets de science des données pour les débutants.

1. Détection de fausses nouvelles

Dans un monde où l'information est à portée de main, l'immunité contre les fausses nouvelles est un luxe que presque aucun d'entre nous ne peut se permettre. Les fausses nouvelles sont des informations fausses et trompeuses qui sont généralement diffusées via les médias sociaux et d'autres plateformes en ligne pour atteindre, dans la plupart des cas, un agenda politique. Pire encore, celles-ci se propagent beaucoup plus rapidement que les nouvelles authentiques. Par conséquent, ce projet vise à maîtriser le faux journalisme et à détecter l'authenticité des informations sur les réseaux sociaux. Cela peut être fait en utilisant Python, où vous devez créer un TfidfVectorizer et utiliser un PassiveAggressiveClassifier pour classer les nouvelles en "Fake" et "Real". Tout cela sera exécuté dans le JupyterLab en utilisant un jeu de données de forme 7796 × 4.

2. Visualiser le changement climatique et son impact sur l'approvisionnement alimentaire mondial

Une partie intégrante de la science des données consiste à visualiser et à présenter des informations sur les données à un public plus large. Dans le cadre de ce projet, l'objectif principal du chercheur sera de visualiser les changements dans les températures moyennes globales et l'augmentation des concentrations de dioxyde de carbone dans l'atmosphère. En outre, ce projet de science des données se concentre également sur la manière dont les conditions climatiques mondiales changeantes (et aggravées) affectent la production alimentaire dans le monde. Par conséquent, le projet visera à étudier les implications de l'évolution des températures et des précipitations et leur impact sur la production de cultures de base et à comparer la production dans différents fuseaux horaires.

3. Analyse des sentiments

De nombreuses entreprises axées sur les données exploitent aujourd'hui le modèle d'analyse des sentiments pour évaluer le comportement des consommateurs vis-à-vis de leurs produits et services. Il fait référence au processus d'analyse et de catégorisation des opinions exprimées dans les commentaires ou les critiques pour déterminer si l'impression d'un client sur le produit/service est positive, négative ou neutre. C'est un type de classification où les classes peuvent être binaires (positives et négatives) ou multiples (heureux, triste, en colère, dégoûté, etc.). Vous pouvez implémenter ce projet de science des données dans R et utiliser l'ensemble de données du package jeaustenR ou Tidytext.

4. Détection de la voie de circulation

Les voitures autonomes peuvent encore sembler sortir d'un roman de science-fiction, mais maintenant, elles sont là ! L'une des technologies clés qui ont joué un rôle déterminant dans le développement de voitures sans conducteur est le système de détection de ligne de voie en direct, où des lignes sont tracées sur les routes pour guider le véhicule là où se trouvent les voies. Il est également pratique pour les conducteurs humains et indique la direction dans laquelle diriger la voiture. Le projet de détection de ligne de voie en direct peut être réalisé en Python. L'objectif sera de développer une application permettant d'identifier une ligne de voie de circulation à travers les images d'entrée ou une image vidéo continue.

5. Chatbots

Les chatbots sont devenus un outil de communication indispensable pour les entreprises qui souhaitent offrir une expérience client de premier ordre. En plus de fournir un service client personnalisé, les chatbots sont devenus monnaie courante dans les organisations en raison du temps et de l'argent qu'ils permettent d'économiser. Pas étonnant que leur utilisation généralisée en fasse l'un des projets de science des données les plus demandés qui mérite d'être essayé. Les chatbots utilisent des techniques d'apprentissage en profondeur pour interagir avec les consommateurs et sont principalement formés à l'aide de RNN (réseaux de neurones récurrents). Le projet de chatbot peut être réalisé à l'aide de l'ensemble de données de fichier Intents JSON de Python.

6. Détection de la somnolence du conducteur

Une autre idée intéressante de projet de science des données consiste à créer un système de détection de somnolence Keras et OpenCV à l'aide de Python. Les accidents se produisent parce que les conducteurs s'endorment pendant la conduite sont monnaie courante, et ce projet est un excellent moyen d'essayer d'atténuer le problème. L'objectif est de construire un modèle pour détecter à temps le comportement du conducteur endormi et déclencher une alerte grâce à une alarme sonore. Il utilise un modèle d'apprentissage en profondeur dans lequel les images sont classées selon que les yeux humains sont ouverts ou fermés. Alors qu'OpenCV détecte les mouvements du visage et des yeux, Keras utilise des réseaux de neurones profonds pour déterminer si les yeux du conducteur sont fermés ou ouverts.

7. Détection du sexe et de l'âge

Le projet de détection du sexe et de l'âge avec OpenCV est l'un des projets de science des données les plus passionnants pour les débutants. Il est basé sur la vision par ordinateur et, grâce à ce projet, vous pourrez apprendre les utilités pratiques des CNN (réseaux de neurones convolutifs). Ce projet en temps réel vise à développer un modèle capable de reconnaître l'âge et le sexe d'une personne à travers son image faciale. Étant donné que divers facteurs tels que les expressions faciales, le maquillage et l'éclairage peuvent rendre difficile la détermination de l'âge réel d'une personne, ce projet utilise un modèle de classification au lieu d'un modèle de régression. Ainsi, cela en fait un projet de science des données impressionnant avec une grande portée pour améliorer vos compétences en codage.

8. Reconnaissance des chiffres manuscrits

L'ensemble de données de chiffres manuscrits du MNIST est une excellente ressource pour les scientifiques de données en herbe et les passionnés d'apprentissage automatique. Le projet est mis en œuvre via les CNN et vise à permettre à un système informatique de reconnaître les caractères et les chiffres dans des formats manuscrits. Pour la prédiction en temps réel, vous allez créer une interface utilisateur graphique pour dessiner des nombres sur un canevas et créer un modèle pour prédire les chiffres. Le projet implique les applications pratiques des bibliothèques Keras et Tkinter et constitue un excellent moyen d'affiner vos compétences en science des données.

9. Générateur de légendes d'image

La génération de légendes d'images implique le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur pour reconnaître le contexte des images et les décrire dans une langue comme l'anglais. Bien qu'il soit difficile de décrire avec précision le contenu de l'image à l'aide de phrases bien formées, cela a un impact immense sur les utilisateurs, en particulier les malvoyants. Avec la disponibilité d'ensembles de données massifs et l'avancement des techniques d'apprentissage en profondeur, il est possible de créer des modèles capables de générer des légendes pour les images. L'objectif de ce projet est de créer un générateur de légendes d'images utilisant CNN et RNN. Flickr8k est un excellent ensemble de données pour débuter avec le sous-titrage d'images.

10. Reconnaissance des émotions de la parole

La reconnaissance des émotions de la parole est un projet de science des données populaire où les émotions humaines sont interprétées à travers leur voix. L'ensemble de données comprend divers fichiers sonores pour surveiller les émotions humaines. De plus, le projet implique l'utilisation d'un MLPClassifier qui peut détecter les émotions à partir de la voix d'un individu. Le package Python Librosa pour l'analyse musicale et audio est utilisé ici, avec NumPy, Soundfile, Pysudio et Sklearn. La reconnaissance des émotions de la parole trouve des applications dans plusieurs domaines tels que dans les centres d'appels pour détecter la réaction du client à propos d'un produit, dans les systèmes IVR pour améliorer l'interaction vocale, dans le développement de systèmes informatiques adaptés aux émotions et à l'humeur d'un individu, etc.

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