13 Ide & Topik Proyek Ilmu Data yang Seru untuk Pemula [2022]

Ekspresi tentang Ide Proyek Ilmu Data

Ilmu Data terus berkembang sebagai pilihan karir yang bagus untuk generasi ini. Ini adalah salah satu pilihan yang paling menjanjikan & terjadi sama sekali. Pasar meningkat dengan lebih banyak permintaan untuk Ilmuwan Data. Telah dilaporkan baru-baru ini bahwa permintaan akan meningkat lebih jauh ke banyak lipatan di tahun-tahun mendatang. Jadi, jika Anda seorang pemula ilmu data, hal terbaik yang dapat Anda lakukan adalah mengerjakan beberapa ide proyek ilmu data waktu nyata.

Jadi, jika Anda seorang calon Ilmuwan Data, sangat disarankan untuk melatih keterampilan untuk menjadi profesional yang efisien di bidang ini. Setelah memperoleh beberapa pengetahuan teoretis yang sangat baik tentang Ilmu Data, jika Anda benar-benar ingin menjelajahi seperti apa rasanya menjadi seorang profesional, maka sekaranglah saatnya untuk melakukan beberapa proyek praktis.

Anda harus melakukan beberapa proyek Ilmu Data teknis & real-time sehingga membantu Anda meningkatkan pertumbuhan karir Anda. Semakin banyak Anda berlatih dengan proyek- proyek Ilmu Data , kami menjamin Anda bahwa Anda dapat mengikuti langkah untuk menjadi seorang Data Scientist profesional yang sehat.

Oleh karena itu, jika Anda melakukan beberapa Proyek Ilmu Data secara langsung , itu akan meningkatkan pengetahuan, keterampilan teknis, dan kepercayaan diri Anda secara keseluruhan. Tetapi yang terpenting, jika Anda menampilkan bahkan beberapa proyek Ilmu Data di resume Anda, maka mendapatkan pekerjaan yang baik jauh lebih mudah bagi Anda. Kenapa begitu? Karena dengan begitu pewawancara akan tahu bahwa Anda benar-benar serius berkarier di Ilmu Data.

Pengalaman real-time Anda di Proyek Ilmu Data Langsung akan membuat Anda memegang teguh tren & teknologi Ilmu Data. Jadi, tata tangan Anda pada proyek Ilmu Data waktu nyata & Anda akan tahu betapa bermanfaatnya itu bagi pertumbuhan karier Anda yang cepat. Setelah semua diskusi ini, kami tahu bahwa menemukan ide Proyek Ilmu Data yang sempurna untuk proyek Ilmu Data Anda lebih mengkhawatirkan daripada implementasi aktualnya.

Di blog Ilmu Data ini, kami telah mencantumkan nama beberapa ide Proyek Ilmu Data . Dan untuk menjawab pertanyaan Anda – 'Proyek Ilmu Data seperti apa yang baik untuk memulai?', kami telah mengumpulkan beberapa ide Proyek Ilmu Data yang bagus untuk Anda pilih.

Tidak Diperlukan Pengalaman Pengkodean. Dukungan karir 360°. Diploma PG dalam Pembelajaran Mesin & AI dari IIIT-B dan upGrad.

Berikut adalah 50 ide Proyek Ilmu Data untuk Anda, dan di blog mendatang, kami akan membahas beberapa proyek ini secara mendetail. Jadi mari kita mulai!

1. bot obrolan
2. Menganalisis dampak perubahan iklim terhadap pasokan pangan global
3. Prediksi Cuaca
4. Pembuatan kata kunci untuk iklan google
5. Pengenalan Rambu Lalu Lintas
6. Analisis Kualitas Anggur
7. Prediksi Pasar Saham
8. Deteksi Berita Palsu
9. Klasifikasi Video
10. Pengakuan Tindakan Manusia
11. Pembuatan Laporan Medis menggunakan CT Scan
12. Klasifikasi Email
13. Analisis Data Uber
14. Klasifikasi Suara
15. Deteksi Penipuan Kartu Kredit
16. Pengenalan Bahasa Isyarat
17. Kelas Prediksi Bunga
18. Deteksi Warna
19. Prediksi Pinjaman
20. Prediksi Lalu Lintas Jalan
21. Klasifikasi Pendapatan
22. Pengenalan Emosi Pidato
23. Prediksi Suara Selebriti
24. Prediksi Penjualan Toko
25. Mendeteksi Penyakit Parkinson
26. Prediksi Polusi Udara
27. Deteksi Usia dan Jenis Kelamin
28. Mengoptimalkan Harga Produk
29. Prediksi IMDB
30. Pengenalan Digit Tulisan Tangan
31. Klasifikasi Pertanyaan Tidak Tulus Quora
32. Deteksi Mengantuk Pengemudi
33. Prakiraan Rangkaian Waktu Lalu Lintas Web
34. Prediksi Bertahan Hidup di Titanic
35. Pemodelan Deret Waktu
36. Pembuat Teks Gambar
37. Prediksi Pembelian Asuransi
38. Analisis Kejahatan
39. Segmentasi pelanggan
40. Prediksi Waktu Perjalanan Taksi
41. Sistem Rekomendasi Pekerjaan
42. Prediksi Perumahan Boston
43. Analisis Sentimen
44. Tingkat Bunga di Properti Sewa
45. Pembuatan kata kunci untuk Google Ads
46. Klasifikasi Kanker Payudara
47. Kebutuhan Akses Komputer Karyawan
48. Klasifikasi Tweet
49. Sistem Rekomendasi Film
50. Saran Harga Produk

Ide Proyek Ilmu Data Terbaru

Kami telah menyegmentasikan semua Ide Proyek Ilmu Data sesuai dengan tingkat pelajar. Oleh karena itu, Anda akan mendapatkan daftar beberapa ringkasan proyek yang luar biasa untuk ide proyek Ilmu Data pemula, menengah & lanjutan .

1. Tingkat Pemula | Ide Proyek Ilmu Data

Daftar ide proyek ilmu data untuk siswa ini cocok untuk pemula, dan mereka yang baru memulai dengan Python atau Ilmu Data secara umum. Ide proyek ilmu data ini akan membantu Anda dengan semua kepraktisan yang Anda butuhkan untuk berhasil dalam karir Anda sebagai pengembang ilmu data.

Selanjutnya, jika Anda mencari ide proyek ilmu data untuk tahun terakhir , daftar ini akan membantu Anda. Jadi, tanpa basa-basi lagi, mari langsung masuk ke beberapa ide proyek ilmu data yang akan memperkuat basis Anda dan memungkinkan Anda menaiki tangga.

1.1 Dampak Perubahan Iklim pada Pasokan Pangan Global

Perubahan iklim dan ketidakteraturan yang sering terjadi merupakan masalah lingkungan yang menantang. Ketidakteraturan dalam pembagian iklim ini secara drastis mempengaruhi kehidupan manusia yang tinggal di Bumi. Proyek Ilmu Data ini berkonsentrasi pada bagaimana dampak iklim akan sangat memengaruhi produksi pangan global di seluruh dunia dan seberapa besar kuantifikasi akan berdampak pada perubahan iklim.

Tujuan utama pengembangan proyek ini adalah untuk menghitung potensi produksi tanaman pokok akibat perubahan iklim. Melalui proyek ini, semua implikasi yang terkait dengan suhu & curah hujan berubah. Kemudian akan diperhitungkan seberapa besar karbon dioksida mempengaruhi pertumbuhan tanaman dan ketidakpastian yang terjadi dalam pengkondisian iklim. Oleh karena itu, proyek ini sebagian besar akan berurusan dengan Visualisasi Data. Ini juga akan membandingkan produksi di berbagai daerah di zona waktu yang berbeda.

1.2 Deteksi Berita Palsu

Sumber

Anda dapat mendorong karir Ilmu Data Anda dengan ide Proyek Ilmu Data yang luar biasa ini untuk pemula – Deteksi Berita Palsu menggunakan bahasa Python. Tindakan jurnalisme yang salah atau menyesatkan pada platform digital atau berita palsu dapat dideteksi oleh proyek ini. Pemalsuan menyebar melalui platform media sosial dan saluran online & media digital untuk mencapai agenda politik apa pun.

Dengan ide proyek ilmu data ini, Anda dapat menggunakan bahasa Python untuk mengembangkan model spesifik yang dapat secara tepat mendeteksi apakah berita tersebut adalah jurnalisme nyata atau informasi palsu. Untuk ini, Anda perlu membuat pengklasifikasi 'TfidfVectorizer' dan kemudian menggunakan 'PassiveAggressiveClassifier ' untuk mengklasifikasikan berita menjadi segmentasi “Nyata” dan “Palsu”. Akan ada kumpulan data berbentuk dimensi 7796x4 dan menjalankan semua ini di 'JupyterLab'.

Ide utama dari proyek Ilmu Data ini adalah untuk mengembangkan model pembelajaran mesin waktu nyata yang dapat mendeteksi keaslian berita media sosial dengan benar. 'TF', umumnya dikenal sebagai 'Frekuensi Istilah', adalah jumlah total berapa kali kata apa pun akan muncul dalam satu dokumen. Sedangkan 'IDF' atau 'Inverse Document Frequency' adalah ukuran kalkulatif dari nilai sebuah kata & didasarkan pada reputasi frekuensi kemunculannya di berbagai dokumen.

Teorinya ada pada 'Common Words', jika kata-kata umum ini muncul di banyak dokumen dengan frekuensi tinggi maka mereka dianggap sebagai kata-kata yang kurang penting. Jadi, apa yang dilakukan 'TFIDFVectorizer' adalah menganalisis kumpulan dokumen-dokumen ini dan kemudian membuat matriks 'TF-IDF' untuk itu.

Bersamaan dengan ini, pengklasifikasi 'PassiveAggressive' akan tetap 'pasif' jika 'hasil klasifikasi' benar; tetapi di sisi lain, itu akan berubah secara agresif jika 'hasil klasifikasi' tidak benar. Jadi, Anda dapat membuat model pembelajaran mesin untuk mendeteksi berita media sosial menjadi berita asli atau palsu menggunakan ide Proyek Ilmu Data ini.

1.3 Pengakuan Tindakan Manusia

Ini adalah proyek Ilmu Data pada model pengenalan tindakan manusia. Ini akan melihat video pendek yang dibuat pada manusia di mana mereka melakukan tindakan tertentu. Model ini mencoba melakukan klasifikasi berdasarkan tindakan yang dilakukan. Dalam proyek ilmu Data ini, Anda perlu menggunakan jaringan saraf yang kompleks. Jaringan saraf ini kemudian dilatih pada kumpulan data tertentu yang berisi video pendek ini. Lalu ada data accelerometer yang berhubungan dengan dataset. Konversi data accelerometer dilakukan terlebih dahulu bersama dengan representasi 'time-sliced'. Setelah itu, Anda harus menggunakan library ' Keras ' agar dapat melakukan pelatihan, validasi, dan pengujian jaringan berdasarkan dataset tersebut.

1.4 Prediksi Kebakaran Hutan

Salah satu bencana yang mengkhawatirkan & umum terjadi di dunia saat ini adalah kebakaran hutan. Bencana ini sangat merusak ekosistem. Untuk menghadapi bencana seperti itu, banyak uang untuk infrastruktur & pengendalian dan penanganan diperlukan. Kami dapat membangun proyek Ilmu Data menggunakan 'k-means clustering'- ini dapat mengidentifikasi titik api kebakaran hutan apa pun bersama dengan tingkat keparahan api di tempat tertentu.

Ini dapat digunakan sebagai alternatif untuk alokasi sumber daya yang lebih baik dengan waktu respons yang lebih cepat. Oleh karena itu, menggunakan data meteorologi seperti musim-musim di mana tragedi kebakaran semacam ini lebih mungkin terjadi dan berbagai kondisi cuaca yang memperburuknya dapat meningkatkan tingkat akurasi hasil ini.

1.5 Deteksi Jalur Jalur Jalan

Ide proyek Ilmu Data lainnya untuk pemula termasuk Sistem Deteksi Jalur-Jalur Langsung bahasa Python bawaan. Dalam proyek ini, seorang pengemudi manusia menerima panduan tentang deteksi jalur melalui garis yang ditarik di jalan.

Tidak hanya itu, lebih lanjut mengacu ke arah mana pengemudi harus mengarahkan kendaraannya. Aplikasi Proyek Ilmu Data ini sangat penting untuk pengembangan mobil tanpa pengemudi. Oleh karena itu, Anda juga dapat mengembangkan aplikasi dengan kemampuan yang kuat untuk mengidentifikasi garis trek melalui gambar input atau melalui bingkai video berkelanjutan.

Baca: 4 Ide Proyek Analisis Data Teratas: Tingkat Pemula hingga Pakar

2. Ide Proyek Ilmu Data | Tingkat Menengah

2.1 Pengenalan Emosi Bicara

Sumber

Salah satu ide proyek Ilmu Data yang populer adalah pengenalan emosi ucapan. Jika Anda ingin mempelajari penggunaan perpustakaan yang berbeda, proyek ini sangat cocok untuk Anda. Anda pasti telah melihat banyak alat editor yang dapat memberi tahu kami bagaimana emosi ucapan kami muncul. Model program ini dapat dibangun sebagai proyek Ilmu Data.

Dalam proyek Ilmu Data ini, kami akan menggunakan 'librosa' yang akan melakukan 'Pengenalan Emosi Bicara' untuk kami. Proses SER merupakan proses percobaan yang dapat mengenali emosi manusia. Hal ini juga dapat mengenali pidato dari negara-negara afektif. Saat kami menggunakan kombinasi nada dan nada untuk mengekspresikan emosi melalui suara kami.

Model Speech Emotion Recognition sangat mungkin dilakukan. Namun, ini bisa menjadi proyek yang menantang untuk dilakukan karena emosi manusia sangat subjektif. Anotasi audio manusia juga cukup menantang. Jadi, di sini Anda akan menggunakan fitur mfcc, mel & chroma. Dengan ini, Anda juga akan menggunakan kumpulan data yang dikenal sebagai 'RAVDESS' untuk proses pengenalan emosi. Dalam proyek Ilmu Data ini, Anda juga akan mempelajari cara mengembangkan 'MLPClassifier' untuk model ini.

2.2 Deteksi Gender dan Usia dengan Ilmu Data

Sumber

Jadi, salah satu ide proyek yang mengesankan tentang Ilmu Data adalah 'Deteksi Gender dan Usia dengan OpenCV'. Dengan proyek waktu nyata semacam ini, Anda dapat dengan mudah menarik perhatian perekrut Anda dalam wawancara Ilmu Data.

Berbicara tentang proyek, 'Deteksi Gender dan Usia' adalah proyek pembelajaran mesin berdasarkan visi komputer. Melalui Proyek Ilmu Data ini, Anda dapat mempelajari aplikasi praktis CNN yaitu jaringan saraf convolutional. Selanjutnya, Anda juga akan menggunakan model yang dilatih oleh 'Tal Hassner' dan 'Gil Levi' untuk dataset 'Adience'.

Bersamaan dengan ini, Anda juga akan menggunakan beberapa file seperti – file .pb, .prototxt, .pbtxt, & .caffemodel. Mendengar tentang istilah-istilah ini? Baca tentang file-file ini? Memahami model juga? Tapi apakah Anda tahu bagaimana menerapkannya? Nah, Anda dapat mempelajarinya jika Anda memilih untuk mengembangkan Proyek Ilmu Data di dalamnya.

Ini adalah proyek yang sangat praktis karena Anda akan membuat model yang dapat mendeteksi usia & jenis kelamin manusia melalui analisis deteksi wajah tunggal melalui gambar. Jadi, dengan klasifikasi gender ini pada laki-laki atau perempuan dapat diklasifikasikan. Juga, usia dapat diklasifikasikan di antara rentang 0-2/ 4-6/ 8- 2/ 15-20/ 25-32/ 38-43/ 48-53/ 60-100.

Tetapi karena berbagai faktor seperti riasan, atau pencahayaan redup yang lebih terang, atau ekspresi wajah yang tidak biasa, pengenalan jenis kelamin dan usia dari satu sumber dapat menjadi tantangan. Oleh karena itu, dalam proyek Ilmu Data ini, Anda akan menggunakan model klasifikasi alih-alih model regresi. Banyak pembelajaran praktis & teknis yang dapat diambil untuk meningkatkan keterampilan teknis Anda dengan proyek semacam ini. Jadi, terima tantangan & bekerja keras untuk membuat Resume Ilmu Data yang mengesankan.

2.3 Deteksi Mengantuk Pengemudi dengan Python

Ide proyek Ilmu Data yang sangat baik untuk tingkat menengah adalah 'Keras & OpenCV Sistem Deteksi Mengantuk'. Mengemudi semalaman tidak hanya sulit tetapi juga pekerjaan yang berisiko. Kita telah mendengar banyak kasus dimana kecelakaan terjadi karena pengemudi tertidur saat mengemudi.

Dengan demikian, proyek ini dapat membantu mencegah berbagai kecelakaan lalu lintas yang terjadi karena kasus tersebut. Tujuan utama proyek ini adalah untuk mengenali kapan saja pengemudi mengantuk & tertidur saat mengemudi. Proyek ini menggunakan bahasa Python di mana Anda dapat membuat model yang dapat secara tepat waktu mendeteksi perilaku pengemudi yang mengantuk dan membunyikan alarm peringatan melalui alarm bip tinggi.

Dalam proyek ini, Anda dapat menerapkan 'model pembelajaran mendalam' & dengan penggunaannya, Anda dapat melakukan klasifikasi di antara gambar di mana mata manusia terbuka atau tertutup. Tidak hanya itu, dalam model ini garis formula lain adalah menghitung skor.

Skor ini didasarkan pada jangka waktu berapa lama mata tetap tertutup. Skor dipertahankan sepanjang sesi mengemudi. Jika skor itu meningkat & melewati ambang batas yang ditentukan, model ini akan meluncurkan otomatisasi alur kerja di mana alarm akan mulai berdengung keras.

Jadi, dengan implementasi proyek Ilmu Data semacam ini, Anda akan mempelajari semua dasar proyek Ilmu Data. Anda akan mengimplementasikannya menggunakan 'Keras' dan 'OpenCV'. Jadi, mengapa ini digunakan? Nah, Anda menggunakan 'OpenCV' untuk mendeteksi gerakan wajah & mata. Padahal, dengan 'Keras', Anda bisa mengklasifikasikan keadaan mata apakah sedang terbuka atau tertutup dengan menggunakan teknik Deep neural network.

Sertifikasi Tingkat Lanjut Ilmu Data, 250+ Mitra Perekrutan, 300+ Jam Pembelajaran, 0% EMI

2.4 Chatbots

Sumber

Chatbots semakin menjadi populer akhir-akhir ini. Jadi, untuk proyek Ilmu Data, ini adalah persyaratan sesuai permintaan yang tinggi oleh hampir semua organisasi. Ini adalah segmen penting dari bisnis saat ini. Saat ini, chatbots memainkan peran yang sangat penting dalam bisnis. Mereka membantu lini bisnis untuk menghemat banyak waktu pada sumber daya manusia mereka. Ini digunakan untuk menyediakan layanan bisnis yang ditingkatkan dan dipersonalisasi secara bersamaan.

Ada banyak bisnis yang menawarkan layanan kepada pelanggan mereka. Untuk memberikan layanan pelanggan dalam skala besar, diperlukan banyak sumber daya manusia, waktu yang cukup, dan banyak upaya untuk menangani setiap pelanggan tepat waktu. Di sisi lain, chatbots ini dapat memberikan otomatisasi untuk layanan interaksi pelanggan hanya dengan menjawab serangkaian pertanyaan yang sering ditanyakan oleh pelanggan.

Ada 2 jenis chatbot yang tersedia saat ini: chatbot khusus domain dan chatbot domain terbuka. Chatbot khusus domain paling sering digunakan untuk solusi masalah tertentu. Ini disesuaikan dengan cara yang sangat strategis & cerdas sehingga mereka bekerja secara strategis & efektif dalam kaitannya dengan spesifikasi domain. Yang kedua, chatbot 'domain terbuka', membutuhkan banyak materi pelatihan yang terlalu berkesinambungan karena, sesuai namanya, dikembangkan untuk menjawab segala jenis pertanyaan.

Secara teknis, chatbot dilatih menggunakan teknik 'Deep Learning'. Mereka membutuhkan kumpulan data dengan daftar kosakata, daftar yang terdiri dari kalimat umum, maksud yang ada di belakangnya, dan kemudian tanggapan yang sesuai. Ini adalah salah satu ide proyek ilmu data yang sedang tren.

'Jaringan Saraf Berulang' (The RNN's) adalah metodologi umum untuk melatih chatbot. Bot ini berisi pembuat enkode yang dapat memperbarui status sesuai dengan kalimat masukan di samping maksud. Kemudian melewati status yang ditentukan ke Chatbot.

Setelah itu, chatbot menggunakan dekoder untuk mencari respons yang sesuai & selanjutnya sesuai dengan kata-kata yang dimasukkan & juga selain maksud. Dengan proyek Ilmu Data ini, Anda dapat dengan mudah mempelajari implementasi bahasa Python karena proyek lengkapnya sendiri dibuat dengan Python. Anda dapat meningkatkan keterampilan teknis Python Anda sampai batas tertentu.

Pelajari: Cara Membuat Chatbot di Python Langkah Demi Langkah

2.5 Proyek Pengenalan Karakter & Digit Tulisan Tangan

Sumber

Dengan ide Proyek Ilmu Data tentang 'Digit Tulisan Tangan & Pengenalan Karakter dengan bantuan CNN, Anda akan secara praktis mempelajari konsep Deep Learning. Jadi, jika Anda seorang Ilmuwan Data pemula atau penggemar pembelajaran mesin, maka ini adalah ide proyek Ilmu Data yang sempurna untuk Anda. Untuk pengembangan proyek ini, Anda akan menggunakan 'set data MNIST' dari angka tulisan tangan. Ini adalah proyek yang bagus untuk mendapatkan pengalaman langsung dengan Ilmu Data karena Anda akan mempelajari cara-cara luar biasa yang terlibat dalam proses pembangunan proyek.

Seperti yang telah dibahas, proyek ini diimplementasikan melalui 'Convolutional Neural Networks'. Setelah ini, untuk prediksi waktu nyata, Anda akan membangun antarmuka pengguna berbasis grafis yang kreatif untuk menggambar angka di kanvas, dan setelah itu Anda akan membuat model yang akan digunakan untuk prediksi angka.

Fokus proyek ini adalah mengembangkan kemampuan komputer & memberdayakan sistem komputer sehingga dapat mengenali karakter dalam format tulisan tangan oleh manusia. Kemudian akan dievaluasi lebih lanjut untuk memahaminya dengan akurasi yang wajar. Dengan implementasi proyek ini, Anda dapat mempelajari implementasi praktis dari perpustakaan 'Keras' dan juga 'Tkinter'.

Ini adalah beberapa ide proyek ilmu data menengah yang dapat Anda kerjakan. Jika Anda masih ingin menguji pengetahuan Anda dan mengerjakan beberapa proyek yang sulit

3. Ide Proyek Ilmu Data Tingkat Lanjut

3.1 Proyek Deteksi Penipuan Kartu Kredit

Sumber

Setelah menerapkan proyek yang mudah, kini Anda dapat beralih ke beberapa ide proyek Ilmu Data tingkat lanjut untuk mempelajari lebih banyak konsep. Salah satu ide tersebut adalah Deteksi Penipuan kartu kredit. Dengan proyek ini, Anda akan belajar bagaimana menggunakan R dengan algoritma yang berbeda seperti Pohon Keputusan, Jaringan Syaraf Tiruan, Regresi Logistik, dan Gradient Boosting Classifier.

Anda juga dapat belajar menggunakan kumpulan data 'Transaksi Kartu' untuk mengklasifikasikan transaksi kartu kredit sebagai aktivitas penipuan atau transaksi asli. Anda juga akan belajar untuk menyesuaikan semua jenis model yang berbeda bersama dengan kurva kinerja plot untuk semuanya. Ini adalah salah satu ide proyek ilmu data terbaik yang dapat ditemukan.

3.2 Segmentasi Pelanggan

Sumber

Ini adalah salah satu proyek Ilmu Data paling populer di bidang Ilmu Data. Pemasaran Digital adalah cara up & lanjutan untuk menargetkan audiens untuk perusahaan melalui aktivitas pemasaran online mereka untuk tujuan pemasaran saat ini. Maka sebelum menjalankan kampanye pemasaran, terlebih dahulu dilakukan segmentasi pelanggan yang berbeda.

Segmentasi Pelanggan adalah salah satu aplikasi yang sangat populer dari pembelajaran tanpa pengawasan. Dengan demikian, dengan menggunakan metode pengelompokan, perusahaan kini dapat dengan mudah mengidentifikasi berbagai segmen pelanggan untuk menargetkan basis pengguna potensial. Ada divisi yang dibuat pada pelanggan & kelompok yang dibentuk sesuai dengan karakteristik umum seperti jenis kelamin, bidang minat, usia, dan kebiasaan.

Berdasarkan rincian ini mereka dapat secara efektif memasarkan setiap kelompok pelanggan. Proyek ini menggunakan 'K-means clustering' dan Anda akan belajar bagaimana melakukan visualisasi pada distribusi seperti jenis kelamin dan usia. Pendapatan tahunan pelanggan & nilai skor rata-rata juga dapat dianalisis.

3.3 Pengenalan Rambu Lalu Lintas

Sumber

Proyek ini bertujuan untuk mengembangkan model untuk mencapai akurasi tinggi dalam teknologi mobil self-driving menggunakan teknik CNN. Rambu lalu lintas dan peraturan lalu lintas sangat penting bagi setiap pengemudi dan harus dipatuhi untuk menghindari kecelakaan. Untuk mengikuti aturan ini, pengguna harus memahami bagaimana sinyal lalu lintas muncul.

Ini adalah aturan umum bahwa untuk mendapatkan SIM, seseorang harus mempelajari semua sinyal mengemudi. Tetapi untuk kendaraan otonom, ada program yang dikembangkan seperti 'Pengenalan rambu lalu lintas' menggunakan CNN, di mana Anda dapat mempelajari cara memprogram model yang dapat secara tepat mengidentifikasi berbagai jenis sinyal lalu lintas dengan memasukkan gambar.

Ada kumpulan data yang disebut 'Tolok ukur pengenalan rambu Lalu Lintas Jerman'. Hal ini umumnya dikenal sebagai GTSRB yang digunakan dalam pengembangan Deep Neural Network untuk mengenali kelas dari semua rambu lalu lintas yang termasuk jenis kelas mana. Anda juga akan belajar pengetahuan praktis membangun GUI untuk interaksi aplikasi.

Ketahui lebih banyak: 10 Proyek & Topik GUI Python yang Menyenangkan Untuk Pemula

Intinya

Dalam artikel ini, kami telah membahas ide proyek ilmu data teratas. Kami memulai dengan beberapa proyek pemula yang dapat Anda selesaikan dengan mudah. Setelah Anda selesai dengan proyek ilmu data sederhana ini, saya sarankan Anda kembali, mempelajari beberapa konsep lagi dan kemudian mencoba proyek perantara.

Ketika Anda merasa percaya diri, Anda kemudian dapat menangani proyek-proyek lanjutan. Jika Anda ingin meningkatkan keterampilan ilmu data Anda, Anda perlu mendapatkan ide proyek ilmu data ini. Sekarang lanjutkan dan uji semua pengetahuan yang telah Anda kumpulkan melalui panduan ide proyek ilmu data kami untuk membangun proyek ilmu data Anda sendiri!

Kami berharap Anda secara drastis meningkatkan semua keterampilan Ilmu Data dengan ide-ide proyek yang kami sajikan kepada Anda di sini di blog ini. Tetapi jika Anda baru mengenal bidang Ilmu Data & ingin mempelajari Ilmu Data & membuat model serupa untuk kemajuan teknologi, kami sarankan Anda untuk melihat kursus online di program Diploma PG upGrad & IIIT-B untuk belajar & meningkatkan keterampilan di dunia Ilmu Data dengan profesional berpengalaman & ahli.

Dengan seperangkat pengetahuan, panduan & alat yang tepat, Anda dapat mempelajari proyek Ilmu Data apa pun. Tidak ada level yang sulit bagi pelajar. Itulah mengapa semua proyek langsung ini adalah cara sempurna untuk meningkatkan keterampilan seseorang dan kemajuan cepat dalam mencapai penguasaan. Di upGrad , kami menawarkan 3 Sertifikasi Online Ilmu Data:

1. Program PG Eksekutif dalam Ilmu Data (12 bulan)

Dari IIIT Bangalore

2. Master of Science dalam Ilmu Data (18 bulan)

Dari Liverpool John Moores University

3. Program Sertifikat Lanjutan dalam Ilmu Data (7 bulan)

Dari IIIT Bangalore

Cobalah sertifikasi online Ilmu Data ini oleh upGrad karena kami yakin sertifikasi tersebut akan membantu Anda dalam jalur karier Ilmu Data Anda. Karena itu, jangan tunda! Mulai latihan Anda sekarang!