7 Ide Proyek Ilmu Data Menarik di 2022

Memiliki pengalaman langsung dianggap lebih berharga hari ini, yang merupakan yang terbaik karena siswa proaktif mendapatkan keunggulan atas semua orang melalui semua pengetahuan praktis mereka di lapangan. Ilmu Data tidak terkecuali untuk aturan itu. Ini dianggap sebagai salah satu bidang paling pragmatis di luar sana, dan untuk tumbuh di bidang yang sama membutuhkan banyak pengalaman langsung untuk dapat menangani pekerjaan, tekanan, dan semuanya dengan sukses. Demi artikel ini, izinkan saya mengulangi apa sebenarnya Ilmu Data itu – dalam istilah yang paling dasar, Ilmu Data diterapkan ke berbagai bidang di mana ia memberikan wawasan dan informasi, dan segala sesuatu yang berharga dari lautan data. Cukup langsung, bukan?

Untuk pertumbuhan organik di bidang ini, telah menjadi prasyarat untuk menciptakan solusi inovatif, sesuatu yang lebih dari sekadar memiliki spesialisasi dalam Ilmu Data. Untuk memiliki portofolio yang menonjol dan hanya dapat dicapai melalui partisipasi dalam tantangan ilmu data dan menggunakan beragam kumpulan data yang disediakan, dan menghasilkan solusi untuk masalah yang diajukan. Kedengarannya sedikit berlebihan, bukan? Jangan khawatir, berikut adalah 7 ide proyek yang tidak hanya akan membantu Anda memeriksa semuanya dari daftar periksa pengalaman pragmatis, tetapi juga mengesankan audiens Anda (di sini: manajer perekrutan).

1. Prakiraan penjualan supermarket pada hari libur besar (Holi, Diwali, dll.):
   Sebuah supermarket memiliki banyak departemen, jadi, dengan menggunakan Ilmu Data, Anda dapat memprediksi departemen mana yang paling terpengaruh oleh hari libur, dan apa cakupan pengaruhnya. Untuk ini, Anda dapat menggunakan kumpulan data historis perusahaan.

2. Rekomendasi film: Tujuan dari tantangan ini cukup mudah- memberikan saran untuk film kepada penggunanya. Untuk ini, Anda dapat menggunakan Dataset Lensa Film. Ini adalah salah satu kumpulan data yang paling banyak dikutip dalam ilmu Data. Proyek ini akan membantu Anda menyelam lebih dalam tentang cara kerja platform streaming favorit Anda, dan siapa tahu, mungkin ide untuk meningkatkan sistem yang ada menyerang Anda?

3. Memprediksi lalu lintas pada moda transportasi baru: Proyek ini akan memungkinkan Anda untuk memprediksi lalu lintas dan langkah kaki pada moda transportasi baru apa pun dan memberikan dua sen mereka tentang cara menambah dan mengurangi hal yang sama. Untuk ini, Anda dapat menggunakan Kumpulan Data Analisis Deret Waktu. Dataset ini juga populer di kalangan siswa. Ini dapat digunakan dalam berbagai bidang— memprediksi penjualan, cuaca, tren tahunan yang muncul, dll. Kumpulan data yang khusus untuk deret waktu, di mana tantangannya adalah memperkirakan lalu lintas pada moda transportasi apa pun di kota. Seluruh latihan ini mencakup baris dan kolom.

4. Prediksi usia aktor:
   Jika Anda ingin menyelam lebih dalam ke Deep Learning, maka itu harus menjadi titik awal ideal Anda. Untuk ini, Anda dapat menggunakan Dataset Deteksi Usia Aktor India. Ini berisi ribuan gambar yang dipilih secara manual dan dipotong dari video, sehingga Anda dapat mengharapkan beberapa variasi dalam skala, ekspresi, resolusi, dan banyak lagi.

5. Tantangan Pengenalan Visual Skala Besar ImageNet (ILSVRC):
   Dua tujuan dari tantangan ini adalah untuk melokalisasi objek dan mendeteksi objek dari video. Itu membuat tantangan yang menarik karena menciptakan algoritma terbaik untuk mendeteksi objek dan klasifikasi gambar dalam skala besar. Tujuan utama dari kompetisi yang diadakan setiap tahun ini adalah untuk membandingkan kemajuan di bidang klasifikasi dan deteksi gambar, serta menggabungkan penelitian yang sangat baik dengan lebih banyak data. Ini juga mengukur kemajuan yang dibuat dalam pengindeksan untuk anotasi dan pengambilan dari visi komputer.

6. Memprediksi tingkat kelangsungan hidup dari semua penumpang yang ada di kapal RMS Titanic:
   Dataset Titanic memberikan data tentang siapa yang berada di atas RMS Titanic ketika bertemu dengan akhir bencana pada tanggal 15 April 1912 setelah bertabrakan dengan gunung es di lautan Atlantik. Ini sempurna untuk pemula dan juga yang paling umum digunakan. Dengan 891 baris dan 12 kolom, himpunan menyediakan variabel dan kombinasinya berdasarkan karakteristik pribadi seperti jenis kelamin, usia, kelas tiket, dan menguji keterampilan klasifikasi.

7. Jawab pertanyaan terbuka tentang gambar:
   Yang ini ditujukan untuk semua penggemar Computer Vision. Untuk ini, Anda dapat menggunakan Dataset VisualQA yang berisi lebih dari 200.000 gambar, 3 pertanyaan per gambar, dan 10 jawaban kebenaran dasar per pertanyaan. Tugas Anda adalah menggunakan pemahaman Anda tentang Computer Vision dan menjawab pertanyaan terbuka yang ada dalam kumpulan data tersebut.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Pilih kumpulan data yang menurut Anda tepat untuk Anda, dan buka jalur sukses Anda sendiri untuk mengantongi perusahaan terbaik di bidang Ilmu Data. Dapatkan-set-pergi!