13 Ide & Topik Proyek Ilmu Data yang Menyenangkan untuk Pemula di AS [2023]

Proyek Ilmu Data sangat bagus untuk berlatih dan mewarisi keterampilan analisis data baru agar tetap terdepan dalam persaingan dan mendapatkan pengalaman berharga. Mereka memungkinkan Anda untuk bekerja dengan berbagai jenis data, menerapkan teknik dan alat yang berbeda, dan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang domain ilmu data. Berikut adalah 13 proyek sains data yang menarik untuk pemula yang dapat Anda periksa untuk memulai perjalanan Anda.

Ide & Topik Proyek Ilmu Data

1. Pengikisan Web dengan Pembelajaran Mesin

Pengikisan web dengan pembelajaran mesin adalah salah satu ide proyek sains data yang relatif baru yang menggabungkan kekuatan pengikisan web dan ML. Anda dapat dengan cepat dan akurat mengumpulkan data dari situs web dan menggunakannya untuk menghasilkan wawasan bisnis.

Dalam proyek ilmu data ini, Anda dapat mengekstrak data terstruktur dan tidak terstruktur dari situs web, menyimpannya dalam database atau format terstruktur seperti file CSV atau JSON, lalu menggunakan algoritme pembelajaran mesin yang ditulis dalam R atau Python untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan dari data halaman web.

2. Menganalisis dan Memvisualisasikan Data Sensus AS

Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk menganalisis dan memvisualisasikan data sensus AS. Ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data dan untuk mengembangkan model prediksi yang digunakan untuk meramalkan tren populasi. Ini adalah salah satu topik penelitian ilmu data paling menarik yang dapat Anda miliki di resume Anda.

• Kumpulkan Data Sensus AS dari biro sensus AS .
• Pra-proses data dengan membersihkan dan mengaturnya.
• Buat model untuk menganalisis data menggunakan algoritma pembelajaran mesin.
• Visualisasikan hasilnya dengan bagan, grafik, dan visualisasi lainnya.

3. Klasifikasi Digit Tulisan Tangan menggunakan Dataset MNIST

Dataset MNIST adalah basis data digit tulisan tangan yang digunakan sebagai tolok ukur untuk menguji berbagai algoritme pembelajaran mesin. Ini memiliki 60.000 gambar pelatihan dan 10.000 gambar pengujian. Gambar berukuran 28×28 piksel dan berskala abu-abu.

• Unduh dataset MNIST dan pisahkan menjadi set pelatihan dan pengujian.
• Normalisasikan nilai piksel, ubah menjadi angka titik-mengambang, dan bentuk ulang data ke dalam format yang benar.
• Buat model convolutional neural network (CNN) untuk mengklasifikasikan digit.
• Latih model pada set pelatihan menggunakan fungsi pengoptimal dan kerugian yang sesuai.
• Evaluasi model pada set tes dan ukur akurasinya.
• Sesuaikan parameter model dan hyperparameter untuk meningkatkan akurasinya.

4. Memahami dan Memprediksi Pergerakan Pasar Saham

Penggunaan pembelajaran mesin untuk memahami dan memprediksi pergerakan pasar saham adalah salah satu ide proyek analisis data terbaik . Dengan memanfaatkan kekuatan ilmu data dan pembelajaran mesin, investor dan pedagang dapat membangun strategi yang lebih canggih untuk memperdagangkan saham dan mendapatkan keunggulan di pasar

• Kumpulkan data dari pasar keuangan, seperti harga saham, volume, dan berita.
• Normalisasikan data dan hapus semua outlier.
• Bangun model menggunakan teknik pembelajaran mesin seperti regresi, pohon keputusan, dan jaringan saraf.
• Mengevaluasi model dengan menguji model pada kumpulan data uji dan mengukur kinerja setiap model.
• Sempurnakan model dengan mengutak-atik hyperparameter model atau dengan menambahkan lebih banyak fitur ke data.

Pelajarikursus ilmu dataonline dari Universitas top Dunia.Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

5. Deteksi Penipuan Kartu Kredit dengan Machine Learning

Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin dapat digunakan untuk mengidentifikasi transaksi mencurigakan dan curang, seperti penipuan kartu kredit.

• Kumpulkan data, termasuk informasi tentang transaksi kartu kredit penipuan dan non-penipuan, seperti waktu dan tanggal transaksi, jumlah, dan pedagang yang terlibat.

• Hapus semua data yang tidak relevan, normalkan data, dan hapus outlier.

• Gunakan teknik seperti pemilihan fitur, rekayasa fitur, dan pengurangan dimensi.

• Latih model menggunakan teknik seperti pohon keputusan, mesin vektor pendukung, regresi logistik, dan jaringan saraf.

• Evaluasi model menggunakan teknik cross-validation, presisi, dan recall.

6. Membangun Sistem Rekomendasi dengan Collaborative Filtering

Pemfilteran kolaboratif adalah sistem rekomendasi yang menggunakan preferensi pengguna lain untuk merekomendasikan item kepada pengguna tertentu. Ini biasanya digunakan dalam aplikasi platform e-niaga dan streaming, seperti Netflix dan Amazon, untuk menyarankan item yang mungkin menarik bagi pengguna berdasarkan apa yang disukai atau ditonton oleh pengguna lain dengan minat yang sama.

• Kumpulkan data pengguna tentang item yang mereka sukai atau berinteraksi dengannya.
• Buat matriks item-pengguna, sebuah tabel yang berisi informasi tentang setiap pengguna dan item apa yang berinteraksi dengan mereka.
• Hasilkan skor kesamaan item-ke-item dengan menghitung seberapa mirip item satu sama lain berdasarkan preferensi pengguna yang telah berinteraksi dengan kedua item.
• Gunakan skor kemiripan ini untuk menghasilkan rekomendasi bagi setiap pengguna dengan mencocokkannya dengan item dalam matriks item pengguna yang mirip dengan pengguna yang telah berinteraksi dengan mereka.

Periksa AS - Program Ilmu Data kami

7. Menganalisis dan Memvisualisasikan Data Real Estat

Data real estat di AS dapat dianalisis dan divisualisasikan menggunakan teknik pembelajaran mesin. Ini adalah salah satu ide proyek analitik data di mana pembelajaran mesin dapat memprediksi tren real estat masa depan, membantu investor dan pembeli membuat keputusan yang tepat.

• Kumpulkan data dari daftar real estat dan catatan publik. Ini termasuk lokasi, ukuran, fasilitas, harga, dan karakteristik terkait lainnya.
• Bersihkan dan siapkan data untuk analisis. Ini termasuk menghapus semua outlier, menormalkan data, dan mengubahnya menjadi format yang sesuai untuk analisis.
• Gunakan statistik deskriptif dan inferensial untuk menganalisis data dan mengungkap wawasan. Ini termasuk menghitung statistik ringkasan, membuat visualisasi, dan melakukan tes untuk mendeteksi korelasi dan pola lainnya.
• Gunakan visualisasi data untuk mengomunikasikan wawasan. Ini termasuk membuat bagan, peta, dan visualisasi lainnya untuk membantu mengilustrasikan data dan menyampaikan temuan utama.

8. Pengenalan Wajah menggunakan CNN

Convolutional Neural Networks (CNNs) dapat digunakan untuk pengenalan wajah dengan mengambil gambar wajah dan kemudian mempelajari fitur dari setiap wajah. CNN akan mempelajari fitur setiap wajah dan kemudian mengenali wajah saat ditampilkan.

• Kumpulkan kumpulan data gambar berlabel. Kumpulan data ini harus berisi gambar wajah orang dengan label untuk setiap gambar yang menunjukkan orang yang ada di dalam gambar.

• Pra-proses gambar dengan mengubah ukuran, mengonversinya menjadi skala abu-abu, dan menormalkan nilai piksel.

• Pisahkan dataset menjadi set pelatihan, validasi, dan pengujian.

• Merancang arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Ini mungkin melibatkan pemilihan jumlah lapisan, ukuran kernel, jenis fungsi aktivasi, dan hyperparameter lainnya.

• Latih model di set pelatihan. Pantau kinerja set validasi untuk menentukan kapan harus menghentikan pelatihan.
• Evaluasi model pada set pelatihan.

9. Menganalisis Data Jejaring Sosial Menggunakan Analisis Sentimen

Analisis sentimen adalah alat yang ampuh untuk menganalisis data jejaring sosial. Ini dapat membantu kami memahami perasaan orang tentang topik atau produk tertentu. Dengan Pembelajaran Mesin, kami dapat membuat model canggih yang dapat menganalisis data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi sentimen secara akurat.

• Kumpulkan data dari situs jejaring sosial. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan API.
• Mengubah data menjadi format yang sesuai menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mengekstraksi fitur yang relevan dari teks atau menerapkan teknik transformasi data lainnya.
• Terapkan model pembelajaran mesin untuk itu. Model umum yang digunakan untuk analisis sentimen meliputi mesin vektor dukungan, regresi logistik, dan jaringan saraf.
• Evaluasi hasil analisis untuk memahami seberapa akurat model bekerja.

Baca Artikel Populer AS - Ilmu Data kami

10. Klasifikasi Gambar dengan Deep-Learning

Proyek ini bertujuan untuk membuat model pembelajaran mendalam yang dapat mengklasifikasikan dan mengidentifikasi gambar menggunakan berbagai teknik. Kumpulan data yang dipilih untuk proyek ini adalah database ImageNet. Gambar akan diberi label dengan kategori yang sesuai, seperti hewan, tumbuhan, benda, dan manusia.

• Kumpulkan dan pra-proses data:
  • Kumpulkan gambar yang ingin Anda klasifikasikan.
  • Pra-proses gambar (mengubah ukuran, menormalkan, dll.). Hal ini dapat dilakukan dengan Perpustakaan Keras.

• Tentukan arsitektur model:
  • Pilih model jaringan saraf convolutional (CNN). Konfigurasikan lapisan, fungsi aktivasi, pengoptimal, dll.

• Latih modelnya:
  • Masukkan gambar ke dalam model.
  • Memantau proses pelatihan.
  • Sesuaikan parameter model sesuai kebutuhan.

• Uji modelnya:
  • Masukkan data yang tidak terlihat sebagai data uji.
  • Tinjau hasil tes.

11. Deteksi Anomali dengan Pembelajaran Mesin Tanpa Pengawasan

Deteksi anomali dengan pembelajaran mesin tanpa pengawasan mengacu pada proses penggunaan algoritma pembelajaran mesin tanpa pengawasan untuk mendeteksi outlier atau anomali dalam kumpulan data.

Algoritme pembelajaran mesin tanpa pengawasan yang paling umum untuk deteksi anomali mencakup algoritme pengelompokan seperti k-means, algoritme berbasis kepadatan seperti DBSCAN, dan algoritme deteksi outlier seperti Isolation Forest. Algoritma ini dapat digunakan untuk mendeteksi anomali dalam berbagai dataset, seperti data keuangan, data deret waktu, dan data gambar.

12. Menganalisis dan Memvisualisasikan Data Pencemaran Udara

Polusi udara adalah masalah kesehatan global yang utama dan dapat berdampak serius terhadap kesehatan manusia, lingkungan, dan iklim. Salah satu cara untuk memantau dan menilai kualitas udara adalah dengan mengumpulkan dan menganalisis data polusi udara.

• Mengumpulkan data polusi udara yang mencakup informasi tentang kualitas udara, temperatur, kelembaban, kecepatan angin, dan variabel lain yang relevan dengan analisis.
• Bersihkan dan pra-proses data.
• Gunakan algoritme statistik dan pembelajaran mesin untuk menganalisis data dan mengidentifikasi pola atau korelasi antara polusi udara dan variabel lingkungan lainnya.
• Visualisasikan data menggunakan berbagai alat visualisasi, seperti bagan, plot pencar, dan peta panas.
• Menafsirkan hasil analisis dan menyimpulkan data pencemaran udara.

13. Peramalan Time Series dengan Machine Learning

Proyek ini bertujuan untuk mengembangkan model pembelajaran mesin untuk peramalan deret waktu.

• Kumpulkan data deret waktu yang ingin Anda perkirakan. Ini dapat mencakup data yang terkait dengan penjualan, pelanggan, atau inventaris.
• Gunakan teknik visualisasi data untuk memahami tren dan pola yang mendasari data.
• Persiapkan data dengan mengubahnya menjadi format yang sesuai untuk pemodelan.
• Pilih model pembelajaran mesin yang sesuai untuk masalah perkiraan yang ingin Anda selesaikan.
• Latih model menggunakan data yang disiapkan.
• Mengevaluasi kinerja model dan mengidentifikasi area yang dapat ditingkatkan.
• Sesuaikan parameter model untuk meningkatkan kinerjanya.

Kesimpulan

Proyek ilmu data sangat berharga dalam membantu memahami dan menginterpretasikan data secara lebih efisien dan efektif. Dengan terlibat dalam topik proyek ilmu data , Anda dapat memperoleh wawasan, keunggulan kompetitif di pasar, dan membuat keputusan yang lebih baik dan lebih tepat. Selain itu, proyek ilmu data dapat membantu mengungkap tren dan hubungan tersembunyi yang dapat mengoptimalkan proses dan memaksimalkan sumber daya.

Apakah Anda ingin membangun karir Anda di Ilmu Data? Program Sertifikasi Lanjutan IIITB dalam Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin adalah program komprehensif yang dirancang untuk mengubah Anda menjadi master dasar-dasar Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin.

Kursus ini termasuk

• Kuliah interaktif
• Laboratorium praktis
• Studi kasus dunia nyata
• Portal pekerjaan eksklusif untuk penempatan dan banyak lagi