10 Proyek Ilmu Data Real-Time Teratas yang Perlu Anda Dapatkan

Disadari atau tidak, hampir setiap aktivitas online yang kita lakukan meninggalkan jejak digital. Jejak online yang kita tinggalkan memiliki potensi untuk menggali wawasan yang berarti tentang perilaku konsumen dan dunia di sekitar kita secara umum. Dari belanja online dan menelusuri film di platform OTT hingga memesan taksi, setiap tindakan online pengguna seperti tambang emas informasi yang dapat dianalisis oleh ilmuwan data untuk memahami tren dan pola. Jadi, ketika data real-time tersedia di ujung jari kita, mengapa tidak menggunakannya untuk merancang beberapa proyek ilmu data yang menarik dan menarik?

10 Ide Proyek Ilmu Data Terbaik

Ilmu data tidak diragukan lagi telah menjadi salah satu keterampilan yang paling dicari di dunia. Tetapi hanya mempelajari teorinya tidak ada gunanya kecuali Anda mempraktikkan keterampilan Anda. Jika Anda telah mencari beberapa ide proyek ilmu data yang menginspirasi, berikut adalah daftar 10 proyek ilmu data teratas untuk pemula.

1. Deteksi berita palsu

Di dunia di mana informasi hanya berjarak satu ketukan telepon, kekebalan dari berita palsu adalah kemewahan yang hampir tidak dimiliki oleh kita semua. Berita palsu adalah informasi palsu dan menyesatkan yang biasanya disebarkan melalui media sosial dan platform online lainnya untuk mencapai, dalam banyak kasus, agenda politik. Yang lebih buruk, ini menyebar jauh lebih cepat daripada berita asli. Oleh karena itu, proyek ini bertujuan untuk memahami jurnalisme palsu dan mendeteksi keaslian berita media sosial. Itu dapat dilakukan dengan menggunakan Python, di mana Anda harus membangun TfidfVectorizer dan menggunakan PassiveAggressiveClassifier untuk mengkategorikan berita menjadi “Palsu” dan “Nyata.” Semua ini akan dieksekusi di JupyterLab menggunakan kumpulan data berbentuk 7796×4.

2. Memvisualisasikan perubahan iklim dan dampaknya terhadap pasokan pangan global

Bagian integral dari ilmu data adalah memvisualisasikan dan menyajikan wawasan data kepada audiens yang lebih besar. Sebagai bagian dari proyek ini, tujuan utama peneliti adalah untuk memvisualisasikan perubahan suhu rata-rata global dan peningkatan konsentrasi karbon dioksida di atmosfer. Selain itu, proyek ilmu data ini juga berfokus pada bagaimana kondisi iklim global yang berubah (dan memburuk) memengaruhi produksi pangan di seluruh dunia. Oleh karena itu, proyek ini akan bertujuan untuk mempelajari implikasi dari perubahan suhu dan pola curah hujan dan bagaimana dampaknya terhadap produksi tanaman pokok dan membandingkan hasilnya di zona waktu yang berbeda.

3. Analisis sentimen

Banyak perusahaan berbasis data saat ini memanfaatkan model analisis sentimen untuk menilai perilaku konsumen terhadap produk dan layanan mereka. Ini mengacu pada proses menganalisis dan mengkategorikan pandangan yang diungkapkan dalam umpan balik atau ulasan untuk menentukan apakah kesan pelanggan terhadap produk/layanan itu positif, negatif, atau netral. Ini adalah jenis klasifikasi di mana kelasnya bisa biner (positif dan negatif) atau ganda (senang, sedih, marah, jijik, dll.). Anda dapat mengimplementasikan proyek ilmu data ini di R dan menggunakan kumpulan data paket janeaustenR atau Tidytext.

4. Deteksi garis jalur jalan

Mobil self-driving mungkin masih tampak seperti sesuatu dari novel fiksi ilmiah, tapi sekarang, mereka ada di sini! Salah satu teknologi kunci yang berperan dalam mengembangkan mobil tanpa pengemudi adalah sistem deteksi garis jalur langsung, di mana garis digambar di jalan untuk memandu kendaraan di mana jalur tersebut berada. Ini juga berguna untuk pengemudi manusia dan menunjukkan arah untuk mengarahkan mobil. Proyek deteksi garis jalur jalan langsung dapat dilakukan dengan Python. Tujuannya adalah untuk mengembangkan aplikasi untuk mengidentifikasi garis jalur jalan melalui gambar input atau bingkai video berkelanjutan.

5. Chatbots

Chatbots telah menjadi alat komunikasi yang sangat diperlukan untuk bisnis yang ingin menawarkan pengalaman pelanggan terbaik. Selain menyediakan layanan pelanggan yang dipersonalisasi, chatbots telah menjadi hal biasa di seluruh organisasi karena banyaknya waktu dan uang yang mereka hemat. Tidak heran penggunaannya secara luas menjadikannya salah satu proyek ilmu data paling laris yang patut dicoba. Chatbots menggunakan teknik pembelajaran mendalam untuk berinteraksi dengan konsumen dan terutama dilatih menggunakan RNN (jaringan saraf berulang). Proyek chatbot dapat dilakukan menggunakan dataset file JSON Intents dari Python.

6. Deteksi kantuk pengemudi

Ide proyek ilmu data menarik lainnya adalah membangun sistem deteksi kantuk Keras dan OpenCV menggunakan Python. Kecelakaan terjadi karena pengemudi tertidur saat mengemudi adalah hal biasa, dan proyek ini adalah cara yang bagus untuk mencoba dan mengurangi masalah. Tujuannya adalah membangun model untuk mendeteksi perilaku pengemudi yang mengantuk tepat waktu dan meningkatkan peringatan melalui alarm yang berbunyi. Itu menggunakan model pembelajaran mendalam di mana gambar diklasifikasikan berdasarkan apakah mata manusia terbuka atau tertutup. Sementara OpenCV mendeteksi gerakan wajah dan mata, Keras menggunakan jaringan saraf dalam untuk menentukan apakah mata pengemudi tertutup atau terbuka.

7. Deteksi jenis kelamin dan usia

Proyek pendeteksian jenis kelamin dan usia dengan OpenCV adalah salah satu proyek ilmu data paling menarik bagi pemula. Ini didasarkan pada visi komputer, dan melalui proyek ini, Anda akan dapat mempelajari utilitas praktis CNN (jaringan saraf convolutional). Proyek real-time ini bertujuan untuk mengembangkan model yang dapat mengenali usia dan jenis kelamin seseorang melalui citra wajahnya. Karena berbagai faktor seperti ekspresi wajah, rias wajah, dan pencahayaan dapat mempersulit penentuan usia sebenarnya seseorang, proyek ini menggunakan model klasifikasi dan bukan model regresi. Dengan demikian, ini membuat proyek ilmu data yang mengesankan dengan ruang lingkup yang luas untuk meningkatkan keterampilan pengkodean Anda.

8. Pengenalan digit tulisan tangan

Dataset digit tulisan tangan MNIST adalah sumber yang bagus untuk ilmuwan data pemula dan penggemar pembelajaran mesin untuk mendapatkannya. Proyek ini dilaksanakan melalui CNN, dan bertujuan untuk memberdayakan sistem komputer untuk mengenali karakter dan angka dalam format tulisan tangan. Untuk prediksi waktu nyata, Anda akan membuat antarmuka pengguna grafis untuk menggambar angka di atas kanvas dan membuat model untuk memprediksi angka. Proyek ini melibatkan aplikasi praktis perpustakaan Keras dan Tkinter dan merupakan cara yang bagus untuk mempertajam keterampilan ilmu data Anda.

9. Generator keterangan gambar

Pembuatan teks gambar melibatkan pemrosesan bahasa alami dan visi komputer untuk mengenali konteks gambar dan menggambarkannya dalam bahasa seperti bahasa Inggris. Meskipun menggambarkan konten gambar secara akurat menggunakan kalimat yang disusun dengan baik itu menantang, namun memiliki dampak besar pada pengguna, terutama tunanetra. Dengan ketersediaan kumpulan data yang sangat besar dan kemajuan teknik pembelajaran yang mendalam, dimungkinkan untuk membangun model yang dapat menghasilkan teks untuk gambar. Tujuan dari proyek ini adalah untuk membuat generator teks gambar menggunakan CNN dan RNN. Flickr8k adalah kumpulan data yang sangat baik untuk memulai dengan teks gambar.

10. Pengenalan emosi ucapan

Pengenalan emosi ucapan adalah proyek ilmu data populer di mana emosi manusia ditafsirkan melalui suara mereka. Dataset terdiri dari berbagai file suara untuk memantau emosi manusia. Selain itu, proyek ini memerlukan penggunaan MLPClassifier yang dapat merasakan emosi dari suara individu. Paket Python Librosa untuk analisis musik dan audio digunakan di sini, bersama dengan NumPy, Soundfile, Pysudio, dan Sklearn. Pengenalan emosi ucapan menemukan aplikasi di beberapa bidang seperti di pusat panggilan untuk mendeteksi reaksi pelanggan tentang suatu produk, dalam sistem IVR untuk meningkatkan interaksi ucapan, dalam pengembangan sistem komputer yang disesuaikan dengan emosi dan suasana hati individu, dll.

Tingkatkan Keterampilan Ilmu Data Anda dengan upGrad

Program Sertifikat Tingkat Lanjut upGrad dalam Ilmu Data adalah kursus online 8 bulan yang dirancang untuk para profesional yang bekerja yang ingin memulai karir ilmu data mereka. Kurikulum kursus yang kuat memberikan keterampilan terbaik dalam Python, statistik, SQL, dan pembelajaran mesin untuk mempersiapkan individu untuk karir yang menjanjikan dalam ilmu data.

Sorotan Program:

• Sertifikat Lanjutan dalam Ilmu Data dari IIIT Bangalore
• 300+ jam pembelajaran dengan 7+ studi kasus dan proyek
• Sesi langsung dengan pakar global
• Peluang interaksi dengan rekan-rekan dari 85+ negara
• Jaringan industri dan bantuan karir 360 derajat

Jika Anda ingin menguasai keterampilan ilmu data yang dibutuhkan, inilah kesempatan Anda. Program upGrad yang ketat dan relevan dengan industri dirancang dan disampaikan dalam kolaborasi dengan fakultas terkemuka dan pakar industri untuk menawarkan pengalaman belajar yang mendalam. Dengan 40.000+ basis pelajar global dan 500.000+ pekerja profesional yang terkena dampak programnya, upGrad terus menetapkan tolok ukur dalam industri EdTech online yang lebih tinggi.

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