13 Idee e argomenti entusiasmanti per progetti di data science per principianti [2022]

Un'espressione sulle idee di progetti di scienza dei dati

La scienza dei dati è costantemente fiorente come un'ottima opzione di carriera per questa generazione. È tra le scelte più promettenti e di successo in assoluto. Il mercato sta crescendo con sempre più richieste di data scientist. È stato riferito di recente che la domanda aumenterà ulteriormente di molte volte nei prossimi anni. Quindi, se sei un principiante della scienza dei dati, la cosa migliore che puoi fare è lavorare su alcune idee per progetti di scienza dei dati in tempo reale.

Quindi, se sei un aspirante Data Scientist, ti consigliamo vivamente di esercitare le competenze per diventare un professionista efficiente per questo campo. Dopo aver acquisito alcune ottime conoscenze teoriche sulla scienza dei dati, se stai davvero guardando avanti per esplorare come sembra essere un professionista, allora è il momento di fare alcuni progetti pratici.

Devi realizzare alcuni dei progetti tecnici e di scienza dei dati in tempo reale in modo che ti aiutino a migliorare la tua crescita professionale. Più ti eserciti con i progetti di Data Science , ti assicuriamo che puoi tenere il passo per diventare un valido professionista di Data Scientist.

Pertanto, se realizzi alcuni progetti di data science dal vivo , migliorerai le tue conoscenze, abilità tecniche e sicurezza generale. Ma soprattutto, se mostri anche alcuni progetti di Data Science nel tuo curriculum, trovare un buon lavoro è molto più facile per te. Perchè così? Perché allora l'intervistatore saprà che sei davvero serio riguardo a una carriera in Data Science.

La tua esperienza in tempo reale sui progetti di scienza dei dati in tempo reale ti consentirà di tenere sotto controllo le tendenze e le tecnologie della scienza dei dati. Quindi, metti le mani su progetti di Data Science in tempo reale e saprai quanto sarà vantaggioso per la tua rapida crescita professionale. Dopo tutte queste discussioni, sappiamo che trovare l' idea perfetta per il progetto di scienza dei dati per il tuo progetto di scienza dei dati ti preoccupa ancora di più della sua effettiva implementazione.

In questo blog di Data Science, abbiamo elencato i nomi di alcune idee di Data Science Project . E per rispondere alla tua domanda: "Con quale tipo di progetto di scienza dei dati è opportuno iniziare?", abbiamo raccolto alcune buone idee per un progetto di scienza dei dati tra cui scegliere.

Nessuna esperienza di codifica richiesta. Supporto professionale a 360°. Diploma PG in Machine Learning e AI da IIIT-B e upGrad.

Ecco 50 idee per progetti di scienza dei dati per te e nel blog a seguire discuteremo in dettaglio alcuni di questi progetti. Allora cominciamo!

1. Chatbot
2. Analizzare l'impatto del cambiamento climatico sull'approvvigionamento alimentare globale
3. Previsioni meteorologiche
4. Generazione di parole chiave per annunci google
5. Riconoscimento dei segnali stradali
6. Analisi della qualità del vino
7. Previsione del mercato azionario
8. Rilevamento di notizie false
9. Classificazione video
10. Riconoscimento dell'azione umana
11. Generazione di referti medici mediante scansioni TC
12. Classificazione e-mail
13. Analisi dei dati Uber
14. Classificazione del suono
15. Rilevamento di frodi con carta di credito
16. Riconoscimento della lingua dei segni
17. Classe di previsione dei fiori
18. Rilevamento del colore
19. Previsione del prestito
20. Previsione del traffico stradale
21. Classificazione del reddito
22. Riconoscimento delle emozioni vocali
23. Previsione vocale delle celebrità
24. Previsioni sulle vendite in negozio
25. Rilevazione del morbo di Parkinson
26. Previsione dell'inquinamento atmosferico
27. Rilevamento di età e sesso
28. Ottimizzazione del prezzo del prodotto
29. Previsioni IMDB
30. Riconoscimento delle cifre scritte a mano
31. Classificazione delle domande non sincere di Quora
32. Rilevamento della sonnolenza del conducente
33. Previsione delle serie temporali del traffico Web
34. Pronostico di sopravvivenza sul Titanic
35. Modellazione di serie temporali
36. Generatore di didascalie dell'immagine
37. Previsione dell'acquisto di assicurazioni
38. Analisi del crimine
39. Segmentazione dei clienti
40. Previsione del tempo di viaggio in taxi
41. Sistema di raccomandazione del lavoro
42. Previsioni sulle abitazioni di Boston
43. Analisi del sentimento
44. Livello di interesse nelle proprietà in affitto
45. Generazione di parole chiave per Google Ads
46. Classificazione del cancro al seno
47. Esigenze di accesso al computer dei dipendenti
48. Classificazione dei Tweet
49. Sistema di consigli sui film
50. Suggerimenti sui prezzi dei prodotti

Ultime idee per progetti di scienza dei dati

Abbiamo segmentato tutte le idee del progetto di scienza dei dati in base al livello dello studente. Pertanto, otterrai un elenco di alcuni straordinari riassunti di progetto per idee di progetti di Data Science per principianti, intermedi e avanzati .

1. Livello principiante | Idee per progetti di scienza dei dati

Questo elenco di idee per progetti di scienza dei dati per studenti è adatto per i principianti e per coloro che hanno appena iniziato con Python o la scienza dei dati in generale. Queste idee per progetti di scienza dei dati ti consentiranno di ottenere tutte le pratiche necessarie per avere successo nella tua carriera di sviluppatore di scienza dei dati.

Inoltre, se stai cercando idee per progetti di data science per l'ultimo anno , questo elenco dovrebbe aiutarti. Quindi, senza ulteriori indugi, passiamo direttamente ad alcune idee di progetti di data science che rafforzeranno la tua base e ti permetteranno di salire la scala.

1.1 Impatti del cambiamento climatico sull'approvvigionamento alimentare globale

I frequenti cambiamenti climatici e le irregolarità sono grandi problemi ambientali impegnativi. Queste irregolarità nelle divisioni climatiche stanno influenzando drasticamente le vite umane che risiedono sulla Terra. Questo progetto di scienza dei dati si concentra su come l'impatto climatico influenzerà notevolmente la produzione alimentare globale in tutto il mondo e quanta quantificazione avrà un impatto sul cambiamento climatico.

L'obiettivo principale dello sviluppo di questo progetto è calcolare le potenzialità sulle produzioni di colture di base dovute al cambiamento climatico. Attraverso questo progetto, tutte le implicazioni relative alle temperature e alle precipitazioni cambiano. Si terrà quindi conto di quanto l'anidride carbonica influisca sulla crescita delle piante e delle incertezze che si verificano nel condizionamento climatico. Pertanto, questo progetto si occuperà in gran parte delle visualizzazioni dei dati. Confronterà anche la produzione in varie regioni in diversi fusi orari.

1.2 Rilevamento di notizie false

Fonte

Puoi guidare la tua carriera nella scienza dei dati con questa straordinaria idea per il progetto di scienza dei dati per principianti: rilevamento di notizie false utilizzando il linguaggio Python. L'atto di giornalismo sbagliato o fuorviante su una piattaforma digitale o notizie false può essere rilevato da questo progetto. Le falsificazioni si stanno diffondendo attraverso piattaforme di social media e canali online e media digitali per raggiungere qualsiasi agenda politica.

Con questa idea di progetto di scienza dei dati, puoi utilizzare il linguaggio Python per sviluppare un modello specifico in grado di rilevare con precisione se le notizie sono giornalismo reale o informazioni false. Per questo, è necessario creare un classificatore "TfidfVectorizer" e quindi utilizzare un "Classificatore passivoaggressivo ' per classificare le notizie in una segmentazione "Reale" e "Falso". Ci sarà un set di dati della forma delle dimensioni 7796 × 4 ed eseguirli tutti in "JupyterLab".

L'idea principale di questo progetto di Data Science è sviluppare un modello di apprendimento automatico in tempo reale in grado di rilevare correttamente l'autenticità delle notizie sui social media. 'TF', comunemente noto come 'Frequenza del termine', è il numero totale di volte in cui una parola apparirà in un singolo documento. Considerando che "IDF" o "Frequenza inversa del documento" è una misura calcolatrice del valore di una parola e si basa sulla frequenza reputazionale della sua occorrenza che appare nei vari documenti.

La teoria è sulle "parole comuni", se queste parole comuni appaiono in più documenti con una frequenza elevata, vengono considerate parole meno importanti. Quindi, ciò che fa 'TFIDFVectorizer' è analizzare la raccolta di questi documenti e quindi creare di conseguenza una matrice 'TF-IDF' ad essa.

Insieme a questo, un classificatore "PassiveAggressive" rimarrà "passivo" nel caso in cui il "risultato della classificazione" sia corretto; ma d'altra parte, cambierà in modo aggressivo se il "risultato della classificazione" non è corretto. Quindi, puoi creare un modello di apprendimento automatico per rilevare le notizie sui social media come notizie autentiche o false utilizzando questa idea del progetto di scienza dei dati.

1.3 Riconoscimento dell'azione umana

Questo è un progetto di Data Science sul modello di riconoscimento dell'azione umana. Esaminerà i brevi video realizzati su esseri umani in cui eseguono azioni specifiche. Questo modello tenta di eseguire una classificazione basata sulle azioni eseguite. In questo progetto di scienza dei dati, è necessario utilizzare una rete neurale complessa. Questa rete neurale viene quindi addestrata su un set di dati specifico che contiene questi brevi video. Poi ci sono i dati dell'accelerometro associati al set di dati. La conversione dei dati dell'accelerometro viene eseguita prima insieme a una rappresentazione 'spezzettata'. Successivamente, è necessario utilizzare la libreria " Keras " in modo da poter eseguire l'addestramento, la convalida e il test della rete sulla base di questi set di dati.

1.4 Previsione degli incendi boschivi

Uno dei disastri allarmanti e comuni che accadono nel mondo di oggi sono gli incendi boschivi. Questi disastri sono altamente dannosi per l'ecosistema. Per far fronte a un tale disastro, sono necessari molti soldi per l'infrastruttura, il controllo e la gestione. Possiamo costruire un progetto di scienza dei dati utilizzando il "k-means clustering": può identificare eventuali punti caldi di incendi boschivi insieme alla gravità dell'incendio in quel particolare punto.

Può essere utilizzato in alternativa per una migliore allocazione delle risorse con tempi di risposta più rapidi. Quindi, utilizzando i dati meteorologici come quelle stagioni intorno alle quali è più probabile che si verifichino tragedie di questo tipo di incendi e varie condizioni meteorologiche che le peggiorano possono aumentare i livelli di accuratezza di questi risultati.

1.5 Rilevamento della linea di corsia stradale

Un'altra idea di progetto di scienza dei dati per i principianti include un linguaggio Python integrato nei sistemi di rilevamento della linea di corsia in tempo reale. In questo progetto, un conducente umano riceve una guida sui rilevamenti di corsia attraverso linee tracciate sulla strada.

Non solo questo, si riferisce anche alla direzione in cui il conducente dovrebbe sterzare il proprio veicolo. Questa applicazione Data Science Project è vitale per lo sviluppo di auto senza conducente. Quindi, puoi anche sviluppare un'applicazione con la potente capacità di identificare una linea di traccia attraverso le immagini di input o tramite un fotogramma video continuo.

Leggi: Le 4 migliori idee per progetti di analisi dei dati: da principiante a esperto

2. Idee per progetti di data science |Livello intermedio

2.1 Riconoscimento dell'emozione del discorso

Fonte

Una delle idee popolari del progetto Data Science è il riconoscimento dell'emozione del discorso. Se vuoi imparare l'uso di diverse librerie, questo progetto è perfetto per te. Devi aver visto molti strumenti di editor che possono dirci come appare la nostra emozione vocale. Questo modello di programma può essere costruito come un progetto di Data Science.

In questo progetto di Data Science, utilizzeremo "librosa" che eseguirà per noi un "riconoscimento delle emozioni vocali". Il processo SER è un processo di prova in grado di riconoscere le emozioni umane. Può anche riconoscere il discorso dagli stati affettivi. Poiché usiamo una combinazione di un tono e un tono per esprimere le emozioni attraverso la nostra voce.

Il modello Speech Emotion Recognition è assolutamente possibile. Tuttavia, può essere un progetto impegnativo da realizzare poiché le emozioni umane sono molto soggettive. Anche l'annotazione dell'audio umano è piuttosto impegnativa. Quindi, qui utilizzerai le funzionalità mfcc, mel e chroma. Con questo, utilizzerai anche il set di dati noto come "RAVDESS" per il processo di riconoscimento delle emozioni. In questo progetto di Data Science imparerai anche come sviluppare un "MLPClassifier" per questo modello.

2.2 Rilevamento di sesso ed età con la scienza dei dati

Fonte

Quindi, una delle idee di progetto impressionanti su Data Science è "Rilevamento di genere ed età con OpenCV". Con questo tipo di progetto in tempo reale, puoi facilmente attirare l'attenzione del tuo reclutatore in un colloquio di Data Science.

Parlando del progetto, il "Gender and Age Detection" è un progetto di apprendimento automatico basato sulla visione artificiale. Attraverso questo Data Science Project, puoi imparare l'applicazione pratica della CNN, ovvero le reti neurali convoluzionali. In futuro, utilizzerai anche modelli addestrati da "Tal Hassner" e "Gil Levi" per il set di dati "Adience".

Insieme a questo, utilizzerai anche alcuni file come: file .pb, .prototxt, .pbtxt e .caffemodel. Hai sentito parlare di questi termini? Hai letto di questi file? Capisci anche i modelli? Ma sai come implementarli? Bene, puoi impararlo se scegli di sviluppare un progetto di scienza dei dati su di esso.

È un progetto molto pratico in quanto creerai un modello in grado di rilevare l'età e il sesso di qualsiasi essere umano attraverso l'analisi del rilevamento di un singolo volto tramite un'immagine. Quindi, con questa classificazione di genere in un uomo o in una donna può essere classificato. Inoltre, l'età può essere classificata tra le fasce di 0-2/ 4-6/ 8- 2/ 15-20/ 25-32/ 38-43/ 48-53/ 60-100.

Ma a causa di vari fattori come il trucco, una luce soffusa più intensa o un'espressione facciale insolita, il riconoscimento del sesso e dell'età da un'unica fonte può diventare difficile. Pertanto, in questo progetto di Data Science, utilizzerai un modello di classificazione anziché un modello di regressione. È possibile acquisire un sacco di apprendimento pratico e tecnico per migliorare le tue capacità tecniche con questo tipo di progetti. Quindi, accetta la sfida e lavora sodo per realizzarla in un impressionante curriculum di Data Science.

2.3 Rilevamento della sonnolenza del driver in Python

Un'ottima idea di progetto di Data Science per i livelli intermedi è il "Keras & OpenCV Drowsiness Detection System". Guidare di notte non è solo un lavoro difficile, ma anche rischioso. Abbiamo sentito di molti casi in cui si verificano incidenti perché l'autista si è addormentato durante la guida.

Pertanto, questo progetto può aiutare a prevenire numerosi incidenti stradali che si verificano a causa di tali casi. L'obiettivo principale di questo progetto è riconoscere ogni volta che il conducente può avere sonnolenza e addormentarsi durante la guida. Questo progetto utilizza il linguaggio Python in cui è possibile creare un modello in grado di rilevare tempestivamente il comportamento assonnato del conducente e generare un allarme di allerta tramite un segnale acustico elevato.

In questo progetto, puoi implementare un "modello di apprendimento profondo" e con il suo utilizzo puoi fare una classificazione tra le immagini in cui un occhio umano è aperto o chiuso. Non solo questo, in questo modello un'altra linea di formula serve per calcolare il punteggio.

Questo punteggio si basa sul periodo di tempo per cui gli occhi rimangono chiusi. Il punteggio viene mantenuto per tutta la sessione di guida. Se il punteggio aumenta e supera una soglia specificata, questo modello lancerà l'automazione del flusso di lavoro attraverso la quale l'allarme inizierà a ronzare pesantemente.

Quindi, con questo tipo di implementazioni di progetti di Data Science, imparerai tutte le basi dei progetti di Data Science. Lo implementerai usando "Keras" e "OpenCV". Allora, perché questi sono usati? Bene, stai usando "OpenCV" per rilevare i movimenti del viso e degli occhi. Mentre, con 'Keras', puoi classificare lo stato dell'occhio se è aperto o chiuso utilizzando le tecniche della rete neurale profonda.

Certificazione avanzata di data science, oltre 250 partner di assunzione, oltre 300 ore di apprendimento, 0% EMI

2.4 Chatbot

Fonte

I chatbot stanno diventando sempre più popolari in questi giorni. Quindi, per un progetto di scienza dei dati, è un requisito on demand elevato per quasi tutte le organizzazioni. È un segmento essenziale del business al giorno d'oggi. In questi giorni, i chatbot stanno giocando un ruolo molto importante nelle aziende. Stanno aiutando le linee di business a risparmiare un'enorme quantità di tempo sulle loro risorse umane. Viene utilizzato per fornire contemporaneamente un servizio aziendale migliorato e personalizzato.

Ci sono molte aziende che offrono servizi ai propri clienti. Per fornire un servizio clienti su larga scala, sono necessarie molte risorse umane, molto tempo e molti sforzi per gestire ogni cliente in tempo. D'altra parte, questi chatbot possono fornire l'automazione per i servizi di interazione con i clienti semplicemente rispondendo a una serie di domande frequenti comunemente richieste dai clienti.

Al giorno d'oggi sono disponibili 2 tipi di chatbot: chatbot specifico del dominio e chatbot a dominio aperto. Il chatbot specifico del dominio viene spesso utilizzato per una particolare soluzione di problemi. Questi sono personalizzati in modo molto strategico e intelligente in modo che funzionino in modo strategico ed efficace in relazione alle specifiche del dominio. Il secondo, i chatbot 'Open-domain', ha bisogno di molto materiale di formazione che è troppo continuo perché, come dice il nome, è sviluppato per rispondere a qualsiasi tipo di domanda.

Tecnicamente parlando, i chatbot vengono addestrati utilizzando le tecniche di 'Deep Learning'. Hanno bisogno di un set di dati con un elenco di vocaboli, elenchi costituiti da una frase comune, un intento che è dietro di loro e quindi le risposte appropriate. Questa è una delle idee di progetto di data science di tendenza.

Le "Reti neurali ricorrenti" (Le RNN) sono le metodologie comuni per addestrare i chatbot. Questi robot contengono codificatori che possono aggiornare gli stati secondo le frasi di input insieme all'intento. Passa quindi lo stato specificato al Chatbot.

Successivamente, il chatbot utilizza il decoder per cercare una risposta appropriata e successiva in base alle parole immesse e anche oltre all'intento. Con questo progetto di Data Science, puoi facilmente imparare l'implementazione del linguaggio Python poiché il progetto completo è esso stesso realizzato in Python. Puoi aumentare le tue abilità tecniche Python in una certa misura.

Impara: come creare un chatbot in Python passo dopo passo

2.5 Progetto di riconoscimento di caratteri e cifre scritte a mano

Fonte

Con questa idea del progetto di scienza dei dati su "Cifre scritte a mano e riconoscimento dei caratteri con l'aiuto della CNN, imparerai praticamente i concetti di Deep Learning. Quindi, se sei un Data Scientist in erba o un appassionato di machine learning, questa è l'idea di progetto di Data Science perfetta per te. Per lo sviluppo di questo progetto, utilizzerai il "set di dati MNIST" di cifre scritte a mano. Questo è un ottimo progetto per acquisire esperienza pratica con la scienza dei dati mentre imparerai modi sorprendenti coinvolti nel processo di costruzione del progetto.

Come discusso, questo progetto è implementato attraverso le "Reti neurali convoluzionali". Successivamente, per una previsione in tempo reale, costruirai un'interfaccia utente creativa basata su grafica per disegnare le cifre sulla tela e successivamente costruirai un modello che verrà utilizzato per la previsione delle cifre.

L'obiettivo del progetto è sviluppare le capacità del computer e potenziare il sistema informatico in modo che possa riconoscere i caratteri nei formati scritti a mano dagli esseri umani. Lo valuterà ulteriormente per comprenderlo con ragionevole accuratezza. Con questa implementazione del progetto, puoi imparare l'implementazione pratica delle librerie "Keras" e anche "Tkinter".

Queste sono alcune idee per progetti di data science intermedi su cui puoi lavorare. Se ti piace ancora mettere alla prova le tue conoscenze e affrontare alcuni progetti difficili

3. Idee per progetti di scienza dei dati di livello avanzato

3.1 Progetto di rilevamento delle frodi con carta di credito

Fonte

Dopo aver implementato progetti semplici, ora puoi passare ad alcune idee di progetti avanzati di Data Science per apprendere più concetti. Una di queste idee è il rilevamento delle frodi con carta di credito. Con questo progetto imparerai come utilizzare la R con diversi algoritmi come Decision Tree, Artificial Neural Networks, Logistic Regression e Gradient Boosting Classifier.

Puoi anche imparare a utilizzare i set di dati "Transazioni con carta" per classificare la transazione con carta di credito come attività fraudolenta o transazione autentica. Imparerai anche ad adattare tutti i diversi tipi di modelli insieme alla curva delle prestazioni della trama per tutti loro. Questa è una delle migliori idee per progetti di data science che si possano trovare.

3.2 Segmentazioni dei clienti

Fonte

Questo è uno dei progetti di Data Science più popolari nel campo della Data Science. Il marketing digitale è un modo avanzato e avanzato per indirizzare un pubblico per le aziende attraverso le loro attività di marketing online per scopi di marketing al giorno d'oggi. Quindi, prima di eseguire una campagna di marketing, viene prima eseguita una segmentazione dei clienti diversa.

La segmentazione dei clienti è tra le applicazioni molto popolari dell'apprendimento non supervisionato. In questo modo, utilizzando metodi di clustering, le aziende possono ora identificare facilmente i vari segmenti dei clienti per indirizzare la potenziale base di utenti. Ci sono divisioni fatte sui clienti e i gruppi sono formati in base alle caratteristiche comuni come sesso, aree di interesse, età e abitudini.

Sulla base di questi dettagli possono commercializzare efficacemente ogni gruppo di clienti. Il progetto utilizza il "clustering dei mezzi K" e imparerai come eseguire visualizzazioni su distribuzioni come sesso ed età. È inoltre possibile analizzare i redditi annuali dei clienti e i valori medi dei punteggi.

3.3 Riconoscimento dei segnali stradali

Fonte

Questo progetto mira a sviluppare un modello per ottenere un'elevata precisione nelle tecnologie delle auto a guida autonoma utilizzando le tecniche della CNN. I segnali stradali e le regole del traffico sono della massima importanza per ogni conducente e devono essere seguiti per evitare incidenti. Per seguire queste regole, l'utente deve capire come appaiono i segnali stradali.

È una regola generale che per ottenere la patente di guida un individuo deve imparare tutti i segnali di guida. Ma per i veicoli autonomi, ci sono programmi sviluppati come il "Riconoscimento dei segnali stradali" utilizzando la CNN, dove puoi imparare come programmare un modello in grado di identificare con precisione vari tipi di segnali stradali tramite l'input di un'immagine.

Esiste un set di dati chiamato "Benchmark di riconoscimento dei segnali stradali tedeschi". È comunemente noto come GTSRB che viene utilizzato nello sviluppo di una rete neurale profonda per riconoscere la classe di tutti i segnali stradali appartenenti a quale tipo di classe. Imparerai anche la conoscenza pratica della creazione di una GUI per l'interazione con le applicazioni.

Saperne di più: 10 entusiasmanti progetti e argomenti della GUI Python per principianti

Linea di fondo

In questo articolo, abbiamo trattato le migliori idee per progetti di data science . Abbiamo iniziato con alcuni progetti per principianti che puoi risolvere con facilità. Una volta che hai finito con questi semplici progetti di data science, ti suggerisco di tornare indietro, imparare qualche altro concetto e quindi provare i progetti intermedi.

Quando ti senti sicuro, puoi quindi affrontare i progetti avanzati. Se desideri migliorare le tue capacità di scienza dei dati, devi mettere le mani su queste idee per progetti di scienza dei dati. Ora vai avanti e metti alla prova tutte le conoscenze che hai raccolto attraverso la nostra guida alle idee per progetti di scienza dei dati per creare il tuo progetto di scienza dei dati personale!

Ci auguriamo che tu possa migliorare drasticamente tutte le competenze di Data Science con le idee progettuali che ti abbiamo presentato qui in questo blog. Ma se sei nuovo nel campo della scienza dei dati e ti piacerebbe imparare la scienza dei dati e costruire modelli simili per i progressi tecnologici, ti consigliamo di dare un'occhiata al corso online sui programmi di diploma PG upGrad e IIIT-B per imparare e migliorare le competenze nel mondo Data Science con professionisti esperti ed esperti.

Con il giusto insieme di conoscenze, guida e strumenti, puoi imparare qualsiasi progetto di scienza dei dati. Nessun livello è difficile per gli studenti. Ecco perché tutti questi progetti dal vivo sono un modo perfetto per migliorare le proprie capacità e progredire rapidamente nel raggiungimento della padronanza. In upGrad , offriamo 3 certificazioni online di Data Science:

1. Programma Executive PG in Data Science (12 mesi)

Da IIIT Bangalore

2. Laurea Magistrale in Data Science (18 mesi)

Dalla John Moores University di Liverpool

3. Programma di certificazione avanzato in Data Science (7 mesi)

Da IIIT Bangalore

Prova queste certificazioni online di Data Science di upGrad perché siamo sicuri che ti aiuteranno nel tuo percorso di carriera in Data Science. Pertanto, non tardare! Inizia subito la tua pratica!