13 entusiasmanti idee e argomenti per progetti di data science per principianti negli Stati Uniti [2023]

I progetti di Data Science sono ottimi per esercitarsi ed ereditare nuove capacità di analisi dei dati per stare al passo con la concorrenza e acquisire una preziosa esperienza. Ti consentono di lavorare con diversi tipi di dati, applicare tecniche e strumenti diversi e ottenere una migliore comprensione del dominio della scienza dei dati. Ecco 13 entusiasmanti progetti di data science per principianti che puoi dare un'occhiata per dare il via al tuo viaggio.

Idee e argomenti per progetti di scienza dei dati

1. Scraping Web con Machine Learning

Il web scraping con l'apprendimento automatico è una delle idee di progetti di data science relativamente nuove che combinano la potenza del web scraping e del machine learning. Puoi raccogliere dati in modo rapido e accurato dai siti Web e utilizzarli per generare approfondimenti aziendali.

In questo progetto di data science, puoi estrarre dati strutturati e non strutturati da siti Web, archiviarli in un database o formati strutturati come un file CSV o JSON e quindi utilizzare algoritmi di apprendimento automatico scritti in R o Python per identificare modelli, tendenze, e approfondimenti dai dati della pagina web.

2. Analisi e visualizzazione dei dati del censimento statunitense

L'apprendimento automatico può essere utilizzato per analizzare e visualizzare i dati del censimento statunitense. Può essere utilizzato per identificare modelli e tendenze nei dati e per sviluppare modelli predittivi utilizzati per prevedere le tendenze della popolazione. È uno degli argomenti di ricerca sulla scienza dei dati più interessanti che puoi avere nel tuo curriculum.

• Raccogli i dati del censimento degli Stati Uniti dall'ufficio del censimento degli Stati Uniti .
• Pre-elaborare i dati pulendoli e organizzandoli.
• Crea un modello per analizzare i dati utilizzando algoritmi di machine learning.
• Visualizza i risultati con diagrammi, grafici e altre visualizzazioni.

3. Classificazione delle cifre scritte a mano utilizzando il set di dati MNIST

Il set di dati MNIST è un database di cifre scritte a mano utilizzato come punto di riferimento per testare vari algoritmi di apprendimento automatico. Dispone di 60.000 immagini di addestramento e 10.000 immagini di test. Le immagini sono 28×28 pixel e sono in scala di grigi.

• Scarica il set di dati MNIST e suddividilo in set di addestramento e test.
• Normalizza i valori dei pixel, convertili in numeri in virgola mobile e rimodella i dati nel formato corretto.
• Creare un modello di rete neurale convoluzionale (CNN) per classificare le cifre.
• Addestrare il modello sul set di addestramento utilizzando un'opportuna funzione di ottimizzazione e perdita.
• Valutare il modello sul set di test e misurarne l'accuratezza.
• Ottimizza i parametri e gli iperparametri del modello per migliorarne l'accuratezza.

4. Comprensione e previsione del movimento del mercato azionario

L'uso dell'apprendimento automatico per comprendere e prevedere i movimenti del mercato azionario è una delle migliori idee di progetto di analisi dei dati . Sfruttando il potere della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico, investitori e trader possono creare strategie più sofisticate per il trading di azioni e ottenere un vantaggio sul mercato

• Raccogli dati dai mercati finanziari, come prezzi delle azioni, volume e notizie.
• Normalizza i dati e rimuovi eventuali valori anomali.
• Crea modelli utilizzando tecniche di machine learning come regressione, alberi decisionali e reti neurali.
• Valuta i modelli testandoli su un set di dati di prova e misurando le prestazioni di ciascun modello.
• Perfeziona i modelli modificando gli iperparametri dei modelli o aggiungendo più funzionalità ai dati.

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5. Rilevamento di frodi con carte di credito con Machine Learning

La scienza dei dati e l'apprendimento automatico possono essere utilizzati per identificare transazioni sospette e fraudolente, come le frodi con carta di credito.

• Raccogli i dati, comprese le informazioni sulle transazioni fraudolente e non fraudolente con carta di credito, come l'ora e la data della transazione, l'importo e il commerciante coinvolto.

• Rimuovi tutti i dati irrilevanti, normalizza i dati e rimuovi eventuali valori anomali.

• Utilizzare tecniche come la selezione delle caratteristiche, l'ingegnerizzazione delle caratteristiche e la riduzione della dimensionalità.

• Addestra il modello utilizzando tecniche come alberi decisionali, macchine vettoriali di supporto, regressione logistica e reti neurali.

• Valuta il modello utilizzando tecniche di convalida incrociata, precisione e richiamo.

6. Costruire un sistema di raccomandazione con filtraggio collaborativo

Il filtraggio collaborativo è un sistema di raccomandazione che utilizza le preferenze di altri utenti per consigliare elementi a un determinato utente. Viene comunemente utilizzato nelle applicazioni di e-commerce e piattaforme di streaming, come Netflix e Amazon, per suggerire elementi che l'utente potrebbe trovare interessanti in base a ciò che altri utenti con interessi simili hanno apprezzato o guardato

• Raccogli i dati degli utenti sugli articoli con cui hanno apprezzato o con cui hanno interagito.
• Crea una matrice utente-elemento, una tabella contenente informazioni su ciascun utente e con quali elementi ha interagito.
• Genera punteggi di somiglianza da elemento a elemento calcolando la somiglianza tra gli elementi in base alle preferenze degli utenti che hanno interagito con entrambi gli elementi.
• Usa questi punteggi di somiglianza per generare consigli per ciascun utente abbinandoli a elementi nella matrice utente-elemento simili a quelli con cui hanno già interagito.

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7. Analisi e visualizzazione dei dati immobiliari

I dati immobiliari negli Stati Uniti possono essere analizzati e visualizzati utilizzando tecniche di machine learning. Questa è una delle idee di progetto di analisi dei dati in cui l'apprendimento automatico può prevedere le tendenze future nel settore immobiliare, aiutando investitori e acquirenti a prendere decisioni informate.

• Raccogli dati da elenchi immobiliari e registri pubblici. Ciò include posizione, dimensioni, servizi, prezzi e altre caratteristiche pertinenti.
• Pulire e preparare i dati per l'analisi. Ciò include la rimozione di eventuali valori anomali, la normalizzazione dei dati e la loro trasformazione in un formato adatto all'analisi.
• Utilizza statistiche descrittive e inferenziali per analizzare i dati e scoprire approfondimenti. Ciò include il calcolo di statistiche di riepilogo, la creazione di visualizzazioni e l'esecuzione di test per rilevare correlazioni e altri modelli.
• Utilizza le visualizzazioni dei dati per comunicare informazioni dettagliate. Ciò include la creazione di grafici, mappe e altre visualizzazioni per aiutare a illustrare i dati e trasmettere i risultati chiave.

8. Riconoscimento facciale tramite CNN

Le reti neurali convoluzionali (CNN) possono essere utilizzate per il riconoscimento facciale scattando foto di volti e quindi apprendendo le caratteristiche di ciascun volto. La CNN imparerà le caratteristiche di ogni volto e quindi riconoscerà un volto quando viene presentato.

• Raccogli un set di dati di immagini etichettate. Questo set di dati dovrebbe contenere immagini dei volti delle persone con etichette per ogni immagine che indicano quale persona è nell'immagine.

• Pre-elaborare le immagini ridimensionandole, convertendole in scala di grigi e normalizzando i valori dei pixel.

• Dividi il set di dati in set di addestramento, convalida e test.

• Progettare un'architettura di rete neurale convoluzionale (CNN). Ciò può comportare la scelta del numero di livelli, la dimensione dei kernel, il tipo di funzioni di attivazione e altri iperparametri.

• Addestra il modello sul training set. Monitorare le prestazioni del set di convalida per determinare quando interrompere l'addestramento.
• Valutare il modello sul training set.

9. Analizzare i dati dei social network utilizzando l'analisi del sentiment

L'analisi del sentiment è un potente strumento per analizzare i dati dei social network. Può aiutarci a capire come si sentono le persone su argomenti o prodotti specifici. Con Machine Learning, possiamo creare potenti modelli in grado di analizzare grandi quantità di dati per identificare con precisione il sentiment.

• Raccogli i dati dai siti Web dei social network. Questo può essere fatto utilizzando le API.
• Trasforma i dati in un formato adatto utilizzando tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per estrarre caratteristiche rilevanti dal testo o applicare altre tecniche di trasformazione dei dati.
• Applica modelli di apprendimento automatico ad esso. I modelli comuni utilizzati per l'analisi del sentiment includono macchine vettoriali di supporto, regressione logistica e reti neurali.
• Valutare i risultati dell'analisi per capire quanto accuratamente funziona il modello.

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10. Classificazione delle immagini con deep-learning

Questo progetto mira a creare un modello di apprendimento profondo in grado di classificare e identificare le immagini utilizzando varie tecniche. Il set di dati scelto per questo progetto è il database ImageNet. Le immagini saranno etichettate con le categorie appropriate, come animali, piante, oggetti e persone.

• Raccogliere e pre-elaborare i dati:
  • Raccogli le immagini che vuoi classificare.
  • Pre-elaborare le immagini (ridimensionare, normalizzare, ecc.). Questo può essere fatto con la libreria Keras.

• Definire un'architettura del modello:
  • Scegli un modello di rete neurale convoluzionale (CNN). Configura livelli, funzioni di attivazione, ottimizzatori, ecc.

• Addestra il modello:
  • Inserisci le immagini nel modello.
  • Monitorare il processo di formazione.
  • Regola i parametri del modello secondo necessità.

• Prova il modello:
  • Inserisci dati invisibili come dati di test.
  • Esaminare i risultati del test.

11. Rilevamento di anomalie con apprendimento automatico senza supervisione

Il rilevamento delle anomalie con machine learning non supervisionato si riferisce al processo di utilizzo di algoritmi di machine learning non supervisionato per rilevare valori anomali o anomalie in un set di dati.

Gli algoritmi di machine learning senza supervisione più comuni per il rilevamento delle anomalie includono algoritmi di clustering come k-means, algoritmi basati sulla densità come DBSCAN e algoritmi di rilevamento anomalo come Isolation Forest. Questi algoritmi possono essere utilizzati per rilevare anomalie in una varietà di set di dati, come dati finanziari, dati di serie temporali e dati di immagini.

12. Analisi e visualizzazione dei dati sull'inquinamento atmosferico

L'inquinamento atmosferico è una delle principali preoccupazioni per la salute globale e può avere un grave impatto sulla salute umana, sull'ambiente e sul clima. Un modo per monitorare e valutare la qualità dell'aria è raccogliere e analizzare i dati sull'inquinamento atmosferico.

• Raccogli i dati sull'inquinamento atmosferico che includono informazioni su qualità dell'aria, temperatura, umidità, velocità del vento e altre variabili rilevanti per l'analisi.
• Pulisci e pre-elabora i dati.
• Utilizza algoritmi statistici e di apprendimento automatico per analizzare i dati e identificare modelli o correlazioni tra l'inquinamento atmosferico e altre variabili ambientali.
• Visualizza i dati utilizzando vari strumenti di visualizzazione, come grafici, grafici a dispersione e mappe di calore.
• Interpretare i risultati dell'analisi e concludere i dati sull'inquinamento atmosferico.

13. Previsione di serie temporali con Machine Learning

Questo progetto mira a sviluppare un modello di apprendimento automatico per la previsione di serie temporali.

• Raccogli i dati delle serie temporali che vuoi prevedere. Ciò potrebbe includere dati relativi a vendite, clienti o inventario.
• Utilizzare le tecniche di visualizzazione dei dati per comprendere le tendenze e i modelli sottostanti nei dati.
• Preparare i dati trasformandoli in un formato adatto alla modellazione.
• Seleziona un modello di machine learning appropriato per il problema di previsione che stai cercando di risolvere.
• Addestrare il modello utilizzando i dati preparati.
• Valutare le prestazioni del modello e identificare le aree che possono essere migliorate.
• Ottimizza i parametri del modello per migliorarne le prestazioni.

Conclusione

I progetti di data science hanno un valore inestimabile nell'aiutare a comprendere e interpretare i dati in modo più efficiente ed efficace. Impegnandoti in argomenti di progetto di data science , puoi ottenere approfondimenti, un vantaggio competitivo sul mercato e prendere decisioni migliori e più informate. Inoltre, i progetti di data science possono aiutare a scoprire tendenze e relazioni nascoste che possono ottimizzare i processi e massimizzare le risorse.

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