I 10 migliori progetti di scienza dei dati in tempo reale di cui hai bisogno per metterti in pratica

Che ne siamo consapevoli o meno, quasi ogni attività online che intraprendiamo lascia impronte digitali. Il percorso online che ci lasciamo alle spalle ha il potenziale per portare alla luce informazioni significative sul comportamento dei consumatori e sul mondo che ci circonda in generale. Dallo shopping online alla navigazione di film su piattaforme OTT alla prenotazione di un taxi, ogni azione online degli utenti è come una miniera d'oro di informazioni che i data scientist possono analizzare per comprendere tendenze e modelli. Quindi, quando i dati in tempo reale sono disponibili a portata di mano, perché non usarli per progettare alcuni progetti di scienza dei dati entusiasmanti e coinvolgenti?

Le 10 migliori idee per progetti di scienza dei dati

La scienza dei dati è senza dubbio diventata una delle competenze più ricercate al mondo. Ma semplicemente impararne la teoria non serve a meno che tu non metta in pratica le tue abilità. Se stavi cercando alcune idee per progetti di scienza dei dati di ispirazione, ecco un elenco dei 10 migliori progetti di scienza dei dati per principianti.

1. Rilevamento di notizie false

In un mondo in cui le informazioni sono solo a portata di telefono, l'immunità dalle notizie false è un lusso che quasi nessuno di noi può permettersi. Le fake news sono informazioni false e fuorvianti che di solito vengono diffuse attraverso i social media e altre piattaforme online per raggiungere, nella maggior parte dei casi, un'agenda politica. Quel che è peggio, questi si diffondono molto più velocemente delle notizie autentiche. Pertanto, questo progetto mira a controllare il giornalismo falso e rilevare l'autenticità delle notizie sui social media. Può essere fatto usando Python, dove devi creare un TfidfVectorizer e usare un PassiveAggressiveClassifier per classificare le notizie in "Fake" e "Real". Tutto questo verrà eseguito in JupyterLab utilizzando un set di dati a forma di 7796 × 4.

2. Visualizzare il cambiamento climatico e l'impatto sull'approvvigionamento alimentare globale

Una parte integrante della scienza dei dati è la visualizzazione e la presentazione di informazioni dettagliate sui dati a un pubblico più ampio. Come parte di questo progetto, l'obiettivo principale del ricercatore sarà quello di visualizzare i cambiamenti nelle temperature medie globali e l'aumento delle concentrazioni di anidride carbonica nell'atmosfera. Inoltre, questo progetto di scienza dei dati si concentra anche su come le mutevoli (e il peggioramento) condizioni climatiche globali influiscono sulla produzione alimentare in tutto il mondo. Pertanto, il progetto mirerà a studiare le implicazioni del cambiamento dei modelli di temperatura e precipitazioni e il modo in cui influisce sulla produzione di colture di base e confrontare la produzione in diversi fusi orari.

3. Analisi del sentimento

Molte aziende basate sui dati oggi sfruttano il modello di analisi del sentimento per valutare il comportamento dei consumatori nei confronti dei loro prodotti e servizi. Si riferisce al processo di analisi e classificazione delle opinioni espresse nel feedback o nella recensione per determinare se l'impressione del cliente sul prodotto/servizio è positiva, negativa o neutra. È un tipo di classificazione in cui le classi possono essere binarie (positive e negative) o multiple (felici, tristi, arrabbiate, disgustate, ecc.). È possibile implementare questo progetto di data science in R e utilizzare il set di dati del pacchetto janeaustenR o Tidytext.

4. Rilevamento della linea di corsia stradale

Le auto a guida autonoma possono ancora sembrare qualcosa di un romanzo di fantascienza, ma ora sono qui! Una delle tecnologie chiave strumentali allo sviluppo di auto senza conducente è il sistema di rilevamento della linea di corsia in tempo reale, in cui vengono tracciate linee sulle strade per guidare il veicolo dove si trovano le corsie. È anche utile per i conducenti umani e mostra la direzione in cui sterzare l'auto. Il progetto di rilevamento della linea di corsia stradale in tempo reale può essere eseguito in Python. L'obiettivo sarà quello di sviluppare un'applicazione per identificare una linea di corsia stradale attraverso le immagini di input o un frame video continuo.

5. Chatbot

I chatbot sono diventati uno strumento di comunicazione indispensabile per le aziende che vogliono offrire un'esperienza cliente di prim'ordine. Oltre a fornire un servizio clienti personalizzato, i chatbot sono diventati comuni in tutte le organizzazioni grazie all'enorme quantità di tempo e denaro che risparmiano. Non c'è da stupirsi che il loro uso diffuso li renda uno dei progetti di scienza dei dati più richiesti che vale la pena provare. I chatbot utilizzano tecniche di deep learning per interagire con i consumatori e vengono addestrati principalmente utilizzando le RNN (recurrent neural networks). Il progetto chatbot può essere eseguito utilizzando il set di dati del file JSON Intents di Python.

6. Rilevamento della sonnolenza del conducente

Un'altra idea interessante per un progetto di scienza dei dati è la creazione di un sistema di rilevamento della sonnolenza Keras e OpenCV utilizzando Python. Gli incidenti si verificano a causa dei conducenti che si addormentano durante la guida e questo progetto è un ottimo modo per cercare di mitigare il problema. L'obiettivo è costruire un modello per rilevare in tempo il comportamento del guidatore assonnato e generare un allarme attraverso un ronzio di allarme. Fa uso di un modello di deep learning in cui le immagini sono classificate in base al fatto che gli occhi umani siano aperti o chiusi. Mentre OpenCV rileva i movimenti del viso e degli occhi, Keras utilizza reti neurali profonde per determinare se gli occhi del conducente sono chiusi o aperti.

7. Rilevamento di sesso ed età

Il progetto di rilevamento di genere ed età con OpenCV è uno dei progetti di scienza dei dati più entusiasmanti dei principianti. Si basa sulla visione artificiale e, attraverso questo progetto, sarai in grado di apprendere le utilità pratiche delle CNN (reti neurali convoluzionali). Questo progetto in tempo reale mira a sviluppare un modello in grado di riconoscere l'età e il sesso di una persona attraverso la sua immagine facciale. Poiché vari fattori come le espressioni facciali, il trucco e l'illuminazione possono rendere difficile determinare l'età effettiva di una persona, questo progetto utilizza un modello di classificazione anziché un modello di regressione. Pertanto, si tratta di un impressionante progetto di scienza dei dati con ampio margine per potenziare le tue capacità di codifica.

8. Riconoscimento delle cifre scritte a mano

Il set di dati con cifre scritte a mano MNIST è un'eccellente risorsa su cui i data scientist in erba e gli appassionati di apprendimento automatico possono mettere le mani. Il progetto è implementato attraverso le CNN e mira a potenziare un sistema informatico per riconoscere caratteri e cifre in formati scritti a mano. Per la previsione in tempo reale, costruirai un'interfaccia utente grafica per disegnare numeri su una tela e costruire un modello per prevedere le cifre. Il progetto coinvolge le applicazioni pratiche delle librerie Keras e Tkinter ed è un ottimo modo per affinare le tue abilità di data science.

9. Generatore di didascalie dell'immagine

La generazione di didascalie delle immagini implica l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale per riconoscere il contesto delle immagini e descriverle in una lingua come l'inglese. Sebbene sia difficile descrivere il contenuto dell'immagine in modo accurato utilizzando frasi ben formulate, ha un impatto immenso sugli utenti, in particolare sui non vedenti. Con la disponibilità di enormi set di dati e il progresso delle tecniche di deep learning, è possibile costruire modelli in grado di generare didascalie per le immagini. L'obiettivo di questo progetto è creare un generatore di didascalie di immagini utilizzando CNN e RNN. Flickr8k è un set di dati eccellente per iniziare con i sottotitoli delle immagini.

10. Riconoscimento delle emozioni vocali

Il riconoscimento delle emozioni vocali è un popolare progetto di scienza dei dati in cui le emozioni umane vengono interpretate attraverso la loro voce. Il set di dati comprende vari file audio per monitorare le emozioni umane. Inoltre, il progetto prevede l'utilizzo di un MLPClassifier in grado di percepire le emozioni dalla voce di un individuo. Qui viene utilizzato il pacchetto Python Librosa per l'analisi di musica e audio, insieme a NumPy, Soundfile, Pysudio e Sklearn. Il riconoscimento delle emozioni vocali trova applicazioni in diversi campi come nei call center per rilevare la reazione del cliente su un prodotto, nei sistemi IVR per migliorare l'interazione vocale, nello sviluppo di sistemi informatici adattati alle emozioni e all'umore di un individuo, ecc.

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