2022年の7つの興味深いデータサイエンスプロジェクトのアイデア
公開: 2021-01-08実践的な経験を持つことは、今日、より価値があると考えられています。これは、積極的な学生が、この分野でのすべての実践的な知識を通じて他のすべての人よりも1対1になるためです。 データサイエンスもそのルールの例外ではありません。 それは世の中で最も実用的な分野の1つと考えられており、同じ分野で成長するためには、仕事、プレッシャー、そしてすべてにうまく取り組むことができるように多くの実践的な経験が必要です。 この記事のために、データサイエンスが実際に何であるかを繰り返します。最も基本的な用語では、データサイエンスはさまざまな分野に適用され、洞察や情報、およびデータの海からの価値のあるものを提供します。 かなり簡単ですよね？
この分野での有機的な成長のためには、データサイエンスに特化しただけではなく、革新的なソリューションを作成することが前提条件になっています。 データサイエンスの課題に参加し、提供された多様なデータセットを使用することによってのみ達成できる、際立ったポートフォリオを持ち、提起された問題の解決策を生み出すこと。 少し圧倒されますね心配しないでください。実際的な経験のチェックリストからすべてをチェックするのに役立つだけでなく、聴衆（ここでは採用マネージャー）を感動させるのに役立つ7つのプロジェクトのアイデアがあります。
- 主要な休日（ホーリー、ディワリなど）でのスーパーマーケットの売上を予測します。
スーパーマーケットには多数の部門があるため、データサイエンスを使用すると、主に休日の影響を受ける部門と、その影響の範囲を予測できます。 このために、会社の履歴データセットを使用できます。
- 映画の推薦者：このチャレンジの目的は非常に簡単です-ユーザーに映画の提案をします。 このために、MovieLensDatasetを使用できます。 これは、データサイエンスで最も引用されているデータセットの1つです。 このプロジェクトは、お気に入りのストリーミングプラットフォームがどのように機能するかをもう少し深く掘り下げるのに役立ちます。また、既存のシステムを改善するためのアイデアが思い浮かぶかもしれません。
- 新しい交通手段での交通量の予測：このプロジェクトでは、新しい交通手段での交通量と足跡を予測し、その増減方法に2セントを与えることができます。 このために、時系列分析データセットを使用できます。 このデータセットは、学生の間でも人気があります。 売上、天気、今後の年間トレンドなど、さまざまな分野で使用できます。時系列に固有のデータセットで、市内のあらゆる交通手段の交通量を予測することが課題です。 この演習全体には、行と列が含まれます。
- 俳優の年齢を予測する：
ディープラーニングをさらに深く掘り下げたい場合は、理想的な出発点となるはずです。 このために、インドの俳優の年齢検出データセットを使用できます。 ビデオから手動で選択およびトリミングされた何千もの画像が含まれているため、スケール、表現、解像度など、さまざまなバリエーションが期待できます。
- ImageNet大規模視覚認識チャレンジ（ILSVRC）：
この課題の2つの目的は、オブジェクトのローカライズと、ビデオからのオブジェクトの検出です。 大規模なオブジェクトの検出と画像の分類に最適なアルゴリズムを作成するため、説得力のある課題になります。 毎年開催されるこのコンテストの主な目的は、画像の分類と検出の分野での進捗状況を比較し、優れた研究とより多くのデータを統合することです。 また、注釈の索引付けとコンピュータービジョンからの取得の進捗状況も測定します。
- RMSタイタニック号が搭乗していたすべての乗客からの生存率を予測します。
タイタニックデータセットは、大西洋の氷山と衝突した後、1912年4月15日にその壊滅的な終わりに遭遇したときにRMSタイタニックに乗っていた人に関するデータを提供します。 初心者に最適で、最も一般的に使用されているものでもあります。 891行12列のこのセットは、性別、年齢、チケットのクラスなどの個人的な特性に基づいて変数とそれらの組み合わせを提供し、分類スキルをテストします。
- 画像に関する自由形式の質問に答えます。
これは、すべてのコンピュータビジョン愛好家に向けられています。 このために、200,000を超える画像、画像ごとに3つの質問、および質問ごとに10のグラウンドトゥルース回答を含むVisualQAデータセットを使用できます。 あなたの仕事は、コンピュータビジョンの理解を利用して、上記のデータセットに存在する自由形式の質問に答えることです。
世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。
路地のすぐ上にあると思われるデータセットを選択し、データサイエンスの分野で最高の雇用主を手に入れるための独自の成功への道を切り開いてください。 Get-set-go！
優れたデータサイエンスプロジェクトを作成するにはどうすればよいですか？
データサイエンスプロジェクトを開始する前に、次の点に注意する必要があります。使い慣れたプログラミング言語を選択してください。 ただし、選択する言語は、Python、R、Scalaなどの需要の高い言語の1つである必要があります。 信頼できるソースからのデータセットを使用します。 Kaggleデータセットを使用できます。 さらに、使用しているデータセットにエラーが含まれていないことを確認してください。 モデルをトレーニングする前に、データセット内のエラーまたは外れ値を見つけて修正します。 視覚化ツールを使用して、データセット内のエラーを見つけることができます。
データサイエンスプロジェクトに必要な主要コンポーネントについて説明してください。
次のコンポーネントは、データサイエンスプロジェクトの最も一般的なアーキテクチャを強調しています。問題ステートメントは、プロジェクト全体の基礎となる基本的なコンポーネントです。 モデルが解決しようとしている問題を定義し、プロジェクトが従うアプローチについて説明します。 データセットはプロジェクトにとって非常に重要なコンポーネントであり、慎重に選択する必要があります。 プロジェクトには、信頼できるソースからの十分な大きさのデータセットのみを使用する必要があります。 データを分析して結果を予測するために使用しているアルゴリズム。 一般的なアルゴリズム手法には、回帰アルゴリズム、回帰ツリー、ナイーブベイズアルゴリズム、およびベクトル量子化が含まれます。 モデルのトレーニングには、さまざまな入力に対してモデルをトレーニングし、出力を予測することが含まれます。 このコンポーネントは、プロジェクトの精度を決定します。 適切なトレーニング手法を使用すると、より良い結果を生み出すことができます。
データサイエンティストになるために必要なスキルは何ですか？
以下は、データサイエンス愛好家が習得する必要のある基本的なスキルとツールです-確率を含む統計スキル、データを分析およびテストするための分析スキル、Python、R、Scala、JAVAなどのプログラミング言語、Power BIなどのデータ視覚化ツール、 Tableau、回帰を含むアルゴリズム、意思決定ツリー、ベイズアルゴリズム、計算と代数、コミュニケーションとプレゼンテーションのスキル、SQLなどのデータベース、リソースを管理するためのクラウドコンピューティング。 これらの技術的なスキルとは別に、プロのデータサイエンティストは、会社に価値を提供し、対人関係を改善するためのソフトスキルも必要です。 これらのスキルには、批判的で好奇心旺盛な思考、ビジネス指向、スマートコミュニケーションスキル、問題解決、チーム管理、および創造性が含まれます。