초보자를 위한 13가지 흥미로운 데이터 과학 프로젝트 아이디어 및 주제 [2022]

데이터 과학 프로젝트 아이디어에 대한 표현

데이터 과학은 이 세대를 위한 훌륭한 직업 옵션으로 지속적으로 발전하고 있습니다. 그것은 가장 유망하고 일어나는 선택 중 하나입니다. 데이터 과학자에 대한 수요가 증가하면서 시장이 활성화되고 있습니다. 최근 몇 년 동안 수요가 훨씬 더 많이 증가할 것이라고 보고되었습니다. 따라서 데이터 과학 초보자라면 실시간 데이터 과학 프로젝트 아이디어를 작업하는 것이 가장 좋습니다.

따라서 데이터 과학자 지망생이라면 이 분야의 효율적인 전문가가 되기 위해 기술을 연습하는 것이 좋습니다. 데이터 과학에 대한 아주 좋은 이론 지식을 습득한 후 전문가가 되는 것이 어떤 것인지 탐구하고 싶다면 지금이 실용적인 프로젝트를 수행할 때입니다.

경력 성장을 촉진하는 데 도움이 되도록 일부 기술 및 실시간 데이터 과학 프로젝트 를 수행해야 합니다. 데이터 과학 프로젝트 를 더 많이 연습할수록 건전한 데이터 과학자 전문가가 되기 위한 속도를 유지할 수 있습니다.

따라서 라이브 데이터 과학 프로젝트 를 수행 하면 지식, 기술 기술 및 전반적인 자신감이 향상됩니다. 그러나 가장 중요한 것은 이력서에 데이터 과학 프로젝트 가 몇 개라도 표시된다면 좋은 직업을 얻는 것이 훨씬 더 쉽다는 것입니다. 왜 그래? 면접관은 당신이 데이터 과학 경력에 대해 정말로 진지하다는 것을 알게 될 것입니다.

라이브 데이터 과학 프로젝트 에 대한 실시간 경험을 통해 데이터 과학 동향 및 기술을 확실히 파악할 수 있습니다. 따라서 실시간 데이터 과학 프로젝트 에 손을 배치 하면 빠른 경력 성장에 얼마나 유익한지 알게 될 것입니다. 이러한 모든 논의 후에 데이터 과학 프로젝트에 대한 완벽한 데이터 과학 프로젝트 아이디어를 찾는 것이 실제 구현 보다 훨씬 더 중요하다는 것을 알고 있습니다.

이 데이터 과학 블로그에서는 몇 가지 데이터 과학 프로젝트 아이디어 의 이름을 나열했습니다 . 그리고 '어떤 종류의 데이터 과학 프로젝트로 시작하는 것이 좋습니까?'라는 질문에 답하기 위해 선택할 수 있는 몇 가지 좋은 데이터 과학 프로젝트 아이디어를 수집했습니다.

코딩 경험이 필요하지 않습니다. 360° 경력 지원. IIIT-B 및 upGrad에서 기계 학습 및 AI PG 디플로마.

다음은 50가지 데이터 과학 프로젝트 아이디어 입니다. 앞으로 블로그에서 이러한 프로젝트 중 몇 가지에 대해 자세히 논의할 것입니다. 시작하겠습니다!

1. 챗봇
2. 기후 변화가 세계 식량 공급에 미치는 영향 분석
3. 날씨 예측
4. 구글 광고용 키워드 생성
5. 교통 표지 인식
6. 와인 품질 분석
7. 주식 시장 예측
8. 가짜 뉴스 탐지
9. 비디오 분류
10. 인간 행동 인식
11. CT 스캔을 사용한 의료 보고서 생성
12. 이메일 분류
13. Uber 데이터 분석
14. 소리 분류
15. 신용카드 사기 탐지
16. 수화 인식
17. 꽃 예측 클래스
18. 색상 감지
19. 대출 예측
20. 도로 교통 예측
21. 소득 분류
22. 언어 감정 인식
23. 연예인 음성 예측
24. 매장 매출 예측
25. 파킨슨병 진단
26. 대기 오염 예측
27. 연령 및 성별 감지
28. 제품 가격 최적화
29. IMDB 예측
30. 필기 숫자 인식
31. Quora 불성실한 질문 분류
32. 운전자 졸음 감지
33. 웹 트래픽 시계열 예측
34. 타이타닉호의 생존 예측
35. 시계열 모델링
36. 이미지 캡션 생성기
37. 보험 구매 예측
38. 범죄 분석
39. 고객 세분화
40. 택시 이동 시간 예측
41. 직업 추천 시스템
42. 보스턴 주택 예측
43. 감정 분석
44. 임대 부동산 이자율
45. Google Ads용 키워드 생성
46. 유방암 분류
47. 직원 컴퓨터 액세스 요구 사항
48. 트윗 분류
49. 영화 추천 시스템
50. 제품 가격 제안

최신 데이터 과학 프로젝트 아이디어

우리는 학습자의 수준에 따라 모든 데이터 과학 프로젝트 아이디어 를 분류했습니다. 따라서 초급, 중급 및 고급 데이터 과학 프로젝트 아이디어 를 위한 몇 가지 놀라운 프로젝트 개요 목록을 얻을 수 있습니다 .

1. 초급 | 데이터 과학 프로젝트 아이디어

학생을 위한 이 데이터 과학 프로젝트 아이디어 목록은 초보자와 일반적으로 Python 또는 데이터 과학을 처음 시작하는 사람들에게 적합합니다. 이러한 데이터 과학 프로젝트 아이디어 는 데이터 과학 개발자로서의 경력에서 성공하는 데 필요한 모든 실용성을 제공할 것입니다.

또한, 마지막 해의 데이터 과학 프로젝트 아이디어를 찾고 있다면 이 목록이 도움이 될 것입니다. 따라서 더 이상 고민하지 않고 기반을 강화하고 사다리를 오를 수 있는 몇 가지 데이터 과학 프로젝트 아이디어 로 바로 넘어가 보겠습니다.

1.1 기후 변화가 세계 식량 공급에 미치는 영향

빈번한 기후 변화와 불규칙성은 큰 도전적인 환경 문제입니다. 이러한 기후 구분의 불규칙성은 지구에 거주하는 인간의 삶에 큰 영향을 미칩니다. 이 데이터 과학 프로젝트는 기후 영향이 전 세계적으로 전 세계 식량 생산에 어떻게 큰 영향을 미치고 정량화가 기후 변화에 얼마나 영향을 미칠지에 중점을 둡니다.

이 프로젝트의 주요 개발 목표는 기후 변화로 인한 주요 작물 생산의 잠재력을 계산하는 것입니다. 이 프로젝트를 통해 온도 및 강수량과 관련된 모든 의미가 변경됩니다. 그런 다음 이산화탄소가 식물의 성장에 얼마나 영향을 미치는지와 기후 조건에서 일어나는 불확실성을 고려할 것입니다. 따라서 이 프로젝트는 주로 데이터 시각화를 다룰 것입니다. 또한 다양한 시간대의 다양한 지역에서 생산을 비교합니다.

1.2 가짜 뉴스 탐지

원천

초보자를 위한 이 놀라운 데이터 과학 프로젝트 아이디어 - Python 언어를 사용한 가짜 뉴스 탐지로 데이터 과학 경력을 쌓을 수 있습니다. 이 프로젝트는 디지털 플랫폼 또는 가짜 뉴스에서 잘못된 또는 오도하는 저널리즘 행위를 감지할 수 있습니다. 정치적 의제를 얻기 위해 소셜 미디어 플랫폼과 온라인 채널 및 디지털 미디어를 통해 위조가 확산되고 있습니다.

이 데이터 과학 프로젝트 아이디어로 파이썬 언어를 사용하여 뉴스가 실제 저널리즘인지 거짓 정보인지 정확하게 감지할 수 있는 특정 모델을 개발할 수 있습니다. 이를 위해 'TfidfVectorizer' 분류기를 빌드한 다음 'PassiveAggressiveClassifier'를 사용해야 합니다. '를 사용하여 뉴스를 "진짜"와 "가짜" 세분화로 분류합니다. 7796×4 차원 형태의 데이터셋이 있을 것이고 'JupyterLab'에서 이를 모두 실행할 것입니다.

이 데이터 과학 프로젝트의 주요 아이디어는 소셜 미디어 뉴스의 진위를 정확하게 감지할 수 있는 실시간 기계 학습 모델을 개발하는 것입니다. 일반적으로 '용어 빈도'로 알려진 'TF'는 단일 문서에 단어가 나타나는 총 횟수입니다. 반면, 'IDF' 또는 '역 문서 빈도'는 단어의 가치를 계산하는 척도이며 다양한 문서에 나타나는 해당 단어의 평판 빈도를 기반으로 합니다.

이론은 '일반적인 단어'에 있으며, 이러한 일반적인 단어가 여러 문서에 높은 빈도로 나타나는 경우 덜 중요한 단어로 간주됩니다. 따라서 'TFIDFVectorizer'가 하는 일은 이러한 문서 모음을 분석한 다음 그에 따라 'TF-IDF' 행렬을 만드는 것입니다.

이와 함께 '분류 결과'가 올바른 경우 'PassiveAggressive' 분류기는 '수동적'으로 유지됩니다. 하지만 반면에 '분류 결과'가 틀리면 공격적으로 변할 것이다. 따라서 이 데이터 과학 프로젝트 아이디어를 사용하여 소셜 미디어 뉴스가 진짜 또는 가짜 뉴스인지 감지하는 기계 학습 모델을 만들 수 있습니다.

1.3 인간 행동 인식

이것은 인간 행동 인식 모델에 대한 데이터 과학 프로젝트입니다. 특정 행동을 하는 인간에 대한 짧은 비디오를 볼 것입니다. 이 모델은 수행된 작업을 기반으로 분류를 시도합니다. 이 데이터 과학 프로젝트에서는 복잡한 신경망을 사용해야 합니다. 그런 다음 이 신경망은 이러한 짧은 비디오가 포함된 특정 데이터 세트에서 훈련됩니다. 그런 다음 데이터 세트와 연결된 가속도계 데이터가 있습니다. 가속도계 데이터 변환은 '시간 분할' 표현과 함께 먼저 수행됩니다. 이후에는 ' Keras ' 라이브러리를 사용해야 이러한 데이터 세트를 기반으로 네트워크의 교육, 검증 및 테스트를 수행할 수 있습니다.

1.4 산불 예측

오늘날 세계에서 일어나고 있는 놀랍고 흔한 재난 중 하나는 산불입니다. 이러한 재난은 생태계에 큰 피해를 줍니다. 이러한 재난에 대처하기 위해서는 인프라 및 제어 및 처리에 많은 돈이 필요합니다. 우리는 'k-means 클러스터링'을 사용하여 데이터 과학 프로젝트를 구축할 수 있습니다. 이는 특정 지점의 화재 심각성과 함께 모든 산불 핫스팟을 식별할 수 있습니다.

또는 더 빠른 응답 시간으로 더 나은 리소스 할당을 위해 사용할 수 있습니다. 따라서 이러한 종류의 화재 비극이 발생하기 쉬운 계절과 이를 악화시키는 다양한 기상 조건과 같은 기상 데이터를 사용하면 이러한 결과의 정확도 수준을 높일 수 있습니다.

1.5 도로 차선 감지

초보자를 위한 또 다른 데이터 과학 프로젝트 아이디어에는 Python 언어에 내장된 Live Lane-Line Detection Systems가 있습니다. 이 프로젝트에서 인간 운전자는 도로에 그려진 선을 통해 차선 감지에 대한 안내를 받습니다.

뿐만 아니라 운전자가 차량을 어느 방향으로 조종해야 하는지를 나타냅니다. 이 데이터 과학 프로젝트 응용 프로그램은 무인 자동차 개발에 필수적입니다. 따라서 입력 이미지 또는 연속 비디오 프레임을 통해 트랙 라인을 식별하는 강력한 기능을 갖춘 응용 프로그램을 개발할 수도 있습니다.

읽기: 상위 4가지 데이터 분석 프로젝트 아이디어: 초급에서 전문가 수준

2. 데이터 과학 프로젝트 아이디어 | 중급

2.1 언어 감정의 인식

원천

인기 있는 데이터 과학 프로젝트 아이디어 중 하나는 언어 감정의 인식입니다. 다양한 라이브러리의 사용법을 배우고 싶다면 이 프로젝트가 적합합니다. 우리의 언어 감정이 어떻게 나타나는지 알려주는 편집기 도구를 많이 보았을 것입니다. 이 프로그램 모델은 데이터 과학 프로젝트로 구축할 수 있습니다.

이 데이터 과학 프로젝트에서 우리는 '음성 감정 인식'을 수행할 'librosa'를 사용할 것입니다. SER 프로세스는 인간의 감정을 인식할 수 있는 시도 프로세스입니다. 또한 감정 상태의 음성을 인식할 수도 있습니다. 우리는 목소리로 감정을 표현하기 위해 톤과 피치를 조합하여 사용합니다.

음성 감정 인식 모델은 절대적으로 가능합니다. 그러나 인간의 감정은 매우 주관적이기 때문에 수행하기 어려운 프로젝트일 수 있습니다. 사람의 음성에 대한 주석도 상당히 까다롭습니다. 그래서 여기에서 mfcc, mel 및 chroma 기능을 사용할 것입니다. 이를 통해 감정 인식 프로세스에 'RAVDESS'라는 데이터 세트도 사용합니다. 이 데이터 과학 프로젝트에서는 이 모델에 대한 'MLPClassifier'를 개발하는 방법도 배우게 됩니다.

2.2 데이터 과학을 통한 성별 및 연령 감지

원천

그래서 데이터 과학에 대한 인상적인 프로젝트 아이디어 중 하나는 'OpenCV를 사용한 성별 및 연령 감지'입니다. 이러한 종류의 실시간 프로젝트를 사용하면 데이터 과학 인터뷰에서 채용 담당자의 관심을 쉽게 끌 수 있습니다.

프로젝트에 대해 이야기하자면 'Gender and Age Detection'은 컴퓨터 비전을 기반으로 하는 머신 러닝 프로젝트입니다. 이 데이터 사이언스 프로젝트를 통해 CNN, 즉 컨볼루션 신경망의 실제 적용을 배울 수 있습니다. 다음으로 'Adience' 데이터 세트에 대해 'Tal Hassner' 및 'Gil Levi'가 훈련한 모델도 사용할 것입니다.

이와 함께 .pb, .prototxt, .pbtxt 및 .caffemodel 파일과 같은 일부 파일도 사용합니다. 이러한 용어에 대해 들어보셨습니까? 이 파일에 대해 읽으시겠습니까? 모델도 이해합니까? 그러나 그것들을 구현하는 방법을 알고 있습니까? 글쎄, 당신이 그것에 대한 데이터 과학 프로젝트를 개발하기로 선택하면 배울 수 있습니다.

이미지를 통한 단일 얼굴 감지 분석을 통해 모든 사람의 나이와 성별을 감지할 수 있는 모델을 생성할 것이기 때문에 매우 실용적인 프로젝트입니다. 따라서이 성별 분류로 남자 또는 여자를 분류 할 수 있습니다. 또한 연령은 0-2/4-6/8-2/15-20/25-32/38-43/48-53/60-100의 범위로 분류될 수 있습니다.

하지만 메이크업이나 더 밝은 조명, 특이한 표정 등 다양한 요인으로 인해 단일 소스에서 성별과 나이를 인식하는 것이 어려울 수 있습니다. 따라서 이 데이터 과학 프로젝트에서는 회귀 모델 대신 분류 모델을 사용합니다. 이러한 종류의 프로젝트를 통해 기술 능력을 향상시키기 위해 많은 실용적이고 기술적인 학습을 할 수 있습니다. 따라서 도전을 받아들이고 인상적인 데이터 과학 이력서를 만들기 위해 열심히 노력하십시오.

2.3 Python의 운전자 졸음 감지

중급 수준을 위한 우수한 데이터 과학 프로젝트 아이디어는 'Keras & OpenCV 졸음 감지 시스템'입니다. 야간 운전은 힘들 뿐만 아니라 위험한 일이기도 합니다. 운전자가 운전 중 졸음으로 인해 사고가 발생하는 경우를 많이 듣습니다.

따라서 이 프로젝트는 이러한 사례로 인해 발생하는 수많은 교통사고를 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 프로젝트의 주요 목표는 운전자가 운전 중 졸리거나 잠들 수 있는 경우를 인식하는 것입니다. 이 프로젝트는 졸린 운전자 행동을 적시에 감지하고 높은 경고음 경보를 통해 경보 경보를 발생시킬 수 있는 모델을 구축할 수 있는 Python 언어를 사용합니다.

이 프로젝트에서는 '딥 러닝 모델'을 구현할 수 있으며 이를 사용하여 사람의 눈이 뜨거나 닫히는 이미지를 분류할 수 있습니다. 뿐만 아니라 이 모델에서 다른 공식 라인은 점수를 계산하는 것입니다.

이 점수는 눈을 감고 있는 시간을 기준으로 합니다. 점수는 운전 세션 내내 유지됩니다. 해당 점수가 증가하고 지정된 임계값을 초과하면 이 모델은 알람이 크게 울리기 시작하는 워크플로 자동화를 발생시킵니다.

따라서 이러한 종류의 데이터 과학 프로젝트 구현을 통해 데이터 과학 프로젝트의 모든 기본 사항을 배우게 됩니다. 'Keras' 및 'OpenCV'를 사용하여 구현합니다. 왜 이것들이 사용됩니까? 글쎄, 당신은 얼굴 및 눈 움직임을 감지하기 위해 'OpenCV'를 사용하고 있습니다. 반면 'Keras'는 Deep Neural Network의 기술을 이용하여 눈이 뜨거나 닫혀 있는지 여부를 구분할 수 있습니다.

데이터 과학 고급 인증, 250명 이상의 고용 파트너, 300시간 이상의 학습, 0% EMI

2.4 챗봇

원천

요즘 챗봇이 인기를 끌고 있습니다. 따라서 데이터 과학 프로젝트의 경우 거의 모든 조직의 높은 주문형 요구 사항입니다. 오늘날 비즈니스의 필수적인 부분입니다. 오늘날 챗봇은 비즈니스에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 그들은 인적 자원에 막대한 시간을 절약할 수 있도록 비즈니스 라인을 돕습니다. 개선되고 개인화된 비즈니스 서비스를 동시에 제공하기 위해 사용됩니다.

고객에게 서비스를 제공하는 많은 기업이 있습니다. 대규모로 고객 서비스를 제공하기 위해서는 많은 인적 자원, 충분한 시간, 그리고 각 고객을 적시에 처리하기 위한 많은 노력이 필요합니다. 반면에 이러한 챗봇은 고객이 일반적으로 묻는 일련의 자주 묻는 질문에 대답하는 것만으로 고객 상호 작용 서비스를 자동화할 수 있습니다.

오늘날 사용할 수 있는 챗봇에는 도메인별 챗봇과 개방형 도메인 챗봇의 두 가지 유형이 있습니다. 도메인별 챗봇은 특정 문제 해결에 가장 많이 사용됩니다. 이들은 도메인 사양과 관련하여 전략적 및 효과적으로 작동하도록 매우 전략적이고 스마트한 방식으로 사용자 정의됩니다. 두 번째 챗봇인 '오픈 도메인' 챗봇은 이름처럼 어떤 질문에도 답할 수 있도록 개발되었기 때문에 너무 지속적인 교육 자료가 많이 필요합니다.

기술적으로 말하면 챗봇은 '딥 러닝' 기술을 사용하여 훈련됩니다. 그들은 어휘 목록, 공통 문장으로 구성된 목록, 그 뒤에 숨겨진 의도, 적절한 응답이 포함된 데이터세트가 필요합니다. 이것은 트렌드 데이터 과학 프로젝트 아이디어 중 하나입니다.

'Recurring Neural Networks'(RNN's)는 챗봇을 훈련시키는 일반적인 방법론입니다. 이러한 봇에는 의도와 함께 입력 문장에 따라 상태를 업데이트할 수 있는 인코더가 포함되어 있습니다. 그런 다음 지정된 상태를 챗봇에 전달합니다.

이후 챗봇은 디코더를 이용하여 의도 외에 입력된 단어에 따라 적절하고 후속적인 응답을 검색한다. 이 데이터 사이언스 프로젝트를 통해 전체 프로젝트 자체가 Python으로 만들어지기 때문에 Python 언어 구현을 쉽게 배울 수 있습니다. Python 기술을 어느 정도 향상시킬 수 있습니다.

배우기: Python에서 챗봇을 단계별로 만드는 방법

2.5 필기 숫자 및 문자 인식 프로젝트

원천

CNN의 도움으로 '필기 숫자 및 문자 인식'에 대한 이 데이터 과학 프로젝트 아이디어를 통해 딥 러닝 개념을 실제로 배우게 됩니다. 따라서 만약 당신이 신진 데이터 과학자이거나 기계 학습의 열광자라면 이것은 당신을 위한 완벽한 데이터 과학 프로젝트 아이디어입니다. 이 프로젝트 개발을 위해 손으로 쓴 숫자의 'MNIST 데이터 세트'를 사용합니다. 이것은 프로젝트 구축 프로세스와 관련된 놀라운 방법을 배우게 되므로 데이터 과학에 대한 실습 경험을 얻을 수 있는 훌륭한 프로젝트입니다.

논의한 바와 같이 이 프로젝트는 'Convolutional Neural Networks'를 통해 구현됩니다. 그런 다음 실시간 예측을 위해 캔버스에 숫자를 그리기 위한 창의적인 그래픽 기반 사용자 인터페이스를 구축한 다음 숫자 예측에 사용할 모델을 구축합니다.

이 프로젝트의 초점은 컴퓨터의 능력을 개발하고 인간이 손으로 쓴 형식의 문자를 인식할 수 있도록 컴퓨터 시스템에 권한을 부여하는 것입니다. 그런 다음 합리적인 정확도로 이해하기 위해 추가로 평가합니다. 이 프로젝트 구현을 통해 'Keras' 및 'Tkinter' 라이브러리의 실제 구현을 배울 수 있습니다.

다음은 작업할 수 있는 몇 가지 중간 데이터 과학 프로젝트 아이디어 입니다. 여전히 지식을 테스트하고 어려운 프로젝트를 수행하고 싶다면

3. 고급 데이터 과학 프로젝트 아이디어

3.1 신용카드 사기 탐지 프로젝트

원천

쉬운 프로젝트를 구현한 후에는 더 많은 개념을 배우기 위해 일부 고급 데이터 과학 프로젝트 아이디어로 이동할 수 있습니다. 그러한 아이디어 중 하나는 신용 카드 사기 탐지입니다. 이 프로젝트를 통해 의사 결정 트리, 인공 신경망, 로지스틱 회귀 및 그래디언트 부스팅 분류기와 같은 다양한 알고리즘과 함께 R을 사용하는 방법을 배우게 됩니다.

또한 '카드 거래' 데이터 세트를 사용하여 신용 카드 거래를 사기 행위 또는 진짜 거래로 분류하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한 모든 다른 유형의 모델을 플롯 성능 곡선과 함께 맞추는 방법을 배우게 됩니다. 이것은 찾을 수 있는 최고의 데이터 과학 프로젝트 아이디어 중 하나입니다.

3.2 고객 세분화

원천

이것은 데이터 과학 분야에서 가장 인기 있는 데이터 과학 프로젝트 중 하나입니다. 디지털 마케팅은 오늘날 마케팅 목적으로 온라인 마케팅 활동을 통해 기업의 청중을 대상으로 하는 고급 방법입니다. 따라서 마케팅 캠페인을 실행하기 전에 먼저 다양한 고객 세분화가 수행됩니다.

고객 세분화는 실제로 비지도 학습의 매우 인기 있는 응용 프로그램 중 하나입니다. 이로써 기업은 클러스터링 방법을 사용하여 잠재 사용자 기반을 대상으로 하는 고객의 다양한 세그먼트를 쉽게 식별할 수 있습니다. 고객에 대한 구분이 있고 성별, 관심분야, 연령, 습관 등 공통된 특성에 따라 그룹이 형성됩니다.

이러한 세부 사항을 기반으로 각 고객 그룹을 효과적으로 마케팅할 수 있습니다. 이 프로젝트는 'K-평균 클러스터링'을 사용하며 성별 및 연령과 같은 분포에 대한 시각화를 수행하는 방법을 배웁니다. 고객의 연간 소득 및 평균 점수 값도 분석할 수 있습니다.

3.3 교통 표지 인식

원천

이 프로젝트는 CNN 기술을 사용하여 자율주행차 기술에서 높은 정확도를 달성하는 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. 교통 표지와 교통 규칙은 모든 운전자에게 가장 중요하며 사고를 피하기 위해 반드시 준수해야 합니다. 이러한 규칙을 따르려면 사용자는 교통 신호가 어떻게 나타나는지 이해해야 합니다.

운전 면허증을 취득하려면 개인이 모든 운전 신호를 배워야 한다는 것이 일반적입니다. 하지만 자율주행차의 경우 CNN을 활용한 '교통표지판 인식'과 같은 프로그램이 개발돼 있어 영상 입력으로 다양한 교통 신호를 정확하게 식별할 수 있는 모델을 프로그래밍하는 방법을 배울 수 있다.

'독일 교통 표지 인식 벤치마크'라는 데이터 세트가 있습니다. 어떤 클래스 유형에 속하는 모든 교통 표지의 클래스를 인식하기 위해 심층 신경망(Deep Neural Network)의 개발에 사용되는 GTSRB로 일반적으로 알려져 있습니다. 또한 응용 프로그램 상호 작용을 위한 GUI 구축에 대한 실용적인 지식도 배우게 됩니다.

더 알아보기: 초보자를 위한 10가지 흥미로운 Python GUI 프로젝트 및 주제

결론

이 기사에서는 주요 데이터 과학 프로젝트 아이디어 를 다루었습니다. 우리는 당신이 쉽게 해결할 수 있는 몇 가지 초보자 프로젝트로 시작했습니다. 이 간단한 데이터 과학 프로젝트 를 마치면 다시 돌아가서 몇 가지 개념을 더 배우고 중간 프로젝트를 시도하는 것이 좋습니다.

자신감이 생기면 고급 프로젝트를 진행할 수 있습니다. 데이터 과학 기술을 향상시키려면 이러한 데이터 과학 프로젝트 아이디어를 손에 넣어야 합니다. 이제 데이터 과학 프로젝트 아이디어 가이드를 통해 수집한 모든 지식을 테스트하여 나만의 데이터 과학 프로젝트를 구축하세요!

이 블로그에서 우리가 제시한 프로젝트 아이디어를 통해 데이터 과학의 모든 기술을 크게 향상시키길 바랍니다. 그러나 데이터 과학 분야가 처음이고 데이터 과학을 배우고 기술 발전을 위한 유사한 모델을 구축하려는 경우 upGrad 및 IIIT-B의 PG 디플로마 프로그램 에 대한 온라인 과정을 확인하여 학습 및 기술 향상을 하는 것이 좋습니다. 경험이 풍부하고 전문적인 전문가와 함께 데이터 과학 세계에서

올바른 지식, 지침 및 도구를 사용하면 모든 데이터 과학 프로젝트를 배울 수 있습니다. 학습자에게 어려운 레벨은 없습니다. 그렇기 때문에 이 모든 라이브 프로젝트는 기술을 향상하고 숙달을 달성하는 데 있어 빠른 진행을 위한 완벽한 방법입니다. upGrad 에서는 3가지 데이터 과학 온라인 인증을 제공합니다.

1. 데이터 과학의 이그 제 큐 티브 PG 프로그램 (12 개월)

IIT 방갈로르에서

2. 데이터 과학 석사 (18개월)

리버풀 존 무어스 대학 출신

3. 데이터 과학 고급 인증 프로그램 (7개월)

IIT 방갈로르에서

데이터 과학 경력 경로에 도움이 될 것이라고 확신하는 upGrad의 데이터 과학 온라인 인증을 시험해 보십시오. 그러므로 지체하지 마십시오! 지금 바로 연습을 시작하세요!