2022년 7가지 흥미로운 데이터 과학 프로젝트 아이디어

실무 경험을 갖는 것이 오늘날 더 가치 있는 것으로 간주됩니다. 능동적인 학생들은 현장에서 모든 실용적인 지식을 통해 다른 모든 사람보다 한 단계 더 높기 때문에 최선입니다. 데이터 과학도 그 규칙에서 예외는 아닙니다. 가장 실용적인 분야 중 하나로 간주되며 같은 분야에서 성장하려면 업무, 압박감 및 모든 것을 성공적으로 처리할 수 있는 실무 경험이 많이 필요합니다. 이 기사를 위해 데이터 과학이 실제로 무엇인지 다시 한 번 말씀드리겠습니다. 가장 기본적인 용어로 데이터 과학은 통찰력과 정보, 그리고 데이터의 바다에서 가치 있는 모든 것을 제공하는 다양한 분야에 적용됩니다. 아주 간단하죠?

이 분야의 유기적 성장을 위해서는 단순히 데이터 사이언스의 전문성을 넘어 혁신적인 솔루션을 만드는 것이 전제 조건이 되었습니다. 데이터 과학 과제에 참여하고 제공된 다양한 데이터 세트를 사용해야만 달성할 수 있는 눈에 띄는 포트폴리오를 갖고 제기된 문제에 대한 솔루션을 생성합니다. 약간 압도적인 것 같죠? 걱정하지 마세요. 실용적인 경험 체크리스트의 모든 것을 확인하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 청중에게 깊은 인상을 줄 수 있는 7가지 프로젝트 아이디어가 있습니다(여기: 고용 관리자).

1. 주요 휴일(Holi, Diwali 등)에 슈퍼마켓 판매 예측:
   슈퍼마켓에는 많은 부서가 있으므로 데이터 과학을 사용하여 휴일의 영향을 주로 받는 부서와 그 영향의 범위를 예측할 수 있습니다. 이를 위해 회사의 과거 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.

2. 영화 추천자: 이 챌린지의 목적은 매우 간단합니다. 사용자에게 영화를 제안하는 것입니다. 이를 위해 Movie Lens Dataset을 사용할 수 있습니다. 데이터 과학에서 가장 많이 인용되는 데이터 세트 중 하나입니다. 이 프로젝트는 좋아하는 스트리밍 플랫폼이 어떻게 작동하는지, 그리고 기존 시스템을 개선하기 위한 아이디어가 떠오를지 누가 알겠습니까?

3. 새로운 교통 수단의 교통량 예측: 이 프로젝트를 통해 새로운 교통 수단 의 교통량과 발자국을 예측하고 동일한 교통 수단을 늘리거나 줄이는 방법에 대해 2센트를 줄 수 있습니다. 이를 위해 시계열 분석 데이터 세트를 사용할 수 있습니다. 이 데이터 세트는 또한 학생들 사이에서 인기 있는 이동 수단입니다. 판매 예측, 날씨 예측, 연도별 추세 예측 등 다양한 분야에서 사용할 수 있습니다. 시계열에 특정한 데이터 세트로 도시의 모든 교통 수단에서 트래픽을 예측하는 것이 과제입니다. 이 전체 연습에는 행과 열이 포함됩니다.

4. 배우의 나이 예측:
   딥 러닝에 대해 더 깊이 알고 싶다면 이상적인 출발점이 되어야 합니다. 이를 위해 인도 배우 데이터 세트의 연령 감지를 사용할 수 있습니다. 여기에는 비디오에서 수동으로 선택하고 자른 수천 개의 이미지가 포함되어 있으므로 크기, 표현, 해상도 등 다양한 측면을 기대할 수 있습니다.

5. ImageNet 대규모 시각적 인식 챌린지(ILSVRC):
   이 챌린지의 두 가지 목표는 물체의 위치를 ​​파악하고 비디오에서 물체를 감지하는 것입니다. 대규모의 물체 감지 및 이미지 분류를 위한 최고의 알고리즘을 생성하므로 강력한 도전 과제가 됩니다. 매년 개최되는 이 대회의 주요 목표는 이미지 분류 및 감지 분야의 진행 상황을 비교하고 우수한 연구를 더 많은 데이터와 병합하는 것입니다. 또한 컴퓨터 비전에서 주석 및 검색을 위한 인덱싱의 진행 상황을 측정합니다.

6. RMS Titanic에 탑승한 모든 승객의 생존율을 예측하십시오.
   Titanic Dataset은 RMS Titanic이 대서양에서 빙산과 충돌한 후 1912년 4월 15일에 치명적인 종말을 맞이했을 때 누가 탑승했는지에 대한 데이터를 제공합니다. 초보자에게 적합하며 가장 일반적으로 사용되는 것이기도 합니다. 891행 12열로 구성된 세트는 성별, 나이, 티켓 등급 등 개인의 특성에 따른 변수와 조합을 제공하고 분류 능력을 테스트한다.

7. 이미지에 대한 개방형 질문에 답하세요.
   이것은 모든 Computer Vision 매니아에게 전달됩니다. 이를 위해 200,000개 이상의 이미지, 이미지당 3개의 질문, 질문당 10개의 정답이 포함된 VisualQA Dataset을 사용할 수 있습니다. 귀하의 작업은 Computer Vision에 대한 이해를 활용하고 해당 데이터 세트에 있는 개방형 질문에 답하는 것입니다.

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