미국 초보자를 위한 13가지 흥미로운 데이터 과학 프로젝트 아이디어 및 주제[2023]

데이터 과학 프로젝트는 새로운 데이터 분석 기술을 연습하고 상속하여 경쟁에서 앞서 나가고 귀중한 경험을 얻는 데 좋습니다. 이를 통해 다양한 유형의 데이터로 작업하고, 다양한 기술과 도구를 적용하고, 데이터 과학 영역을 더 잘 이해할 수 있습니다. 다음은 여정을 시작하기 위해 확인할 수 있는 초보자를 위한 13가지 흥미로운 데이터 과학 프로젝트 입니다.

데이터 과학 프로젝트 아이디어 및 주제

1. 기계 학습을 통한 웹 스크래핑

기계 학습을 통한 웹 스크래핑은 웹 스크래핑과 ML의 힘을 결합한 비교적 새로운 데이터 과학 프로젝트 아이디어 중 하나입니다 . 웹 사이트에서 빠르고 정확하게 데이터를 수집하고 이를 사용하여 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있습니다.

이 데이터 사이언스 프로젝트 에서는 웹 사이트에서 정형 및 비정형 데이터를 추출하여 데이터베이스 또는 CSV 또는 JSON 파일과 같은 정형 형식에 저장한 다음 R 또는 Python으로 작성된 기계 학습 알고리즘을 사용하여 패턴, 추세, 웹 페이지 데이터의 통찰력.

2. 미국 인구조사 데이터 분석 및 시각화

기계 학습을 사용하여 미국 인구 조사 데이터를 분석하고 시각화할 수 있습니다. 데이터의 패턴과 추세를 식별하고 인구 추세를 예측하는 데 사용되는 예측 모델을 개발하는 데 사용할 수 있습니다. 이력서에 포함할 수 있는 가장 흥미로운 데이터 과학 연구 주제 중 하나입니다.

• 미국 인구 조사국 에서 미국 인구 조사 데이터를 수집합니다 .
• 데이터를 정리하고 정리하여 데이터를 사전 처리합니다.
• 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하는 모델을 만듭니다.
• 차트, 그래프 및 기타 시각화로 결과를 시각화합니다.

3. MNIST 데이터셋을 이용한 손글씨 숫자 분류

MNIST 데이터 세트는 다양한 기계 학습 알고리즘을 테스트하기 위한 벤치마크로 사용되는 손글씨 숫자 데이터베이스입니다. 60,000개의 훈련 이미지와 10,000개의 테스트 이미지가 있습니다. 이미지는 28×28 픽셀이며 회색조입니다.

• MNIST 데이터 세트를 다운로드 하고 훈련 및 테스트 세트로 분할합니다.
• 픽셀 값을 정규화하고 부동 소수점 숫자로 변환한 다음 데이터를 올바른 형식으로 재구성합니다.
• 숫자를 분류하기 위해 컨벌루션 신경망(CNN) 모델을 만듭니다.
• 적절한 옵티마이저와 손실 함수를 사용하여 트레이닝 세트에서 모델을 트레이닝합니다.
• 테스트 세트에서 모델을 평가하고 정확도를 측정합니다.
• 모델의 매개변수와 하이퍼파라미터를 조정하여 정확도를 개선합니다.

4. 주식시장 움직임의 이해와 예측

기계 학습을 사용하여 주식 시장 움직임을 이해하고 예측하는 것은 최고의 데이터 분석 프로젝트 아이디어 중 하나입니다 . 데이터 과학 및 기계 학습의 힘을 활용하여 투자자와 거래자는 주식 거래를 위한 보다 정교한 전략을 구축하고 시장에서 우위를 점할 수 있습니다.

• 주가, 거래량, 뉴스와 같은 금융 시장의 데이터를 수집합니다.
• 데이터를 정규화하고 이상값을 제거합니다.
• 회귀, 결정 트리 및 신경망과 같은 기계 학습 기술을 사용하여 모델을 구축합니다.
• 테스트 데이터 세트에서 모델을 테스트하고 각 모델의 성능을 측정하여 모델을 평가합니다.
• 모델의 하이퍼파라미터를 조정하거나 데이터에 더 많은 기능을 추가하여 모델을 다듬습니다.

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5. 기계 학습을 통한 신용 카드 사기 감지

데이터 과학 및 기계 학습을 사용하여 신용 카드 사기와 같은 의심스럽고 사기성 거래를 식별할 수 있습니다.

• 거래 시간 및 날짜, 금액, 관련 판매자와 같은 사기성 및 비사기성 신용 카드 거래에 대한 정보를 포함한 데이터를 수집합니다.

• 관련 없는 데이터를 제거하고 데이터를 정규화하고 이상값을 제거합니다.

• 기능 선택, 기능 엔지니어링 및 차원 감소와 같은 기술을 사용합니다.

• 의사 결정 트리, 지원 벡터 머신, 로지스틱 회귀 및 신경망과 같은 기술을 사용하여 모델을 교육합니다.

• 교차 검증, 정밀도 및 회수 기법을 사용하여 모델을 평가합니다.

6. 협업 필터링을 통한 추천 시스템 구축

협업 필터링은 다른 사용자의 선호도를 사용하여 특정 사용자에게 항목을 추천하는 추천 시스템입니다. Netflix 및 Amazon과 같은 전자 상거래 및 스트리밍 플랫폼 애플리케이션에서 일반적으로 사용되어 유사한 관심사를 가진 다른 사용자가 좋아하거나 시청한 항목을 기반으로 사용자가 관심을 가질 수 있는 항목을 제안합니다.

• 좋아하거나 상호 작용한 항목에 대한 사용자 데이터를 수집합니다.
• 각 사용자에 대한 정보와 상호 작용한 항목이 포함된 테이블인 사용자 항목 매트릭스를 만듭니다.
• 두 항목과 상호 작용한 사용자의 기본 설정을 기반으로 항목이 서로 얼마나 유사한지 계산하여 항목 간 유사성 점수를 생성합니다.
• 이러한 유사성 점수를 사용하여 이미 상호 작용한 사용자와 유사한 사용자 항목 매트릭스의 항목과 일치시켜 각 사용자에 대한 권장 사항을 생성합니다.

US 확인 - 데이터 과학 프로그램

7. 부동산 데이터 분석 및 시각화

미국의 부동산 데이터는 기계 학습 기술을 사용하여 분석하고 시각화할 수 있습니다. 이것은 기계 학습이 부동산의 미래 동향을 예측하여 투자자와 구매자가 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 데이터 분석 프로젝트 아이디어 중 하나입니다 .

• 부동산 목록 및 공공 기록에서 데이터를 수집합니다. 여기에는 위치, 크기, 편의 시설, 가격 및 기타 관련 특성이 포함됩니다.
• 분석을 위해 데이터를 정리하고 준비합니다. 여기에는 이상값 제거, 데이터 정규화, 분석에 적합한 형식으로 변환이 포함됩니다.
• 설명 및 추론 통계를 사용하여 데이터를 분석하고 통찰력을 발견하십시오. 여기에는 요약 통계 계산, 시각화 생성, 상관 관계 및 기타 패턴 감지를 위한 테스트 수행이 포함됩니다.
• 데이터 시각화를 사용하여 인사이트를 전달하세요. 여기에는 데이터를 설명하고 주요 결과를 전달하는 데 도움이 되는 차트, 지도 및 기타 시각화 생성이 포함됩니다.

8. CNN을 이용한 얼굴 인식

합성곱 신경망(CNN)은 얼굴 사진을 촬영한 다음 각 얼굴의 특징을 학습하여 얼굴 인식에 사용할 수 있습니다. CNN은 각 얼굴의 특징을 학습한 다음 제시된 얼굴을 인식합니다.

• 레이블이 지정된 이미지의 데이터 세트를 수집합니다. 이 데이터 세트에는 이미지에 있는 사람을 나타내는 각 이미지의 레이블이 있는 사람 얼굴 이미지가 포함되어야 합니다.

• 크기 조정, 그레이스케일로 변환, 픽셀 값 정규화를 통해 그림을 전처리합니다.

• 데이터 세트를 교육, 검증 및 테스트 세트로 분할합니다.

• 컨볼루션 신경망(CNN) 아키텍처를 설계합니다. 여기에는 레이어 수, 커널 크기, 활성화 함수 유형 및 기타 하이퍼파라미터를 선택하는 것이 포함될 수 있습니다.

• 트레이닝 세트에서 모델을 트레이닝합니다. 검증 세트 성능을 모니터링하여 교육을 중지할 시기를 결정합니다.
• 트레이닝 세트에서 모델을 평가합니다.

9. 감성 분석을 통한 소셜 네트워크 데이터 분석

감정 분석은 소셜 네트워크 데이터를 분석하기 위한 강력한 도구입니다. 사람들이 특정 주제나 제품에 대해 어떻게 느끼는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기계 학습을 통해 우리는 많은 양의 데이터를 분석하여 감정을 정확하게 식별할 수 있는 강력한 모델을 구축할 수 있습니다.

• 소셜 네트워크 웹사이트에서 데이터를 수집합니다. 이는 API를 사용하여 수행할 수 있습니다.
• 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 데이터를 적절한 형식으로 변환하여 텍스트에서 관련 기능을 추출하거나 다른 데이터 변환 기술을 적용합니다.
• 기계 학습 모델을 적용합니다. 감정 분석에 사용되는 일반적인 모델에는 지원 벡터 머신, 로지스틱 회귀 및 신경망이 포함됩니다.
• 분석 결과를 평가하여 모델이 얼마나 정확하게 작동하는지 이해합니다.

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10. 딥러닝을 이용한 이미지 분류

이 프로젝트는 다양한 기법을 사용하여 이미지를 분류하고 식별할 수 있는 딥러닝 모델을 만드는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트를 위해 선택한 데이터 세트는 ImageNet 데이터베이스입니다. 이미지는 동물, 식물, 사물, 사람과 같은 적절한 범주로 레이블이 지정됩니다.

• 데이터 수집 및 전처리:
  • 분류하려는 이미지를 수집합니다.
  • 이미지 전처리(크기 조정, 정규화 등). 이것은 케라스 라이브러리로 할 수 있습니다.

• 모델 아키텍처를 정의합니다.
  • 컨볼루션 신경망(CNN) 모델을 선택합니다. 레이어, 활성화 함수, 옵티마이저 등을 구성합니다.

• 모델 훈련:
  • 이미지를 모델에 피드합니다.
  • 교육 과정을 모니터링합니다.
  • 필요에 따라 모델 매개변수를 조정합니다.

• 모델 테스트:
  • 보이지 않는 데이터를 테스트 데이터로 입력합니다.
  • 테스트 결과를 검토합니다.

11. 비지도 머신 러닝을 통한 이상 탐지

비지도 머신 러닝을 통한 이상 감지는 비지도 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 데이터 세트에서 이상치 또는 이상을 감지하는 프로세스를 말합니다.

이상 감지를 위한 가장 일반적인 비지도 머신 러닝 알고리즘에는 k-평균과 같은 클러스터링 알고리즘, DBSCAN과 같은 밀도 기반 알고리즘, Isolation Forest와 같은 이상치 감지 알고리즘이 포함됩니다. 이러한 알고리즘은 재무 데이터, 시계열 데이터 및 이미지 데이터와 같은 다양한 데이터 세트에서 이상을 감지하는 데 사용할 수 있습니다.

12. 대기오염 데이터 분석 및 시각화

대기 오염은 전 세계적으로 주요 건강 문제이며 인간의 건강, 환경 및 기후에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 대기 질을 모니터링하고 평가하는 한 가지 방법은 대기 오염 데이터를 수집하고 분석하는 것입니다.

• 공기질, 온도, 습도, 풍속 및 분석과 관련된 기타 변수에 대한 정보를 포함하는 대기 오염 데이터를 수집합니다.
• 데이터를 정리하고 사전 처리합니다.
• 통계 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 대기 오염과 기타 환경 변수 간의 패턴 또는 상관 관계를 식별합니다.
• 차트, 산점도, 히트맵 등 다양한 시각화 도구를 사용하여 데이터를 시각화합니다.
• 분석 결과를 해석하고 대기 오염 데이터를 결론 지으십시오.

13. 기계 학습을 통한 시계열 예측

이 프로젝트는 시계열 예측을 위한 기계 학습 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다.

• 예측하려는 시계열 데이터를 수집합니다. 여기에는 판매, 고객 또는 재고와 관련된 데이터가 포함될 수 있습니다.
• 데이터 시각화 기술을 사용하여 데이터의 기본 경향과 패턴을 이해합니다.
• 데이터를 모델링에 적합한 형식으로 변환하여 준비합니다.
• 해결하려는 예측 문제에 적합한 기계 학습 모델을 선택합니다.
• 준비된 데이터를 사용하여 모델을 훈련합니다.
• 모델의 성능을 평가하고 개선할 수 있는 영역을 식별합니다.
• 모델의 매개변수를 조정하여 성능을 향상시킵니다.

결론

데이터 과학 프로젝트는 데이터를 보다 효율적이고 효과적으로 이해하고 해석하는 데 매우 중요합니다. 데이터 과학 프로젝트 주제 에 참여함으로써 시장에서 통찰력과 경쟁 우위를 확보하고 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 데이터 과학 프로젝트는 프로세스를 최적화하고 리소스를 최대화할 수 있는 숨겨진 추세와 관계를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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