실습에 필요한 상위 10가지 실시간 데이터 과학 프로젝트

우리가 알고 있든 없든 우리가 수행하는 거의 모든 온라인 활동은 디지털 발자국을 남깁니다. 우리가 남긴 온라인 흔적은 소비자 행동과 일반적으로 우리 주변 세계에 대한 의미 있는 통찰력을 발견할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. OTT 플랫폼에서 온라인 쇼핑과 영화 검색부터 택시 예약에 이르기까지 사용자의 모든 온라인 행동은 데이터 과학자가 추세와 패턴을 이해하기 위해 분석할 수 있는 정보의 금광과 같습니다. 따라서 실시간 데이터를 손쉽게 사용할 수 있게 되면 흥미롭고 매력적인 데이터 과학 프로젝트를 설계하는 데 사용하지 않겠습니까?

최고의 10 데이터 과학 프로젝트 아이디어

데이터 과학은 의심할 여지 없이 세계에서 가장 인기 있는 기술 중 하나가 되었습니다. 그러나 이론을 배우는 것만으로는 기술을 실천에 옮기지 않는 한 아무 소용이 없습니다. 영감을 주는 데이터 과학 프로젝트 아이디어를 찾고 있었다면 초보자를 위한 상위 10개 데이터 과학 프로젝트 목록이 있습니다.

1. 가짜 뉴스 탐지

정보가 전화 탭 한 번이면 되는 세상에서 가짜 뉴스로부터의 면역은 우리 중 거의 누구도 감당할 수 없는 사치입니다. 가짜 뉴스는 대부분의 경우 정치적 의제를 달성하기 위해 일반적으로 소셜 미디어 및 기타 온라인 플랫폼을 통해 유포되는 허위 정보입니다. 설상가상으로 이러한 내용은 실제 뉴스보다 훨씬 빠르게 퍼졌습니다. 따라서 이 프로젝트는 허위 저널리즘을 파악하고 소셜 미디어 뉴스의 진위 여부를 파악하는 것을 목표로 합니다. TfidfVectorizer를 구축하고 PassiveAggressiveClassifier를 사용하여 뉴스를 "가짜"와 "진짜"로 분류해야 하는 Python을 사용하여 수행할 수 있습니다. 이 모든 것은 7796×4 형태의 데이터 세트를 사용하여 JupyterLab에서 실행됩니다.

2. 기후 변화와 세계 식량 공급에 대한 영향 시각화

데이터 과학의 필수적인 부분은 더 많은 청중에게 데이터 통찰력을 시각화하고 제시하는 것입니다. 이 프로젝트의 일환으로 연구원의 주요 목표는 지구 평균 기온의 변화와 대기 중 이산화탄소 농도 상승을 시각화하는 것입니다. 또한, 이 데이터 과학 프로젝트는 변화하는(그리고 악화되는) 지구 기후 조건이 전 세계 식량 생산에 미치는 영향에 초점을 맞추고 있습니다. 따라서 이 프로젝트는 온도 및 강수 패턴 변화의 의미와 이것이 주요 작물 생산에 미치는 영향을 연구하고 다른 시간대의 생산량을 비교하는 것을 목표로 합니다.

3. 감정 분석

오늘날 많은 데이터 기반 기업은 감정 분석 모델을 활용하여 제품 및 서비스에 대한 소비자 행동을 평가합니다. 피드백이나 리뷰에 표현된 견해를 분석하고 분류하여 제품/서비스에 대한 고객의 인상이 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지 판단하는 과정을 말합니다. 클래스가 이진(긍정 및 부정) 또는 다중(행복, 슬픔, 화남, 혐오감 등)일 수 있는 분류 유형입니다. R에서 이 데이터 과학 프로젝트를 구현하고 janeaustenR 또는 Tidytext 패키지 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.

4. 도로 차선 감지

자율 주행 자동차는 여전히 공상 과학 소설의 무언가처럼 보일지 모르지만 지금, 여기 있습니다! 무인 자동차 개발에 중요한 핵심 기술 중 하나는 차선이 있는 차량을 안내하기 위해 도로에 선을 그리는 라이브 차선 감지 시스템입니다. 그것은 또한 인간 운전자에게 유용하며 자동차를 조종할 방향을 보여줍니다. 실제 도로 차선 감지 프로젝트는 Python으로 수행할 수 있습니다. 목표는 입력 이미지 또는 연속 비디오 프레임을 통해 차선을 식별하는 응용 프로그램을 개발하는 것입니다.

5. 챗봇

챗봇은 최고의 고객 경험을 제공하고자 하는 기업에게 없어서는 안될 커뮤니케이션 도구가 되었습니다. 개인화 된 고객 서비스를 제공하는 것 외에도 챗봇은 절약되는 시간과 비용으로 인해 조직 전체에서 보편화되었습니다. 널리 사용되기 때문에 시도해볼 가치가 있는 가장 수요가 많은 데이터 과학 프로젝트 중 하나가 되는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 챗봇은 딥 러닝 기술을 사용하여 소비자와 상호 작용하며 주로 RNN(재귀 신경망)을 사용하여 훈련됩니다. 챗봇 프로젝트는 Python의 Intents JSON 파일 데이터 세트를 사용하여 수행할 수 있습니다.

6. 운전자 졸음 감지

또 다른 흥미로운 데이터 과학 프로젝트 아이디어는 Python을 사용하여 Keras 및 OpenCV 졸음 감지 시스템을 구축하는 것입니다. 운전자가 운전 중 졸음으로 인해 사고가 발생하는 것은 흔한 일이며, 이 프로젝트는 문제를 시도하고 완화할 수 있는 좋은 방법입니다. 목표는 졸린 운전자의 행동을 제 시간에 감지하고 윙윙거리는 알람을 통해 경보를 발생시키는 모델을 구축하는 것입니다. 사람의 눈이 감았는지 닫혔는지에 따라 이미지를 분류하는 딥 러닝 모델을 사용합니다. OpenCV가 얼굴과 눈의 움직임을 감지하는 동안 Keras는 심층 신경망을 사용하여 운전자의 눈이 감겼는지 열려 있는지 확인합니다.

7. 성별 및 연령 감지

OpenCV를 사용한 성별 및 연령 감지 프로젝트는 초보자에게 가장 흥미로운 데이터 과학 프로젝트 중 하나입니다. 이것은 컴퓨터 비전을 기반으로 하며, 이 프로젝트를 통해 CNN(convolutional neural network)의 실용적인 유틸리티를 배울 수 있습니다. 이 실시간 프로젝트는 얼굴 이미지를 통해 사람의 나이와 성별을 인식할 수 있는 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. 표정, 메이크업, 조명 등 다양한 요인으로 인해 실제 나이를 결정하기 어려울 수 있으므로 이 프로젝트에서는 회귀 모델 대신 분류 모델을 사용합니다. 따라서 코딩 기술을 향상시킬 수 있는 충분한 범위가 있는 인상적인 데이터 과학 프로젝트가 됩니다.

8. 필기 숫자 인식

MNIST 손으로 쓴 숫자 데이터 세트는 데이터 과학자와 머신 러닝 애호가가 손에 넣을 수 있는 훌륭한 리소스입니다. 이 프로젝트는 CNN을 통해 구현되며 컴퓨터 시스템이 손으로 쓴 형식의 문자와 숫자를 인식할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 실시간 예측을 위해 캔버스에 숫자를 그리는 그래픽 사용자 인터페이스를 구축하고 숫자를 예측하는 모델을 구축합니다. 이 프로젝트는 Keras 및 Tkinter 라이브러리의 실제 적용을 포함하며 데이터 과학 기술을 연마하는 좋은 방법입니다.

9. 이미지 캡션 생성기

이미지 캡션 생성에는 이미지의 컨텍스트를 인식하고 영어와 같은 언어로 설명하는 자연어 처리 및 컴퓨터 비전이 포함됩니다. 잘 구성된 문장을 사용하여 이미지 내용을 정확하게 설명하는 것은 어렵지만 사용자, 특히 시각 장애인에게 막대한 영향을 미칩니다. 방대한 데이터 세트의 가용성과 딥 러닝 기술의 발전으로 이미지에 대한 캡션을 생성할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다. 이 프로젝트의 목표는 CNN과 RNN을 사용하여 이미지 캡션 생성기를 만드는 것입니다. Flickr8k는 이미지 캡션을 시작하기 위한 훌륭한 데이터세트입니다.

10. 음성 감정 인식

음성 감정 인식은 음성을 통해 인간의 감정을 해석하는 인기 있는 데이터 과학 프로젝트입니다. 데이터 세트는 인간의 감정을 모니터링하기 위한 다양한 사운드 파일로 구성됩니다. 또한 이 프로젝트는 개인의 목소리에서 감정을 감지할 수 있는 MLPClassifier를 사용하는 것을 수반합니다. NumPy, Soundfile, Pysudio 및 Sklearn과 함께 음악 및 오디오 분석을 위한 Python 패키지 Librosa가 여기에 사용됩니다. 음성 감정 인식은 제품에 대한 고객의 반응을 감지하기 위한 콜 센터, 음성 상호 작용을 개선하기 위한 IVR 시스템, 개인의 감정과 기분에 적합한 컴퓨터 시스템 개발 등과 같은 여러 분야에서 응용 프로그램을 찾습니다.

upGrad로 데이터 과학 기술을 업그레이드하십시오

데이터 과학 의 upGrad 고급 인증 프로그램은 데이터 과학 경력을 시작하려는 실무 전문가를 위해 설계된 8개월 온라인 과정입니다. 강력한 코스 커리큘럼은 데이터 과학 분야에서 유망한 경력을 쌓을 수 있도록 개인을 준비시키기 위해 Python, 통계, SQL 및 기계 학습에 대한 최고의 기술을 제공합니다.

프로그램 하이라이트:

• IIT Bangalore의 데이터 과학 고급 인증서
• 7개 이상의 사례 연구 및 프로젝트를 통한 300시간 이상의 학습
• 글로벌 전문가와의 라이브 세션
• 85개국 이상에서 온 동료들과의 교류 기회
• 산업 네트워킹 및 360도 경력 지원

수요가 많은 데이터 과학 기술을 마스터하고 싶다면 여기가 기회입니다. upGrad의 엄격한 업계 관련 프로그램은 몰입형 학습 경험을 제공하기 위해 저명한 교수진 및 업계 전문가와 협력하여 설계 및 제공됩니다. 40,000명 이상의 글로벌 학습자 기반과 프로그램의 영향을 받는 500,000명 이상의 실무 전문가와 함께 upGrad는 온라인 고등 교육 기술 산업에서 계속 벤치마크를 설정하고 있습니다.

세계 최고의 대학에서 온라인으로 데이터 과학 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.