8 najważniejszych projektów i tematów eksploracji danych w Pythonie [dla nowicjuszy]

Chcesz sprawdzić swoje umiejętności eksploracji danych? Trafiłeś we właściwe miejsce, ponieważ ten artykuł pokaże Ci najpopularniejsze projekty eksploracji danych w Pythonie. Wybierz jedną z poniższych opcji, która odpowiada Twoim zainteresowaniom i wymaganiom.

Szczegółowo omówiliśmy każdy projekt, abyś mógł łatwo każdy z nich zrozumieć i od razu zacząć nad nim pracować.

Najlepsze pomysły na projekty eksploracji danych w Pythonie

1. TourSense dla turystyki

Projekt TourSense jest jednym z najlepszych pomysłów na projekty eksploracji danych w Pythonie dla zaawansowanych studentów szukających wyzwań. TourSense to platforma do analizy preferencji i identyfikacji turystów przy użyciu danych transportowych w skali miasta. Koncentruje się na przezwyciężaniu ograniczeń konwencjonalnych źródeł danych wykorzystywanych do eksploracji danych związanych z turystyką, takich jak media społecznościowe i ankiety.

W tym projekcie będziesz musiał zaprojektować model analizy preferencji turystów, dlatego ważne jest, aby zapoznać się z podstawami uczenia maszynowego w tym projekcie. Twoje rozwiązanie powinno mieć funkcjonalny i interaktywny interfejs użytkownika, aby uprościć użytkowanie przez klienta.

Twoje rozwiązanie powinno być w stanie przejrzeć prawdziwe zbiory danych i zidentyfikować wśród nich turystów. Połączenie systemu identyfikacji turystów i modelu analizy preferencji pomoże użytkownikowi w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji dotyczących potencjalnych klientów i zrozumieniu trendów turystycznych na ich obszarach.

Takie narzędzie byłoby idealne dla biur podróży, hoteli, resortów i wielu innych przedsiębiorstw działających w branży turystycznej i hotelarskiej. Jeśli jesteś zainteresowany wykorzystaniem swoich umiejętności Pythona w tych branżach, powinieneś spróbować swoich sił w tym projekcie.

2. Inteligentny system transportowy

W tym projekcie tworzysz wielofunkcyjny system ruchu, który upraszcza zarządzanie ruchem. To doskonały projekt dla każdego, kto chce wykorzystać swoje umiejętności techniczne w sektorze publicznym.

Twój model ruchu musiałby zapewniać, że system transportu pozostanie wydajny i bezpieczny dla pasażerów. W przypadku swojego inteligentnego systemu transportowego możesz pobrać dane z ostatnich trzech lat z renomowanej firmy świadczącej usługi autobusowe. Po zebraniu danych należy zastosować jednowymiarową regresję wieloliniową do prognozowania pasażerów w systemie.

Teraz możesz obliczyć minimalną liczbę autobusów potrzebną do inteligentnego systemu transportowego. Po wykonaniu tych kroków konieczne będzie zweryfikowanie wyników za pomocą implementacji statystycznych, takich jak średnie odchylenie bezwzględne (MAD) lub średni bezwzględny błąd procentowy (MAPE).

Jako początkujący możesz skoncentrować się na prostym wydobyciu danych i stworzeniu zoptymalizowanego systemu zarządzającego transportem (takiego jak wymagana liczba autobusów). Jeśli chcesz, aby projekt był bardziej wymagający, możesz dodać funkcjonalność przydzielania odpowiednich zasobów i zmniejszania korków poprzez sprawdzanie terminów i statystyk dojazdów.

Ten projekt pomoże Ci przetestować wiele sekcji Twojej wiedzy z zakresu nauki o danych i zrozumieć, w jaki sposób są one ze sobą powiązane.

3. Grupowanie wielu widoków oparte na wykresach

Zaprojektujesz oparty na wykresie model grupowania z wieloma widokami, który waży macierze wykresów danych dla wszystkich widoków i generuje połączoną macierz, dając Ci ostateczne klastry.

Grupowanie z wieloma widokami oparte na wykresach (GMC) jest znacznie lepsze niż konwencjonalne rozwiązania klastrowe, ponieważ te ostatnie wymagają oddzielnego utworzenia końcowego klastra. Konwencjonalne metody grupowania nie przywiązują dużej wagi do wagi każdego widoku, co jest bardzo ważnym czynnikiem przy generowaniu ostatecznej macierzy. Co więcej, wszystkie działają na stałych macierzach podobieństwa wykresów dla wszystkich widoków.

Stworzenie i wdrożenie prawidłowo działającego rozwiązania opartego na GMC jest wyzwaniem samym w sobie. Jeśli jednak chcesz podnieść poprzeczkę, możesz podzielić punkty danych na wymagane klastry bez użycia parametru dostrajania. Podobnie można zoptymalizować funkcję celu za pomocą iteracyjnego algorytmu optymalizacji.

Praca nad tym projektem pozwoli zapoznać się z algorytmami klastrowania i ich implementacją, które są jednymi z najpopularniejszych rozwiązań klasyfikacyjnych w data science.

4. Przewidywanie wzorców konsumpcji

Ostatnio nastąpił ogromny wzrost ilości danych konsumenckich i biznesowych. Od zakupów online po zamawianie jedzenia, istnieje wiele obszarów, w których ludzie codziennie generują mnóstwo danych. Firmy wykorzystują modele predykcyjne do sugerowania użytkownikom nowych produktów lub usług. Pozwala im to poprawić wrażenia użytkownika, jednocześnie zapewniając klientowi spersonalizowane sugestie, które mają największą szansę na generowanie sprzedaży.

Podczas gdy konwencjonalny system rekomendacji może opierać się na prostych danych, takich jak wprowadzone zainteresowania użytkownika, ale w przypadku w pełni funkcjonalnego i skutecznego systemu rekomendacji potrzebne są dane dotyczące przeszłych zachowań użytkownika (przeszłe zakupy, polubienia itp.).

Aby rozwiązać ten problem, stworzysz model mieszany, który zawiera zarówno nowe, jak i powtarzające się zdarzenia. Koncentruje się na przekazywaniu dokładnych prognoz zużycia zgodnie z preferencjami użytkownika w zakresie eksploatacji i eksploracji. Jest to jeden z najbardziej osobliwych pomysłów na projekty eksploracji danych w Pythonie, ponieważ będziesz musiał przeprowadzić analizę eksperymentalną przy użyciu zestawów danych ze świata rzeczywistego.

W zależności od Twojego doświadczenia i wiedzy, możesz wybrać odpowiednią liczbę źródeł danych.

Ten projekt da ci doświadczenie w wydobywaniu danych z wielu źródeł. Dowiesz się również o systemach rekomendacji, które są ważnym tematem w uczeniu maszynowym i nauce o danych.

5. Modelowanie wpływu społecznego

Ten projekt wymaga znajomości głębokiego uczenia się, ponieważ będziesz przeprowadzać sekwencyjne modelowanie zainteresowań użytkowników. Najpierw musisz przeprowadzić wstępną analizę dwóch zestawów danych (Epinions i Yelp). Następnie odkryjesz statystycznie sekwencyjne działania ich użytkowników i ich kręgów społecznych, w tym wpływ społeczny na podejmowanie decyzji i autokorelację czasową.

Na koniec będziesz korzystać z modelu głębokiego uczenia SA-LSTM (długotrwała pamięć długoterminowa z obsługą społeczną), który może przewidywać interesujące miejsca i rodzaj przedmiotów, które konkretny użytkownik odwiedzi lub kupi następnym razem.

Jeśli jesteś zainteresowany studiowaniem głębokiego uczenia się, jest to z pewnością jeden z najlepszych projektów eksploracji danych w Pythonie. Zapoznasz się z podstawami głębokiego uczenia się i sposobem działania modelu głębokiego uczenia się. Dowiesz się również, jak korzystać z modelu uczenia głębokiego w rzeczywistych aplikacjach.

6. Automatyczna klasyfikacja osobowości

Czy próbowałeś testów osobowości? Jeśli uznasz je za przyjemne, z pewnością pokochasz pracę nad tym projektem.

W tym projekcie eksploracji danych stworzyłbyś system przewidywania osobowości. Taki system ma wiele zastosowań w poradnictwie zawodowym i doradztwie zawodowym, ponieważ pomaga przewidzieć temperament kandydata i jego zgodność z różnymi rolami.

Jest to szczególnie interesujący projekt dla studentów zainteresowanych zarządzaniem i zasobami ludzkimi. Będziesz tworzyć rozwiązanie klasyfikacji osobowości, które dzieli uczestników na różne typy osobowości zgodnie z przeszłymi wzorcami klasyfikacji i danymi wejściowymi dostarczonymi przez uczestników.

Zwróć uwagę, że jest to projekt na poziomie zaawansowanym i powinieneś znać wiele koncepcji dotyczących analizy danych, aby nad nim pracować. Twój system klasyfikacji osobowości powinien przechowywać dane związane z osobowością w dedykowanej bazie danych, gromadzić powiązane cechy każdego użytkownika, wyodrębniać wymagane cechy z danych wejściowych uczestnika, badać je i łączyć zachowanie użytkownika i związane z osobowością obecne w bazie danych. Wynikiem byłoby przewidywanie typu osobowości uczestnika.

7. Analiza nastrojów i eksploracja opinii

Analiza nastrojów to zbiór procesów i technik, które pomagają organizacjom uzyskać informacje o tym, jak ich klienci postrzegają ich produkty lub usługi. Pomaga organizacjom zrozumieć reakcję ich klientów na konkretny produkt lub usługę. Ze względu na pojawienie się mediów społecznościowych znaczenie analizy sentymentu znacznie wzrosło w ciągu ostatnich kilku lat.

W tym projekcie stworzysz proste narzędzie do analizy sentymentu, które przeprowadza eksplorację danych w celu zbierania treści na temat marki (posty w mediach społecznościowych, tweety, artykuły na blogu itp.). Następnie system musiałby sprawdzić treść i porównać ją z wybranym zbiorem pozytywnych i negatywnych słów i fraz.

Niektóre pozytywne frazy lub słowa mogą obejmować „dobra obsługa klienta”, „doskonała”, „ładna” itp. To samo dotyczy negatywnych słów i zwrotów. Po przeprowadzeniu porównania rozwiązanie wydałoby werdykt, jak klienci postrzegają dany produkt lub usługę.

8. Praktyczny schemat PEK

To projekt dla entuzjastów cyberbezpieczeństwa. Tutaj utworzysz rozwiązanie do publicznego szyfrowania z wyszukiwaniem słów kluczowych (PEKS). Pomaga w zapobieganiu wyciekom wiadomości e-mail, a w rezultacie wyciekom poufnych informacji i komunikacji. Rozwiązanie umożliwiłoby użytkownikom szybkie przechodzenie przez dużą zaszyfrowaną bazę danych e-mail i pomogłoby im w wyszukiwaniu logicznym i zawierającym wiele słów kluczowych. Należy pamiętać, że rozwiązanie zapewniłoby, że żadne dodatkowe informacje o użytkowniku nie zostaną ujawnione podczas wykonywania tych funkcji.

W systemie szyfrowania z kluczem publicznym system ma dwa klucze, prywatny i publiczny. Odbiorca wiadomości zachowuje klucz prywatny, podczas gdy klucz publiczny pozostaje dostępny dla wszystkich.

Wniosek

Praca nad projektami eksploracji danych w Pythonie może wiele nauczyć o data science i jej implementacjach. Eksploracja danych jest istotnym aspektem nauki o danych i jeśli chcesz rozpocząć karierę w nauce o danych, musisz być biegły w tej umiejętności. Te pomysły na projekty eksploracji danych w Pythonie z pewnością pomogłyby Ci w opanowaniu sedna eksploracji danych.

Jeśli jednak chcesz bardziej zindywidualizowanej nauki, zalecamy wzięcie udziału w kursie nauki o danych. Nauczy Cię wszystkich umiejętności niezbędnych do zostania profesjonalistą w zakresie nauki danych, w tym eksploracji danych. Uczysz się pod okiem ekspertów branżowych, którzy odpowiedzą na Twoje pytania, rozwieją Twoje wątpliwości i poprowadzą Cię przez cały kurs.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.