13 ekscytujących pomysłów i tematów dotyczących projektów Data Science dla początkujących w USA [2023]

Projekty Data Science świetnie nadają się do ćwiczenia i dziedziczenia nowych umiejętności analizy danych, aby wyprzedzić konkurencję i zdobyć cenne doświadczenie. Pozwalają pracować z różnymi typami danych, stosować różne techniki i narzędzia oraz lepiej rozumieć domenę nauki o danych. Oto 13 ekscytujących projektów nauki o danych dla początkujących , które możesz sprawdzić, aby rozpocząć swoją podróż.

Pomysły i tematy projektów Data Science

1. Skrobanie sieci z uczeniem maszynowym

Web scraping z uczeniem maszynowym to jeden ze stosunkowo nowych pomysłów na projekty data science , które łączą moc zarówno web scrapingu, jak i uczenia maszynowego. Możesz szybko i dokładnie zbierać dane ze stron internetowych i wykorzystywać je do generowania spostrzeżeń biznesowych.

W tym projekcie data science można wyodrębnić ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane ze stron internetowych, przechowywać je w bazie danych lub w ustrukturyzowanych formatach, takich jak plik CSV lub JSON, a następnie użyć algorytmów uczenia maszynowego napisanych w języku R lub Python do identyfikacji wzorców, trendów, i spostrzeżenia z danych strony internetowej.

2. Analiza i wizualizacja danych ze spisu powszechnego w USA

Uczenie maszynowe może służyć do analizowania i wizualizacji danych ze spisu powszechnego w USA. Można go używać do identyfikowania wzorców i trendów w danych oraz do opracowywania modeli predykcyjnych używanych do prognozowania trendów populacji. Jest to jeden z najciekawszych tematów badawczych związanych z nauką o danych, jakie możesz mieć w swoim CV.

• Zbierz Dane ze Spisu Ludności Stanów Zjednoczonych z Biura Spisu Ludności Stanów Zjednoczonych .
• Wstępnie przetwórz dane, czyszcząc je i porządkując.
• Utwórz model do analizy danych przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego.
• Wizualizuj wyniki za pomocą wykresów, wykresów i innych wizualizacji.

3. Klasyfikacja cyfr pisanych odręcznie przy użyciu zbioru danych MNIST

Zbiór danych MNIST to baza danych odręcznie zapisanych cyfr używana jako punkt odniesienia do testowania różnych algorytmów uczenia maszynowego. Ma 60 000 obrazów treningowych i 10 000 obrazów testowych. Obrazy mają wymiary 28×28 pikseli i są w skali szarości.

• Pobierz zestaw danych MNIST i podziel go na zestawy treningowe i testowe.
• Normalizuj wartości pikseli, konwertuj je na liczby zmiennoprzecinkowe i przekształcaj dane w odpowiedni format.
• Utwórz model konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN), aby sklasyfikować cyfry.
• Wytrenuj model na zbiorze treningowym, używając odpowiedniego optymalizatora i funkcji strat.
• Oceń model na zestawie testowym i zmierz jego dokładność.
• Dostosuj parametry i hiperparametry modelu, aby poprawić jego dokładność.

4. Zrozumienie i przewidywanie ruchu na giełdzie

Wykorzystanie uczenia maszynowego do zrozumienia i przewidywania ruchów giełdowych to jeden z najlepszych pomysłów na projekt analizy danych . Wykorzystując moc nauki o danych i uczenia maszynowego, inwestorzy i handlowcy mogą tworzyć bardziej wyrafinowane strategie handlu akcjami i zdobywać przewagę na rynku

• Zbieraj dane z rynków finansowych, takie jak ceny akcji, wolumen i aktualności.
• Normalizuj dane i usuń wszelkie wartości odstające.
• Twórz modele przy użyciu technik uczenia maszynowego, takich jak regresja, drzewa decyzyjne i sieci neuronowe.
• Oceń modele, testując modele na testowym zbiorze danych i mierząc wydajność każdego modelu.
• Dopracuj modele, poprawiając hiperparametry modeli lub dodając więcej funkcji do danych.

Ucz sięonlinena kursach nauki o danychna najlepszych światowych uniwersytetach.Zdobądź programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

5. Wykrywanie oszustw związanych z kartami kredytowymi dzięki uczeniu maszynowemu

Data Science i Machine Learning mogą być wykorzystywane do identyfikowania podejrzanych i oszukańczych transakcji, takich jak oszustwa związane z kartami kredytowymi.

• Zbieraj dane, w tym informacje o oszukańczych i nieoszukańczych transakcjach kartą kredytową, takie jak godzina i data transakcji, kwota i zaangażowany handlowiec.

• Usuń wszelkie nieistotne dane, znormalizuj dane i usuń wszelkie wartości odstające.

• Używaj technik, takich jak wybór cech, inżynieria cech i redukcja wymiarów.

• Trenuj model przy użyciu technik, takich jak drzewa decyzyjne, maszyny wektorów nośnych, regresja logistyczna i sieci neuronowe.

• Oceń model za pomocą technik walidacji krzyżowej, precyzji i przypominania.

6. Budowanie systemu rekomendacji z filtrowaniem opartym na współpracy

Filtrowanie oparte na współpracy to system rekomendacji, który wykorzystuje preferencje innych użytkowników do polecania elementów danemu użytkownikowi. Jest powszechnie używany w aplikacjach platform handlu elektronicznego i transmisji strumieniowej, takich jak Netflix i Amazon, do sugerowania elementów, które użytkownik może uznać za interesujące na podstawie tego, co inni użytkownicy o podobnych zainteresowaniach polubili lub obejrzeli

• Zbieraj dane użytkowników o elementach, które im się podobały lub z którymi wchodzili w interakcje.
• Utwórz macierz elementów użytkownika, tabelę zawierającą informacje o każdym użytkowniku i elementach, z którymi wszedł w interakcję.
• Generuj oceny podobieństw między przedmiotami, obliczając stopień podobieństwa elementów do siebie w oparciu o preferencje użytkowników, którzy weszli w interakcję z obydwoma elementami.
• Użyj tych wyników podobieństwa, aby wygenerować rekomendacje dla każdego użytkownika, dopasowując je do elementów w macierzy elementów użytkownika podobnych do tych, z którymi już wchodzili w interakcję.

Sprawdź nasze amerykańskie programy nauki o danych

7. Analiza i wizualizacja danych dotyczących nieruchomości

Dane dotyczące nieruchomości w USA można analizować i wizualizować za pomocą technik uczenia maszynowego. Jest to jeden z pomysłów na projekt dotyczący analizy danych , w ramach którego uczenie maszynowe może przewidywać przyszłe trendy na rynku nieruchomości, pomagając inwestorom i kupującym podejmować świadome decyzje.

• Zbieraj dane z wykazów nieruchomości i rejestrów publicznych. Obejmuje to lokalizację, wielkość, udogodnienia, ceny i inne istotne cechy.
• Oczyść i przygotuj dane do analizy. Obejmuje to usunięcie wszelkich wartości odstających, normalizację danych i przekształcenie ich w format odpowiedni do analizy.
• Korzystaj ze statystyk opisowych i wnioskowania, aby analizować dane i odkrywać wnioski. Obejmuje to obliczanie statystyk podsumowujących, tworzenie wizualizacji i przeprowadzanie testów w celu wykrycia korelacji i innych wzorców.
• Używaj wizualizacji danych do przekazywania spostrzeżeń. Obejmuje to tworzenie wykresów, map i innych wizualizacji pomagających zilustrować dane i przekazać kluczowe wnioski.

8. Rozpoznawanie twarzy za pomocą CNN

Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) mogą być używane do rozpoznawania twarzy poprzez robienie zdjęć twarzy, a następnie uczenie się cech każdej twarzy. CNN nauczy się cech każdej twarzy, a następnie rozpozna twarz, gdy zostanie zaprezentowana.

• Zbierz zestaw danych oznaczonych obrazów. Ten zestaw danych powinien zawierać obrazy twarzy ludzi z etykietami dla każdego obrazu wskazującymi, która osoba jest na obrazie.

• Wstępnie przetwórz obrazy, zmieniając ich rozmiar, konwertując je do skali szarości i normalizując wartości pikseli.

• Podziel zestaw danych na zestawy szkoleniowe, walidacyjne i testowe.

• Zaprojektuj architekturę konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN). Może to obejmować wybór liczby warstw, rozmiaru jąder, rodzaju funkcji aktywacji i innych hiperparametrów.

• Trenuj model na zbiorze treningowym. Monitoruj wydajność zestawu sprawdzania poprawności, aby określić, kiedy należy przerwać szkolenie.
• Oceń model na zbiorze treningowym.

9. Analiza danych z sieci społecznościowych za pomocą analizy nastrojów

Analiza nastrojów to potężne narzędzie do analizowania danych z sieci społecznościowych. Może nam pomóc zrozumieć, co ludzie myślą o określonych tematach lub produktach. Dzięki uczeniu maszynowemu możemy tworzyć zaawansowane modele, które mogą analizować duże ilości danych, aby dokładnie identyfikować nastroje.

• Zbieraj dane z serwisów społecznościowych. Można to zrobić za pomocą interfejsów API.
• Przekształć dane do odpowiedniego formatu przy użyciu technik przetwarzania języka naturalnego (NLP) w celu wyodrębnienia odpowiednich cech z tekstu lub zastosowania innych technik przekształcania danych.
• Zastosuj do niego modele uczenia maszynowego. Typowe modele używane do analizy tonacji obejmują maszyny wektorów nośnych, regresję logistyczną i sieci neuronowe.
• Oceń wyniki analizy, aby zrozumieć, jak dokładnie działa model.

Przeczytaj nasze popularne artykuły w USA — Data Science

10. Klasyfikacja obrazów z głębokim uczeniem

Ten projekt ma na celu stworzenie modelu głębokiego uczenia się, który może klasyfikować i identyfikować obrazy przy użyciu różnych technik. Zbiorem danych wybranym do tego projektu jest baza danych ImageNet. Obrazy zostaną oznaczone odpowiednimi kategoriami, takimi jak zwierzęta, rośliny, przedmioty i ludzie.

• Gromadzenie i wstępne przetwarzanie danych:
  • Zbierz obrazy, które chcesz sklasyfikować.
  • Wstępne przetwarzanie obrazów (zmiana rozmiaru, normalizacja itp.). Można to zrobić za pomocą biblioteki Keras.

• Zdefiniuj architekturę modelu:
  • Wybierz model konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN). Skonfiguruj warstwy, funkcje aktywacji, optymalizatory itp.

• Trenuj model:
  • Wprowadź obrazy do modelu.
  • Monitoruj proces szkolenia.
  • W razie potrzeby dostosuj parametry modelu.

• Przetestuj model:
  • Podaj niewidoczne dane jako dane testowe.
  • Przejrzyj wyniki testu.

11. Wykrywanie anomalii za pomocą nienadzorowanego uczenia maszynowego

Wykrywanie anomalii za pomocą uczenia maszynowego bez nadzoru odnosi się do procesu używania algorytmów uczenia maszynowego bez nadzoru do wykrywania wartości odstających lub anomalii w zbiorze danych.

Najpopularniejsze algorytmy uczenia maszynowego bez nadzoru do wykrywania anomalii obejmują algorytmy grupowania, takie jak k-średnie, algorytmy oparte na gęstości, takie jak DBSCAN, oraz algorytmy wykrywania wartości odstających, takie jak Isolation Forest. Algorytmy te mogą służyć do wykrywania anomalii w różnych zestawach danych, takich jak dane finansowe, dane szeregów czasowych i dane obrazów.

12. Analiza i wizualizacja danych dotyczących zanieczyszczenia powietrza

Zanieczyszczenie powietrza jest poważnym globalnym problemem zdrowotnym i może poważnie wpłynąć na zdrowie ludzi, środowisko i klimat. Jednym ze sposobów monitorowania i oceny jakości powietrza jest gromadzenie i analizowanie danych dotyczących zanieczyszczenia powietrza.

• Zbierz dane dotyczące zanieczyszczenia powietrza, które obejmują informacje o jakości powietrza, temperaturze, wilgotności, prędkości wiatru i innych zmiennych istotnych dla analizy.
• Oczyść i wstępnie przetwórz dane.
• Używaj algorytmów statystycznych i uczenia maszynowego do analizowania danych i identyfikowania wzorców lub korelacji między zanieczyszczeniem powietrza a innymi zmiennymi środowiskowymi.
• Wizualizuj dane za pomocą różnych narzędzi do wizualizacji, takich jak wykresy, wykresy punktowe i mapy cieplne.
• Zinterpretuj wyniki analizy i wyciągnij wnioski dotyczące danych dotyczących zanieczyszczenia powietrza.

13. Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą uczenia maszynowego

Celem tego projektu jest opracowanie modelu uczenia maszynowego do prognozowania szeregów czasowych.

• Zbierz dane szeregów czasowych, które chcesz prognozować. Może to obejmować dane dotyczące sprzedaży, klientów lub zapasów.
• Użyj technik wizualizacji danych, aby zrozumieć podstawowe trendy i wzorce w danych.
• Przygotuj dane, przekształcając je do formatu odpowiedniego do modelowania.
• Wybierz model uczenia maszynowego odpowiedni dla problemu prognozowania, który próbujesz rozwiązać.
• Wytrenuj model przy użyciu przygotowanych danych.
• Oceń wydajność modelu i zidentyfikuj obszary, które można poprawić.
• Dostosuj parametry modelu, aby poprawić jego wydajność.

Wniosek

Projekty data science są nieocenione w pomaganiu w wydajniejszym i skuteczniejszym zrozumieniu i interpretacji danych. Angażując się w tematy projektów związanych z nauką o danych , możesz uzyskać wgląd, przewagę konkurencyjną na rynku i podejmować lepsze, bardziej świadome decyzje. Ponadto projekty data science mogą pomóc odkryć ukryte trendy i relacje, które mogą zoptymalizować procesy i zmaksymalizować zasoby.

Chcesz budować swoją karierę w Data Science? Zaawansowany program certyfikacji IIITB w zakresie nauki o danych i uczenia maszynowego to kompleksowy program mający na celu przekształcenie cię w mistrza podstaw nauki o danych i uczenia maszynowego.

Ten kurs obejmuje

• Wykłady interaktywne
• Laboratoria praktyczne
• Studia przypadków z prawdziwego świata
• Ekskluzywny portal z ofertami pracy i nie tylko