10 najlepszych projektów z zakresu analizy danych w czasie rzeczywistym, których potrzebujesz, aby zdobyć praktyczne doświadczenie

Niezależnie od tego, czy jesteśmy tego świadomi, czy nie, prawie każda podejmowana przez nas aktywność online pozostawia cyfrowe ślady. Ścieżka online, którą zostawiamy, ma potencjał, by wydobyć znaczące informacje na temat zachowań konsumentów i ogólnie otaczającego nas świata. Od zakupów online i przeglądania filmów na platformach OTT po rezerwację taksówki, każde działanie online użytkowników jest jak kopalnia informacji, które analitycy danych mogą analizować w celu zrozumienia trendów i wzorców. Skoro więc dane w czasie rzeczywistym są dostępne na wyciągnięcie ręki, dlaczego nie wykorzystać ich do zaprojektowania ekscytujących i angażujących projektów z zakresu analizy danych?

10 najlepszych pomysłów na projekty z dziedziny nauki o danych

Data science bez wątpienia stała się jedną z najbardziej poszukiwanych umiejętności na świecie. Ale samo poznanie teorii na nic się nie zda, chyba że wykorzystasz swoje umiejętności w praktyce. Jeśli szukałeś inspirujących pomysłów na projekty z dziedziny nauki danych, oto lista 10 najlepszych projektów z dziedziny nauki danych dla początkujących.

1. Wykrywanie fałszywych wiadomości

W świecie, w którym informacje są na wyciągnięcie ręki, odporność na fałszywe wiadomości to luksus, na który prawie nikt z nas nie może sobie pozwolić. Fałszywe wiadomości to fałszywe i wprowadzające w błąd informacje, które są zwykle rozpowszechniane za pośrednictwem mediów społecznościowych i innych platform internetowych w celu, w większości przypadków, realizacji programu politycznego. Co gorsza, rozpowszechniały się one znacznie szybciej niż autentyczne wiadomości. Dlatego ten projekt ma na celu opanowanie fałszywego dziennikarstwa i wykrycie autentyczności wiadomości z mediów społecznościowych. Można to zrobić za pomocą Pythona, w którym musisz zbudować TfidfVectorizer i użyć PassiveAggressiveClassifier, aby podzielić wiadomości na „Fake” i „Real”. Wszystko to zostanie wykonane w JupyterLab przy użyciu zestawu danych w kształcie 7796×4.

2. Wizualizacja zmian klimatycznych i wpływu na globalną podaż żywności

Integralną częścią nauki o danych jest wizualizacja i prezentacja wglądu w dane szerszemu gronu odbiorców. W ramach tego projektu nadrzędnym celem badacza będzie wizualizacja zmian średnich temperatur na świecie oraz wzrostu stężenia dwutlenku węgla w atmosferze. Co więcej, ten projekt nauki o danych koncentruje się również na tym, jak zmieniające się (i pogarszające się) globalne warunki klimatyczne wpływają na produkcję żywności na całym świecie. Dlatego celem projektu będzie zbadanie konsekwencji zmieniających się wzorców temperatury i opadów oraz ich wpływu na produkcję podstawowych roślin uprawnych, a także porównanie wyników w różnych strefach czasowych.

3. Analiza sentymentu

Wiele firm opartych na danych wykorzystuje obecnie model analizy sentymentu do oceny zachowań konsumentów wobec ich produktów i usług. Odnosi się do procesu analizowania i kategoryzowania poglądów wyrażonych w informacjach zwrotnych lub przeglądzie w celu ustalenia, czy wrażenie klienta na temat produktu/usługi jest pozytywne, negatywne czy neutralne. Jest to rodzaj klasyfikacji, w której klasy mogą być binarne (pozytywne i negatywne) lub wielokrotne (szczęśliwy, smutny, zły, zniesmaczony itp.). Możesz zaimplementować ten projekt analizy danych w języku R i użyć zestawu danych pakietu janeaustenR lub Tidytext.

4. Wykrywanie linii pasa drogowego

Samojezdne samochody mogą nadal wydawać się czymś z powieści science fiction, ale teraz są tutaj! Jedną z kluczowych technologii, która odgrywa kluczową rolę w opracowywaniu samochodów autonomicznych, jest system wykrywania linii pasa ruchu na żywo, w którym linie są rysowane na drogach, aby kierować pojazd tam, gdzie znajdują się pasy. Przydaje się również dla kierowców i wskazuje kierunek, w którym należy kierować samochodem. Projekt wykrywania linii pasa ruchu na żywo można wykonać w Pythonie. Celem będzie opracowanie aplikacji do identyfikacji linii pasa drogowego na podstawie obrazów wejściowych lub ciągłej klatki wideo.

5. Chatboty

Chatboty stały się nieodzownym narzędziem komunikacji dla firm, które chcą oferować klientom najwyższy poziom obsługi. Oprócz zapewniania spersonalizowanej obsługi klienta, chatboty stały się powszechne w organizacjach ze względu na samą oszczędność czasu i pieniędzy. Nic dziwnego, że ich szerokie zastosowanie czyni je jednym z najbardziej pożądanych projektów z zakresu analizy danych, które warto wypróbować. Chatboty wykorzystują techniki głębokiego uczenia się do interakcji z konsumentami i są szkolone głównie za pomocą RNN (rekurencyjnych sieci neuronowych). Projekt chatbota można wykonać za pomocą zestawu danych Intents JSON w Pythonie.

6. Wykrywanie senności kierowcy

Innym ciekawym pomysłem na projekt data science jest zbudowanie systemu wykrywania senności Keras i OpenCV przy użyciu Pythona. Wypadki zdarzają się z powodu zasypiania kierowców podczas jazdy, a ten projekt jest świetnym sposobem na złagodzenie problemu. Celem jest zbudowanie modelu do wykrywania na czas zachowania sennego kierowcy i podniesienia alarmu za pomocą brzęczącego alarmu. Wykorzystuje model głębokiego uczenia, w którym obrazy są klasyfikowane na podstawie tego, czy ludzkie oczy są otwarte, czy zamknięte. Podczas gdy OpenCV wykrywa ruchy twarzy i oczu, Keras wykorzystuje głębokie sieci neuronowe, aby określić, czy oczy kierowcy są zamknięte, czy otwarte.

7. Wykrywanie płci i wieku

Projekt wykrywania płci i wieku za pomocą OpenCV jest jednym z najbardziej ekscytujących projektów data science dla początkujących. Opiera się na wizji komputerowej, a dzięki temu projektowi będziesz mógł nauczyć się praktycznych zastosowań CNN (konwolucyjnych sieci neuronowych). Ten projekt w czasie rzeczywistym ma na celu opracowanie modelu, który może rozpoznać wiek i płeć osoby na podstawie jej obrazu twarzy. Ponieważ różne czynniki, takie jak mimika twarzy, makijaż i oświetlenie, mogą utrudniać określenie rzeczywistego wieku danej osoby, w tym projekcie zastosowano model klasyfikacji zamiast modelu regresji. W ten sposób tworzy imponujący projekt z zakresu analizy danych, który ma duży zakres, aby podnieść Twoje umiejętności kodowania.

8. Odręczne rozpoznawanie cyfr

Odręcznie napisany cyfrowy zestaw danych MNIST jest doskonałym źródłem informacji dla początkujących naukowców zajmujących się danymi i entuzjastów uczenia maszynowego. Projekt jest realizowany za pośrednictwem sieci CNN i ma na celu umożliwienie systemowi komputerowemu rozpoznawania znaków i cyfr w formatach pisanych odręcznie. Aby przewidywać w czasie rzeczywistym, zbudujesz graficzny interfejs użytkownika do rysowania liczb na płótnie i zbudujesz model do przewidywania cyfr. Projekt obejmuje praktyczne zastosowania bibliotek Keras i Tkinter i jest świetnym sposobem na doskonalenie umiejętności w zakresie analizy danych.

9. Generator podpisów graficznych

Generowanie podpisów obrazów obejmuje przetwarzanie języka naturalnego i widzenie komputerowe w celu rozpoznawania kontekstu obrazów i opisywania ich w języku takim jak angielski. Chociaż dokładne opisanie treści obrazu za pomocą dobrze sformułowanych zdań jest trudne, ma ogromny wpływ na użytkowników, zwłaszcza niedowidzących. Dzięki dostępności ogromnych zbiorów danych i zaawansowaniu technik uczenia głębokiego możliwe jest budowanie modeli, które mogą generować podpisy do obrazów. Celem tego projektu jest stworzenie generatora podpisów obrazów przy użyciu CNN i RNN. Flickr8k to doskonały zestaw danych do rozpoczęcia pracy z podpisami do obrazów.

10. Rozpoznawanie mowy emocji

Rozpoznawanie mowy emocji to popularny projekt naukowy, w którym ludzkie emocje są interpretowane za pomocą głosu. Zestaw danych zawiera różne pliki dźwiękowe do monitorowania ludzkich emocji. Ponadto projekt obejmuje użycie MLPClassifier, który może wyczuwać emocje z głosu jednostki. Używany jest tutaj pakiet Pythona Librosa do analizy muzyki i dźwięku, wraz z NumPy, Soundfile, Pysudio i Sklearn. Rozpoznawanie mowy-emocji znajduje zastosowanie w kilku dziedzinach, np. w call center do wykrywania reakcji klienta na produkt, w systemach IVR do poprawy interakcji głosowej, w rozwoju systemów komputerowych dostosowanych do emocji i nastroju jednostki itp.

Ulepsz swoje umiejętności w zakresie analizy danych dzięki upGrad

UpGrad Advanced Certificate Program w Data Science to 8-miesięczny kurs online przeznaczony dla pracujących profesjonalistów, którzy chcą rozpocząć swoją karierę w dziedzinie nauki o danych. Solidny program kursu zapewnia najlepsze umiejętności w zakresie Pythona, statystyki, SQL i uczenia maszynowego, aby przygotować osoby do obiecującej kariery w naukach o danych.

Najważniejsze punkty programu:

• Zaawansowany certyfikat z nauki o danych z IIIT Bangalore
• 300+ godzin nauki z 7+ studiami przypadków i projektami
• Sesje na żywo z globalnymi ekspertami
• Możliwość interakcji z rówieśnikami z ponad 85 krajów
• Nawiązywanie kontaktów branżowych i 360-stopniowa pomoc w karierze

Jeśli chcesz opanować pożądane umiejętności w zakresie analizy danych, oto Twoja szansa. Rygorystyczne, branżowe programy upGrad są projektowane i dostarczane we współpracy z wybitnymi wykładowcami i ekspertami z branży, aby zapewnić wciągające doświadczenie edukacyjne. Dzięki ponad 40 000 globalnej bazie uczniów i ponad 500 000 pracującym profesjonalistom, na które mają wpływ jego programy, upGrad nadal wyznacza standardy w internetowej branży wyższego EdTech.

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