Os 8 principais projetos e tópicos de mineração de dados em Python [para calouros]

Quer testar suas habilidades de mineração de dados? Você veio ao lugar certo, porque este artigo mostrará os principais projetos de mineração de dados em Python. Escolha qualquer um dos seguintes que corresponda aos seus interesses e necessidades.

Discutimos cada projeto em detalhes para que você possa entender cada um facilmente e começar a trabalhar nele imediatamente.

Principais ideias de projetos de mineração de dados em Python

1. TourSense para Turismo

O projeto TourSense está entre as melhores ideias de projetos de mineração de dados em Python para estudantes avançados que procuram um desafio. O TourSense é uma estrutura para análise de preferências e identificação de turistas usando dados de transporte em escala de cidade. Ele se concentra em superar as limitações das fontes de dados convencionais usadas para mineração de dados relacionados ao turismo, como mídias sociais e pesquisas.

Neste projeto, você terá que projetar um modelo de análise de preferências turísticas, por isso é vital estar familiarizado com os fundamentos do aprendizado de máquina para este projeto. Sua solução deve ter uma interface de usuário funcional e interativa para simplificar o uso para um cliente.

Sua solução deve ser capaz de passar por conjuntos de dados reais e identificar turistas entre eles. A combinação do sistema de identificação do turista e do modelo de análise de preferências ajudará o usuário a tomar decisões mais bem informadas sobre seus potenciais clientes e entender as tendências do turismo em suas áreas.

Uma ferramenta como essa seria perfeita para agências de viagens, hotéis, resorts e muitas outras empresas que operam no setor de viagens e hospitalidade. Se você estiver interessado em usar suas habilidades em Python nesses setores, tente este projeto.

2. Sistema de Transporte Inteligente

Neste projeto, você criaria um sistema de tráfego multifuncional que simplifica o gerenciamento de tráfego. É um excelente projeto para quem procura usar suas habilidades técnicas no setor público.

Seu modelo de tráfego teria que garantir que o sistema de transporte permaneça eficiente e seguro para seus passageiros. Para o seu sistema de transporte inteligente, você pode obter os últimos três anos de dados de uma renomada empresa de serviços de ônibus. Depois de ter obtido os dados, você deve aplicar regressão multilinear univariada para prever passageiros para seu sistema.

Agora você pode calcular o número mínimo de ônibus necessários para o seu sistema de transporte inteligente. Depois de concluir essas etapas, você precisará validar os resultados com implementações estatísticas, como desvio absoluto médio (MAD) ou erro percentual absoluto médio (MAPE).

Como iniciante, você pode se concentrar em simplesmente minerar os dados e criar o sistema otimizado que gerencia o transporte (como o número necessário de ônibus). Se você deseja tornar o projeto mais desafiador, pode adicionar a funcionalidade de alocação de recursos adequados e redução do congestionamento do tráfego, verificando o tempo e as estatísticas de deslocamento.

Este projeto ajudará você a testar várias seções de seu conhecimento em ciência de dados e entender como elas estão interligadas.

3. Clustering de múltiplas visualizações com base em gráficos

Você projetará um modelo de cluster de várias visualizações baseado em gráfico que pesa matrizes de gráficos de dados para todas as visualizações e gera uma matriz combinada, fornecendo os clusters finais.

O clustering multi-view (GMC) baseado em gráficos é significativamente melhor do que as soluções de clustering convencionais, pois as últimas precisam que você produza um cluster final separadamente. Os métodos convencionais de agrupamento não dão muita atenção ao peso de cada visão, o que é um fator muito influente para a geração da matriz final. Além disso, todos eles operam em matrizes de similaridade de gráfico fixas para todas as visualizações.

Criar e implementar uma solução baseada em GMC que funcione adequadamente é um desafio em si. No entanto, se você quiser aumentar um pouco, poderá particionar os pontos de dados no cluster necessário sem usar um parâmetro de ajuste. Da mesma forma, você pode otimizar a função objetivo com um algoritmo de otimização iterativo.

Trabalhar neste projeto o familiarizará com algoritmos de cluster e sua implementação, que estão entre as soluções de classificação mais populares em ciência de dados.

4. Previsão do Padrão de Consumo

Ultimamente, tem havido um aumento maciço nos dados de consumidores e negócios. De compras on-line a pedidos de comida, há muitas áreas agora em que as pessoas geram toneladas de dados diariamente. As empresas usam modelos preditivos para sugerir novos produtos ou serviços aos seus usuários. Isso permite que eles aprimorem a experiência do usuário, garantindo que o cliente receba sugestões personalizadas que tenham a maior chance de gerar vendas.

Embora um sistema de recomendação convencional possa contar com dados simples, como os interesses inseridos do usuário, para um sistema de recomendação totalmente funcional e eficaz, você precisaria de dados sobre o comportamento anterior do usuário (compras anteriores, curtidas etc.).

Para resolver esse problema, você criará um modelo de mistura que possui eventos novos e repetidos. Ele se concentra em fornecer previsões de consumo precisas de acordo com as preferências do usuário em termos de exploração e exploração. Esta é uma das ideias de projeto de mineração de dados mais peculiares em Python, porque você terá que realizar análises experimentais usando conjuntos de dados do mundo real.

Dependendo de sua experiência e conhecimento, você pode escolher o número certo de fontes de dados.

Este projeto lhe dará experiência em mineração de dados de várias fontes. Você também aprenderá sobre sistemas de recomendação, que é um tópico proeminente em aprendizado de máquina e ciência de dados.

5. Modelagem de Influência Social

Este projeto exige que você esteja familiarizado com o aprendizado profundo, pois conduzirá a modelagem sequencial dos interesses do usuário. Primeiro, você precisará realizar uma análise preliminar de dois conjuntos de dados (Epinions e Yelp). Depois disso, você descobrirá as ações estatisticamente sequenciais de seus usuários e seus círculos sociais, incluindo influência social na tomada de decisões e autocorrelação temporal.

Por fim, você usará o modelo de aprendizado profundo SA-LSTM (Social-Aware Long Short-Term Memory) que pode prever os pontos de interesse e o tipo de itens que um usuário específico visitará ou comprará na próxima vez.

Se você estiver interessado em estudar deep learning, este certamente está entre os melhores projetos de mineração de dados em Python para você. Ele o familiarizará com os fundamentos do aprendizado profundo e como funciona um modelo de aprendizado profundo. Você também aprenderá como usar um modelo de aprendizado profundo em aplicativos da vida real.

6. Classificação Automatizada de Personalidade

Você já tentou testes de personalidade? Se você os achar agradáveis, certamente adoraria trabalhar neste projeto.

Neste projeto de mineração de dados, você criaria um sistema de previsão de personalidade. Esse sistema tem muitas aplicações em orientação e aconselhamento de carreira, pois ajuda a prever o temperamento de um candidato e a compatibilidade com diferentes funções.

Este é um projeto particularmente interessante para estudantes interessados ​​em gestão e recursos humanos. Você criará uma solução de classificação de personalidade que separa os participantes em diferentes tipos de personalidade de acordo com os padrões anteriores de classificação e os dados de entrada fornecidos pelos participantes.

Observe que é um projeto de nível avançado e você deve estar familiarizado com vários conceitos de ciência de dados para trabalhar nele. Seu sistema de classificação de personalidade deve armazenar os dados relacionados à personalidade em um banco de dados dedicado, coletar as características associadas de cada usuário, extrair os recursos necessários da entrada de um participante, estudá-los e vincular o comportamento do usuário e a personalidade presente no banco de dados. A saída seria uma previsão do tipo de personalidade do participante.

7. Análise de Sentimentos e Mineração de Opiniões

A análise de sentimentos é uma coleção de processos e técnicas que ajudam as organizações a obter informações sobre como seus clientes percebem seus produtos ou serviços. Ele ajuda as organizações a entender a reação de seus clientes a um determinado produto ou serviço. Devido ao advento das mídias sociais, a importância da análise de sentimentos aumentou consideravelmente nos últimos anos.

Neste projeto, você criará uma ferramenta simples de análise de sentimentos que realiza mineração de dados para coletar conteúdo de uma marca (postagens de mídia social, tweets, artigos de blog etc.). Depois disso, seu sistema teria que verificar o conteúdo e compará-lo com uma coleção pré-selecionada de palavras e frases positivas e negativas.

Algumas frases ou palavras positivas podem incluir “bom atendimento ao cliente”, “excelente”, “legal”, etc. O mesmo vale para palavras e frases negativas. Após realizar a comparação, a solução daria o veredicto de como os clientes percebem um determinado produto ou serviço.

8. Esquema Prático de PEKs

Este é um projeto para entusiastas da segurança cibernética. Aqui, você criará uma solução de Criptografia Pública com Pesquisa de Palavras-Chave (PEKS). Ele ajuda a evitar vazamentos de e-mail e, como resultado, qualquer vazamento de informações e comunicações confidenciais. A solução permitiria que os usuários passassem rapidamente por um grande banco de dados de e-mail criptografado e os ajudaria a realizar pesquisas booleanas e com várias palavras-chave. Lembre-se de que a solução garantiria que nenhuma informação adicional de um usuário fosse vazada durante a execução dessas funções.

Em um sistema de criptografia de chave pública, o sistema possui duas chaves, uma privada e uma pública. O destinatário da mensagem mantém a chave privada enquanto a chave pública permanece disponível para todos.

Conclusão

Trabalhar em projetos de mineração de dados em Python pode ensinar muito sobre ciência de dados e suas implementações. A mineração de dados é um aspecto essencial da ciência de dados e, se você deseja seguir uma carreira em ciência de dados, deve ser adepto dessa habilidade. Essas ideias de projetos de mineração de dados em Python certamente ajudariam você a entender o âmago da questão da mineração de dados.

No entanto, se você deseja uma experiência de aprendizado mais individualizada, recomendamos fazer um curso de ciência de dados. Ele ensinaria todas as habilidades necessárias para se tornar um profissional de ciência de dados, incluindo mineração de dados. Você aprenderá sob a orientação de especialistas do setor, que responderão às suas perguntas, resolverão suas dúvidas e o guiarão durante todo o curso.

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