13 ideias e tópicos interessantes de projetos de ciência de dados para iniciantes [2022]

Uma expressão sobre ideias de projetos de ciência de dados

Data Science está prosperando continuamente como uma ótima opção de carreira para esta geração. Está entre as escolhas mais promissoras e acontecendo por completo. O mercado está aumentando com mais demandas por cientistas de dados. Foi relatado recentemente que a demanda aumentará ainda mais para muitas dobras nos próximos anos. Então, se você é um iniciante em ciência de dados, a melhor coisa que você pode fazer é trabalhar em algumas ideias de projetos de ciência de dados em tempo real.

Portanto, se você é um aspirante a Cientista de Dados, é altamente recomendável praticar habilidades para se tornar um profissional eficiente nessa área. Depois de adquirir um conhecimento teórico muito bom em Ciência de Dados, se você está realmente olhando para o futuro para explorar o que parece ser um profissional, agora é a hora de fazer alguns projetos práticos.

Você deve fazer alguns dos projetos técnicos e em tempo real de Ciência de Dados para que isso ajude a impulsionar o crescimento de sua carreira. Quanto mais você praticar com projetos de Data Science , garantimos que você pode manter o ritmo para se tornar um profissional de Data Scientist.

Portanto, se você fizer alguns projetos de ciência de dados ao vivo , isso aprimorará seu conhecimento, habilidades técnicas e confiança geral. Mas o mais importante é que, se você apresentar alguns projetos de Ciência de Dados em seu currículo, conseguir um bom emprego será muito mais fácil para você. Por quê então? Porque então o entrevistador saberá que você está realmente levando a sério a carreira de Data Science.

Sua experiência em tempo real em projetos de ciência de dados ao vivo permitirá que você tenha um forte controle sobre as tendências e tecnologias de ciência de dados. Portanto, coloque suas mãos em projetos de ciência de dados em tempo real e você saberá como isso será benéfico para o rápido crescimento de sua carreira. Depois de todas essas discussões, sabemos que encontrar a ideia perfeita do Data Science Project para o seu projeto de Data Science preocupa você ainda mais do que sua implementação real.

Neste blog de Ciência de Dados, listamos os nomes de algumas ideias de Projetos de Ciência de Dados . E para responder à sua pergunta – 'Com que tipo de projeto de Ciência de Dados é bom começar?', compilamos algumas boas ideias de Projetos de Ciência de Dados para você escolher.

Nenhuma experiência de codificação necessária. Suporte de carreira 360°. Diploma PG em Machine Learning & AI do IIIT-B e upGrad.

Aqui estão 50 ideias de projetos de ciência de dados para você e, no blog a seguir, discutiremos alguns desses projetos em detalhes. Então vamos começar!

1. Chatbot
2. Analisando o impacto das mudanças climáticas na oferta global de alimentos
3. Previsão do tempo
4. Geração de palavras-chave para anúncios do google
5. Reconhecimento de Sinais de Trânsito
6. Análise da Qualidade do Vinho
7. Previsão do mercado de ações
8. Detecção de notícias falsas
9. Classificação de vídeo
10. Reconhecimento de Ação Humana
11. Geração de relatórios médicos usando tomografias computadorizadas
12. Classificação de e-mail
13. Análise de dados Uber
14. Classificação de som
15. Detecção de fraude de cartão de crédito
16. Reconhecimento de Língua de Sinais
17. Classe de Previsão de Flores
18. Detecção de cores
19. Previsão de empréstimo
20. Previsão de tráfego rodoviário
21. Classificação de renda
22. Reconhecimento de Emoções de Fala
23. Previsão de voz de celebridades
24. Previsão de vendas da loja
25. Detectando a doença de Parkinson
26. Previsão de poluição do ar
27. Detecção de idade e gênero
28. Otimizando o preço do produto
29. Previsões do IMDB
30. Reconhecimento de dígitos manuscritos
31. Classificação de perguntas insinceras do Quora
32. Detecção de sonolência do motorista
33. Previsão de séries temporais de tráfego da Web
34. Previsão de sobrevivência no Titanic
35. Modelagem de Séries Temporais
36. Gerador de legendas de imagem
37. Previsão de compra de seguro
38. Análise de crimes
39. Segmentação de clientes
40. Previsão de tempo de viagem de táxi
41. Sistema de recomendação de trabalho
42. Previsões de habitação de Boston
43. Análise de sentimentos
44. Nível de interesse em propriedades de aluguel
45. Geração de palavras-chave para Google Ads
46. Classificação do câncer de mama
47. Necessidades de acesso ao computador do funcionário
48. Classificação de Tweets
49. Sistema de recomendação de filmes
50. Sugestões de preços de produtos

Últimas ideias de projetos de ciência de dados

Segmentamos todas as ideias de projetos de ciência de dados de acordo com o nível do aluno. Portanto, você receberá uma lista de alguns resumos de projetos incríveis para ideias de projetos de Ciência de Dados para iniciantes, intermediários e avançados .

1. Nível Iniciante | Ideias de projetos de ciência de dados

Esta lista de ideias de projetos de ciência de dados para estudantes é adequada para iniciantes e para aqueles que estão começando com Python ou Data Science em geral. Essas ideias de projetos de ciência de dados irão ajudá-lo com todos os aspectos práticos que você precisa para ter sucesso em sua carreira como desenvolvedor de ciência de dados.

Além disso, se você estiver procurando por ideias de projetos de ciência de dados para o último ano , esta lista deve ajudá-lo. Então, sem mais delongas, vamos direto para algumas ideias de projetos de ciência de dados que fortalecerão sua base e permitirão que você suba a escada.

1.1 Impactos das Mudanças Climáticas no Abastecimento Global de Alimentos

As frequentes mudanças climáticas e irregularidades são grandes desafios ambientais. Essas irregularidades nas divisões climáticas estão afetando drasticamente as vidas humanas que residem na Terra. Este projeto de ciência de dados concentra-se em como o impacto climático afetará altamente a produção global de alimentos em todo o mundo e quanta quantificação afetará as mudanças climáticas.

O principal objetivo de desenvolvimento para este projeto é calcular as potencialidades na produção de culturas básicas devido às mudanças climáticas. Através deste projeto, todas as implicações relacionadas a temperaturas e precipitação mudam. Será então levado em consideração o quanto o dióxido de carbono afeta o crescimento das plantas e as incertezas que acontecem no condicionamento climático. Assim, este projeto irá lidar em grande parte com visualizações de dados. Também comparará a produção em várias regiões em diferentes fusos horários.

1.2 Detecção de notícias falsas

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Você pode impulsionar sua carreira em Data Science com esta incrível ideia de Data Science Project para iniciantes – Detecção de Fake News usando a linguagem Python. O ato de jornalismo errado ou enganoso em plataforma digital ou fake news pode ser detectado por este projeto. As falsificações estão se espalhando por meio de plataformas de mídia social e canais online e mídia digital para atingir qualquer agenda política.

Com essa ideia de projeto de ciência de dados, você pode usar a linguagem Python para desenvolver um modelo específico que possa detectar com precisão se a notícia é jornalismo real ou informação falsa. ' para classificar as notícias em uma segmentação "Real" e "Fake". Haverá um conjunto de dados da forma de 7796×4 dimensões e execute tudo isso no 'JupyterLab'.

A ideia principal deste projeto de Data Science é desenvolver um modelo de aprendizado de máquina em tempo real que possa detectar corretamente a autenticidade de notícias de mídia social. 'TF', comumente conhecido como 'Term Frequency', é o número total de vezes que qualquer palavra aparecerá em um único documento. Considerando que, 'IDF' ou 'Frequência Inversa do Documento' é uma medida calculada do valor de uma palavra e é baseada na frequência de reputação de sua ocorrência que aparece nos vários documentos.

A teoria está nas 'Palavras comuns', se essas palavras comuns aparecerem em vários documentos com alta frequência, elas serão consideradas palavras menos importantes. Então, o que o 'TFIDFVectorizer' faz é analisar a coleção desses documentos e então criar uma matriz 'TF-IDF' para ele.

Junto com isso, um classificador 'PassiveAggressive' permanecerá 'passivo' caso o 'resultado da classificação' esteja correto; mas, por outro lado, mudará agressivamente se o 'resultado da classificação' estiver incorreto. Assim, você pode criar um modelo de aprendizado de máquina para detectar notícias de mídia social como notícias genuínas ou falsas usando essa ideia do Projeto de Ciência de Dados.

1.3 Reconhecimento da Ação Humana

Este é um projeto de Data Science no modelo de reconhecimento de ação humana. Ele vai olhar para os vídeos curtos feitos em seres humanos onde eles estão realizando ações específicas. Este modelo tenta fazer uma classificação baseada nas ações realizadas. Neste projeto de ciência de dados, você precisa usar uma rede neural complexa. Essa rede neural é então treinada em um conjunto de dados específico que contém esses vídeos curtos. Em seguida, há um dado do acelerômetro que está associado ao conjunto de dados. A conversão de dados do acelerômetro é feita primeiro junto com uma representação 'fatiada no tempo'. Depois disso, você deve usar a biblioteca ' Keras ' para poder fazer treinamento, validação e teste da rede com base nesses conjuntos de dados.

1.4 Previsão de Incêndios Florestais

Um dos desastres alarmantes e comuns que acontecem no mundo de hoje são os incêndios florestais. Esses desastres são altamente prejudiciais ao ecossistema. Para lidar com esse desastre, é necessário muito dinheiro em infraestrutura, controle e manuseio. Podemos construir um projeto de Data Science usando 'k-means clustering' - ele pode identificar quaisquer focos de incêndios florestais junto com a gravidade do incêndio naquele local específico.

Ele pode ser usado alternativamente para melhor alocação de recursos com tempo de resposta mais rápido. Assim, o uso de dados meteorológicos, como as estações em que esses tipos de incêndios são mais prováveis ​​de acontecer e as diversas condições climáticas que os agravam, podem aumentar os níveis de precisão desses resultados.

1.5 Detecção de Linha de Faixa Rodoviária

Outras ideias de projeto de Data Science para iniciantes incluem uma linguagem Python integrada ao Live Lane-Line Detection Systems. Neste projeto, um motorista humano recebe orientação sobre detecções de faixa através de linhas desenhadas na estrada.

Não só isso, refere-se ainda em qual direção o motorista deve dirigir seu veículo. Este aplicativo Data Science Project é vital para o desenvolvimento de carros autônomos. Assim, você também pode desenvolver um aplicativo com a poderosa capacidade de identificar uma linha de trilha por meio das imagens de entrada ou por meio de um quadro de vídeo contínuo.

Leia: As 4 principais ideias de projetos de análise de dados: nível iniciante a especialista

2. Ideias de Projetos de Ciência de Dados | Nível Intermediário

2.1 Reconhecimento da Emoção da Fala

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Uma das ideias populares do projeto Data Science é o reconhecimento da emoção da fala. Se você deseja aprender o uso de diferentes bibliotecas, este projeto é perfeito para você. Você deve ter visto muitas ferramentas de edição que podem nos dizer como está aparecendo nossa emoção de fala. Este modelo de programa pode ser construído como um projeto de Data Science.

Neste projeto de Data Science, usaremos a 'librosa' que realizará um 'Speech Emotion Recognition' para nós. O processo SER é um processo de teste que pode reconhecer a emoção humana. Também pode reconhecer a fala dos estados afetivos. Como usamos uma combinação de tom e tom para expressar emoções através da nossa voz.

O modelo de Reconhecimento de Emoções de Fala é absolutamente possível. No entanto, pode ser um projeto desafiador para realizar, pois as emoções humanas são muito subjetivas. A anotação do áudio humano também é bastante desafiadora. Então, aqui você usará os recursos mfcc, mel e chroma. Com isso, você também usará o conjunto de dados conhecido como 'RAVDESS' para o processo de reconhecimento de emoções. Neste projeto de Data Science, você também aprenderá a desenvolver um 'MLPClassifier' para este modelo.

2.2 Detecção de gênero e idade com ciência de dados

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Assim, uma das ideias de projeto impressionantes sobre Data Science é a 'Detecção de Gênero e Idade com OpenCV'. Com esse tipo de projeto em tempo real, você pode facilmente chamar a atenção do seu recrutador em uma entrevista de Data Science.

Falando sobre o projeto, o 'Gender and Age Detection' é um projeto de aprendizado de máquina baseado em visão computacional. Através deste Projeto de Ciência de Dados, você pode aprender a aplicação prática da CNN, ou seja, as redes neurais convolucionais. Mais adiante, você também usará modelos treinados por 'Tal Hassner' e 'Gil Levi' para o conjunto de dados 'Adience'.

Junto com isso, você também usará alguns arquivos como – arquivos .pb, .prototxt, .pbtxt e .caffemodel. Ouviu sobre esses termos? Leia sobre esses arquivos? Entender modelos também? Mas você sabe como implementá-los? Bem, você pode aprender se optar por desenvolver um projeto de ciência de dados nele.

É um projeto muito prático, pois você criará um modelo que pode detectar a idade e o sexo de qualquer ser humano por meio de análises de detecção de rosto único por meio de uma imagem. Assim, com esta classificação de gênero em um homem ou uma mulher pode ser classificado. Além disso, a idade pode ser classificada entre as faixas de 0-2/ 4-6/ 8- 2/ 15-20/ 25-32/ 38-43/ 48-53/ 60-100.

Mas devido a vários fatores, como maquiagem, iluminação mais fraca ou uma expressão facial incomum, o reconhecimento do sexo e da idade de uma única fonte pode se tornar um desafio. Portanto, neste projeto de Data Science, você usará um modelo de classificação em vez de um modelo de regressão. Muito aprendizado prático e técnico pode ser obtido para aprimorar suas habilidades técnicas com esses tipos de projetos. Então, aceite o desafio e trabalhe duro para fazer um impressionante currículo de ciência de dados.

2.3 Detecção de sonolência do driver em Python

Uma excelente ideia de projeto de Data Science para níveis intermediários é o 'Keras & OpenCV Drowsiness Detection System'. Dirigir durante a noite não é apenas difícil, mas também um trabalho arriscado. Ouvimos falar de muitos casos em que os acidentes acontecem porque o motorista adormeceu enquanto dirigia.

Assim, este projeto pode ajudar a prevenir inúmeros acidentes rodoviários que acontecem devido a tais casos. O principal objetivo deste projeto é reconhecer sempre que o motorista pode ficar sonolento e adormecer enquanto dirige. Este projeto usa a linguagem Python onde você pode construir um modelo que pode detectar o comportamento do driver sonolento em tempo hábil e acionar um alarme de alerta por meio de um alarme de bipe alto.

Neste projeto, você pode implementar um 'modelo de aprendizado profundo' e com seu uso, você pode fazer uma classificação entre imagens onde um olho humano está aberto ou fechado. Não apenas isso, neste modelo outra linha de fórmula é calcular a pontuação.

Essa pontuação é baseada no período de tempo em que os olhos permanecem fechados. A pontuação é mantida durante toda a sessão de condução. Se essa pontuação aumentar e ultrapassar um limite especificado, este modelo lançará a automação do fluxo de trabalho através da qual o alarme começará a soar fortemente.

Portanto, com esses tipos de implementações de projetos de Data Science, você aprenderá todos os conceitos básicos de projetos de Data Science. Você irá implementá-lo usando 'Keras' e 'OpenCV'. Então, por que eles são usados? Bem, você está usando 'OpenCV' para detectar movimentos de rosto e olhos. Considerando que, com 'Keras', você pode classificar o estado do olho se está aberto ou fechado ao usar técnicas da rede neural profunda.

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2.4 Chatbots

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Os chatbots estão se tornando cada vez mais populares nos dias de hoje. Portanto, para um projeto de Data Science, é um requisito de alta demanda por quase todas as organizações. É um segmento essencial do negócio hoje em dia. Atualmente, os chatbots estão desempenhando um papel muito importante nos negócios. Eles estão ajudando as linhas de negócios a economizar muito tempo em seus recursos humanos. Ele é usado para fornecer um serviço comercial aprimorado e personalizado simultaneamente.

Existem muitas empresas que estão oferecendo serviços aos seus clientes. Para fornecer atendimento ao cliente em grande escala, são necessários muitos recursos humanos, tempo suficiente e muitos esforços para atender cada cliente no prazo. Por outro lado, esses chatbots podem fornecer automação para serviços de interação com o cliente simplesmente respondendo a um conjunto de perguntas frequentes comumente feitas pelos clientes.

Existem 2 tipos de chatbots disponíveis atualmente: chatbot de domínio específico e chatbot de domínio aberto. O chatbot específico do domínio é usado com mais frequência para uma solução de problema específica. Estes são personalizados de forma muito estratégica e inteligente para que funcionem estrategicamente e efetivamente em relação às especificações do domínio. O segundo, chatbots de 'domínio aberto', precisa de muitos materiais de treinamento que são muito contínuos porque, conforme o nome, é desenvolvido para responder a qualquer tipo de pergunta.

Tecnicamente falando, os chatbots são treinados usando as técnicas de 'Deep Learning'. Eles precisam de um conjunto de dados com listagem de vocabulário, listas que consistem em uma frase comum, uma intenção que está por trás deles e, em seguida, as respostas apropriadas. Esta é uma das ideias de projetos de ciência de dados de tendências.

As 'redes neurais recorrentes' (as RNN's) são as metodologias comuns para treinar chatbots. Esses bots contêm codificadores que podem atualizar os estados de acordo com as frases de entrada junto com a intenção. Em seguida, ele passa o estado especificado para o Chatbot.

Depois disso, o chatbot usa o decodificador para pesquisar uma resposta apropriada e subsequente de acordo com as palavras inseridas e também além da intenção. Com este projeto de Data Science, você pode aprender facilmente a implementação da linguagem Python, pois o projeto completo é feito em Python. Você pode aprimorar suas habilidades técnicas em Python até certo ponto.

Aprenda: Como fazer um chatbot em Python passo a passo

2.5 Projeto de Reconhecimento de Dígitos e Caracteres Manuscritos

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Com esta ideia do Projeto de Ciência de Dados sobre 'Reconhecimento de Dígitos e Caracteres Manuscritos com a ajuda da CNN, você aprenderá praticamente conceitos de Deep Learning. Portanto, se você é um cientista de dados iniciante ou um entusiasta de aprendizado de máquina, esta é a ideia perfeita do projeto de ciência de dados para você. Para o desenvolvimento deste projeto, você usará o 'conjunto de dados MNIST' de dígitos manuscritos. Este é um ótimo projeto para obter experiência prática com Data Science, pois você aprenderá maneiras incríveis que estão envolvidas no processo de construção de projetos.

Conforme discutido, este projeto é implementado através das 'Redes Neurais Convolucionais'. Depois disso, para uma previsão em tempo real, você criará uma interface de usuário criativa baseada em gráficos para desenhar dígitos na tela e, posteriormente, criará um modelo que será usado para a previsão dos dígitos.

O foco do projeto é desenvolver a capacidade do computador e capacitar o sistema de computador para que ele possa reconhecer caracteres em formatos escritos à mão por humanos. Em seguida, ele irá avaliá-lo ainda mais para entendê-lo com precisão razoável. Com esta implementação do projeto, você pode aprender a implementação prática das bibliotecas 'Keras' e também 'Tkinter'.

Estas são algumas ideias intermediárias de projetos de ciência de dados nas quais você pode trabalhar. Se você ainda gosta de testar seus conhecimentos e assumir alguns projetos difíceis

3. Ideias de projetos de ciência de dados de nível avançado

3.1 Projeto de Detecção de Fraude de Cartão de Crédito

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Depois de implementar projetos fáceis, agora você pode passar para algumas ideias avançadas de projetos de ciência de dados para aprender mais conceitos. Uma dessas idéias é a detecção de fraude de cartão de crédito. Com este projeto, você aprenderá a usar o R ​​com diferentes algoritmos, como Árvore de Decisão, Redes Neurais Artificiais, Regressão Logística e o Gradient Boosting Classifier.

Você também pode aprender a usar os conjuntos de dados 'Transações com cartão' para classificar a transação com cartão de crédito como uma atividade fraudulenta ou uma transação genuína. Você também aprenderá a ajustar todos os diferentes tipos de modelos junto com a curva de desempenho do gráfico para todos eles. Esta é uma das melhores ideias de projetos de ciência de dados que se pode encontrar.

3.2 Segmentações de Clientes

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Este é um dos projetos de Data Science mais populares na área de Data Science. O Marketing Digital é uma maneira avançada e avançada de atingir um público-alvo para as empresas por meio de suas atividades de marketing on-line para fins de marketing hoje em dia. Portanto, antes de executar uma campanha de marketing, é feita uma segmentação de clientes diferente.

A segmentação de clientes está entre as aplicações muito populares de aprendizado não supervisionado. Assim, usando métodos de agrupamento, as empresas podem agora identificar facilmente os vários segmentos de clientes para atingir a base de usuários em potencial. Existem divisões feitas em clientes e grupos são formados de acordo com as características comuns, como sexo, áreas de interesse, idade e hábitos.

Com base nesses detalhes, eles podem comercializar efetivamente cada grupo de clientes. O projeto usa o 'K-means clustering' e você aprenderá como realizar visualizações em distribuições como sexo e idade. Os rendimentos anuais dos clientes e os valores médios de pontuação também podem ser analisados.

3.3 Reconhecimento de Sinais de Trânsito

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Este projeto visa desenvolver um modelo para alcançar alta precisão em tecnologias de carros autônomos usando técnicas de CNN. A sinalização e as regras de trânsito são de extrema importância para todo motorista e devem ser seguidas para evitar acidentes. Para seguir essas regras, o usuário deve entender como são os sinais de trânsito.

É uma regra geral que para obter uma carta de condução, o indivíduo tem de aprender todos os sinais de condução. Mas para veículos autônomos, existem programas desenvolvidos como o 'Reconhecimento de sinais de trânsito' usando a CNN, onde você pode aprender a programar um modelo que pode identificar com precisão vários tipos de sinais de trânsito pela entrada de uma imagem.

Existe um conjunto de dados chamado 'referência de reconhecimento de sinais de trânsito alemão'. É comumente conhecido como o GTSRB que é usado no desenvolvimento de uma Rede Neural Profunda para reconhecer a classe de todos os sinais de trânsito pertencentes a esse tipo de classe. Você também aprenderá o conhecimento prático da construção de uma GUI para interação de aplicativos.

Saiba mais: 10 projetos e tópicos emocionantes da GUI do Python para iniciantes

Resultado final

Neste artigo, abordamos as principais ideias de projetos de ciência de dados . Começamos com alguns projetos iniciantes que você pode resolver com facilidade. Depois de terminar esses projetos simples de ciência de dados, sugiro que você volte, aprenda mais alguns conceitos e tente os projetos intermediários.

Quando você se sentir confiante, poderá enfrentar os projetos avançados. Se você deseja melhorar suas habilidades em ciência de dados, precisa colocar as mãos nessas ideias de projetos de ciência de dados. Agora vá em frente e teste todo o conhecimento que você reuniu por meio do nosso guia de ideias de projetos de ciência de dados para criar seu próprio projeto de ciência de dados!

Desejamos que você melhore drasticamente todas as habilidades de Data Science com as ideias de projetos que apresentamos aqui neste blog. Mas caso você seja novo no campo da Ciência de Dados e adoraria aprender a Ciência de Dados e construir modelos semelhantes para os avanços tecnológicos, recomendamos que você confira o curso on-line sobre os programas PG Diploma do upGrad e IIIT-B para aprender e aprimorar no mundo da Ciência de Dados com profissionais experientes e especializados.

Com o conjunto certo de conhecimento, orientação e ferramentas, você pode aprender qualquer projeto de Ciência de Dados. Nenhum nível é difícil para os alunos. É por isso que todos esses projetos ao vivo são uma maneira perfeita de aprimorar as habilidades e progredir rapidamente na obtenção de maestria. Na upGrad , oferecemos 3 Certificações Online Data Science:

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