7 ideias interessantes de projetos de ciência de dados em 2022

Ter experiência prática é considerado mais valioso hoje em dia, o que é melhor porque os alunos proativos obtêm uma vantagem sobre todos os outros através de todo o seu conhecimento prático no campo. A Ciência de Dados não é exceção a essa regra. É considerado um dos campos mais pragmáticos que existem e, para crescer no mesmo, é preciso muita experiência prática para poder enfrentar o trabalho, a pressão e tudo com sucesso. Para o bem deste artigo, deixe-me reiterar o que a Ciência de Dados realmente é – em seus termos mais básicos, a Ciência de Dados é aplicada a vários campos onde fornece insights e informações e qualquer coisa de valor de um mar de dados. Bem direto, certo?

Para o crescimento orgânico nesta área, tornou-se pré-requisito ter criado soluções inovadoras, algo além de ter apenas uma especialização em Data Science. Ter um portfólio que se destaque e que só pode ser alcançado através da participação em desafios de ciência de dados e usando os diversos conjuntos de dados fornecidos, e produzir soluções para os problemas colocados. Soa um pouco esmagador, não? Não se preocupe, aqui estão 7 ideias de projetos que não apenas ajudarão você a verificar tudo, desde a lista de verificação de experiência pragmática, mas também impressionar seu público (aqui: o gerente de contratação).

1. Preveja as vendas de um supermercado em um feriado importante (Holi, Diwali, etc.):
   Um supermercado possui vários departamentos, portanto, usando a Ciência de Dados, você pode prever quais departamentos são mais afetados pelo feriado e qual é o escopo desse efeito. Para isso, você pode usar o conjunto de dados históricos da empresa.

2. Recomendação de filmes: O objetivo deste desafio é bastante simples - fazer sugestões de filmes para seus usuários. Para isso, você pode usar o conjunto de dados de lente de filme. É um dos conjuntos de dados mais citados na ciência de dados. Este projeto o ajudará a mergulhar um pouco mais fundo em como sua plataforma de streaming favorita funciona e, quem sabe, talvez uma ideia para melhorar o sistema existente lhe surpreenda?

3. Prever o tráfego em um novo meio de transporte: Este projeto permitirá que você preveja o tráfego e o tráfego em qualquer novo meio de transporte e dê seus dois centavos sobre como aumentar e diminuir o mesmo. Para isso, você pode usar o conjunto de dados de análise de série temporal. Esse conjunto de dados também é popular entre os estudantes. Ele pode ser usado em uma variedade de campos – previsão de vendas, clima, tendências anuais que surgem etc. O conjunto de dados específico para séries temporais, onde o desafio é prever o tráfego em qualquer meio de transporte na cidade. Todo este exercício inclui linhas e colunas.

4. Prever a idade dos atores:
   Se você deseja se aprofundar no Deep Learning, deve ser seu ponto de partida ideal. Para isso, você pode usar o conjunto de dados de detecção de idade de atores indianos. Ele contém milhares de imagens que são selecionadas e cortadas manualmente de vídeos, então você pode esperar alguma variedade em escala, expressões, resolução e muito mais.

5. Desafio de Reconhecimento Visual em Grande Escala ImageNet (ILSVRC):
   Os dois objetivos deste desafio são a localização dos objetos e a detecção de objetos dos vídeos. É um desafio convincente, pois cria o melhor algoritmo para a detecção de objetos e classificação de imagens em grande escala. O principal objetivo da competição, que é realizada anualmente, é a comparação do progresso na área de classificação e detecção de imagens, juntamente com a fusão de pesquisas excelentes com mais dados. Ele também mede o progresso feito na indexação para anotação e recuperação de visão computacional.

6. Preveja a taxa de sobrevivência de todos os passageiros que o RMS Titanic tinha a bordo:
   O Titanic Dataset fornece os dados sobre quem estava a bordo do RMS Titanic quando encontrou seu fim catastrófico em 15 de abril de 1912, após colidir com um iceberg no oceano Atlântico. É perfeito para iniciantes e também é o mais usado. Com 891 linhas e 12 colunas, o conjunto fornece as variáveis ​​e sua combinação com base em características pessoais, como sexo, idade, classe do bilhete, e testa as habilidades de classificação.

7. Responda a perguntas abertas sobre imagens:
   Este vai para todos os entusiastas de Visão Computacional. Para isso, você pode usar o conjunto de dados VisualQA que contém mais de 200.000 imagens, 3 perguntas por imagem e 10 respostas de verdade por pergunta. Sua tarefa será usar sua compreensão de Visão Computacional e responder às perguntas abertas presentes no referido conjunto de dados.

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