13 ideias e tópicos empolgantes para projetos de ciência de dados para iniciantes nos EUA [2023]

Os projetos de ciência de dados são ótimos para praticar e herdar novas habilidades de análise de dados para ficar à frente da concorrência e ganhar uma experiência valiosa. Eles permitem que você trabalhe com diferentes tipos de dados, aplique diferentes técnicas e ferramentas e obtenha uma melhor compreensão do domínio da ciência de dados. Aqui estão 13 projetos emocionantes de ciência de dados para iniciantes que você pode conferir para iniciar sua jornada.

Ideias e tópicos de projetos de ciência de dados

1. Web Scraping com aprendizado de máquina

A raspagem da Web com aprendizado de máquina é uma das ideias relativamente novas de projetos de ciência de dados que combinam o poder da raspagem da web e do ML. Você pode coletar dados de sites com rapidez e precisão e usá-los para gerar insights de negócios.

Neste projeto de ciência de dados, você pode extrair dados estruturados e não estruturados de sites, armazená-los em um banco de dados ou formatos estruturados como um arquivo CSV ou JSON e, em seguida, usar algoritmos de aprendizado de máquina escritos em R ou Python para identificar padrões, tendências, e insights dos dados da página da web.

2. Análise e visualização dos dados do censo dos EUA

O aprendizado de máquina pode ser usado para analisar e visualizar os dados do censo dos EUA. Ele pode ser usado para identificar padrões e tendências nos dados e desenvolver modelos preditivos usados ​​para prever tendências populacionais. É um dos tópicos de pesquisa em ciência de dados mais interessantes que você pode ter em seu currículo.

• Reúna os dados do censo dos EUA do departamento de censo dos EUA .
• Pré-processe os dados limpando e organizando-os.
• Crie um modelo para analisar os dados usando algoritmos de aprendizado de máquina.
• Visualize os resultados com tabelas, gráficos e outras visualizações.

3. Classificação de dígitos manuscritos usando o conjunto de dados MNIST

O conjunto de dados MNIST é um banco de dados de dígitos manuscritos usado como referência para testar vários algoritmos de aprendizado de máquina. Possui 60.000 imagens de treinamento e 10.000 imagens de teste. As imagens têm 28 × 28 pixels e são em tons de cinza.

• Baixe o conjunto de dados MNIST e divida-o em conjuntos de treinamento e teste.
• Normalize os valores de pixel, converta-os em números de ponto flutuante e remodele os dados no formato correto.
• Crie um modelo de rede neural convolucional (CNN) para classificar os dígitos.
• Treine o modelo no conjunto de treinamento usando um otimizador apropriado e uma função de perda.
• Avalie o modelo no conjunto de teste e meça sua precisão.
• Ajuste os parâmetros e hiperparâmetros do modelo para melhorar sua precisão.

4. Compreender e prever o movimento do mercado de ações

O uso do aprendizado de máquina para entender e prever os movimentos do mercado de ações é uma das melhores ideias de projeto de análise de dados . Ao aproveitar o poder da ciência de dados e do aprendizado de máquina, investidores e traders podem criar estratégias mais sofisticadas para negociar ações e ganhar vantagem no mercado

• Colete dados de mercados financeiros, como preços de ações, volume e notícias.
• Normalize os dados e remova todos os valores discrepantes.
• Crie modelos usando técnicas de aprendizado de máquina, como regressão, árvores de decisão e redes neurais.
• Avalie os modelos testando-os em um conjunto de dados de teste e medindo o desempenho de cada modelo.
• Refine os modelos ajustando os hiperparâmetros dos modelos ou adicionando mais recursos aos dados.

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5. Detecção de fraude de cartão de crédito com aprendizado de máquina

Data Science e Machine Learning podem ser usados ​​para identificar transações suspeitas e fraudulentas, como fraude de cartão de crédito.

• Colete os dados, incluindo informações sobre transações de cartão de crédito fraudulentas e não fraudulentas, como a hora e a data da transação, o valor e o comerciante envolvido.

• Remova todos os dados irrelevantes, normalize os dados e remova todos os valores discrepantes.

• Use técnicas como seleção de recursos, engenharia de recursos e redução de dimensionalidade.

• Treine o modelo usando técnicas como árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte, regressão logística e redes neurais.

• Avalie o modelo usando técnicas de validação cruzada, precisão e recuperação.

6. Construindo um Sistema de Recomendação com Filtragem Colaborativa

A filtragem colaborativa é um sistema de recomendação que usa as preferências de outros usuários para recomendar itens a um determinado usuário. É comumente usado em aplicativos de plataformas de comércio eletrônico e streaming, como Netflix e Amazon, para sugerir itens que o usuário pode achar interessante com base no que outros usuários com interesses semelhantes gostaram ou assistiram

• Colete dados do usuário sobre os itens com os quais eles gostaram ou interagiram.
• Crie uma matriz usuário-item, uma tabela contendo informações sobre cada usuário e com quais itens eles interagiram.
• Gere pontuações de similaridade item a item calculando a semelhança entre os itens com base nas preferências dos usuários que interagiram com ambos os itens.
• Use essas pontuações de similaridade para gerar recomendações para cada usuário, combinando-as com itens na matriz usuário-item semelhantes àqueles com quem eles já interagiram.

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7. Análise e visualização de dados imobiliários

Os dados imobiliários nos EUA podem ser analisados ​​e visualizados usando técnicas de aprendizado de máquina. Essa é uma das ideias de projeto de análise de dados em que o aprendizado de máquina pode prever tendências futuras no setor imobiliário, ajudando investidores e compradores a tomar decisões informadas.

• Colete dados de listagens de imóveis e registros públicos. Isso inclui localização, tamanho, comodidades, preços e outras características pertinentes.
• Limpe e prepare os dados para análise. Isso inclui remover qualquer outlier, normalizar os dados e transformá-los em um formato adequado para análise.
• Use estatísticas descritivas e inferenciais para analisar os dados e descobrir insights. Isso inclui calcular estatísticas resumidas, criar visualizações e realizar testes para detectar correlações e outros padrões.
• Use visualizações de dados para comunicar insights. Isso inclui a criação de gráficos, mapas e outras visualizações para ajudar a ilustrar os dados e transmitir as principais descobertas.

8. Reconhecimento facial usando CNN

As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) podem ser usadas para reconhecimento facial, tirando fotos de rostos e, em seguida, aprendendo as características de cada rosto. A CNN aprenderá os recursos de cada rosto e reconhecerá um rosto quando ele for apresentado.

• Reúna um conjunto de dados de imagens rotuladas. Este conjunto de dados deve conter imagens de rostos de pessoas com rótulos para cada imagem indicando qual pessoa está na imagem.

• Pré-processe as imagens redimensionando-as, convertendo-as em tons de cinza e normalizando os valores de pixel.

• Divida o conjunto de dados em conjuntos de treinamento, validação e teste.

• Projete uma arquitetura de Rede Neural Convolucional (CNN). Isso pode envolver a escolha do número de camadas, o tamanho dos kernels, o tipo de funções de ativação e outros hiperparâmetros.

• Treine o modelo no conjunto de treinamento. Monitore o desempenho do conjunto de validação para determinar quando parar o treinamento.
• Avalie o modelo no conjunto de treinamento.

9. Analisando dados de redes sociais usando análise de sentimento

A análise de sentimentos é uma ferramenta poderosa para analisar dados de redes sociais. Isso pode nos ajudar a entender como as pessoas se sentem sobre tópicos ou produtos específicos. Com Machine Learning, podemos construir modelos poderosos que podem analisar grandes quantidades de dados para identificar sentimentos com precisão.

• Colete os dados de sites de redes sociais. Isso pode ser feito usando APIs.
• Transforme os dados em um formato adequado usando técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) para extrair recursos relevantes do texto ou aplicar outras técnicas de transformação de dados.
• Aplique modelos de aprendizado de máquina a ele. Modelos comuns usados ​​para análise de sentimentos incluem máquinas de vetores de suporte, regressão logística e redes neurais.
• Avalie os resultados da análise para entender com que precisão o modelo funciona.

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10. Classificação de imagens com aprendizado profundo

Este projeto visa criar um modelo de aprendizado profundo que possa classificar e identificar imagens usando várias técnicas. O conjunto de dados escolhido para este projeto é o banco de dados ImageNet. As imagens serão rotuladas com as categorias apropriadas, como animais, plantas, objetos e pessoas.

• Coletar e pré-processar dados:
  • Recolha as imagens que deseja classificar.
  • Pré-processar imagens (redimensionar, normalizar, etc.). Isso pode ser feito com a Biblioteca Keras.

• Defina uma arquitetura de modelo:
  • Escolha um modelo de rede neural convolucional (CNN). Configurar camadas, funções de ativação, otimizadores, etc.

• Treine o modelo:
  • Alimente as imagens no modelo.
  • Acompanhe o processo de treinamento.
  • Ajuste os parâmetros do modelo conforme necessário.

• Teste o modelo:
  • Alimente dados não vistos como dados de teste.
  • Revise os resultados do teste.

11. Detecção de anomalias com aprendizado de máquina não supervisionado

A detecção de anomalias com aprendizado de máquina não supervisionado refere-se ao processo de usar algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado para detectar outliers ou anomalias em um conjunto de dados.

Os algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados mais comuns para detecção de anomalias incluem algoritmos de agrupamento, como k-means, algoritmos baseados em densidade, como DBSCAN, e algoritmos de detecção de valores discrepantes, como Isolation Forest. Esses algoritmos podem ser usados ​​para detectar anomalias em uma variedade de conjuntos de dados, como dados financeiros, dados de séries temporais e dados de imagem.

12. Análise e visualização de dados de poluição do ar

A poluição do ar é uma grande preocupação de saúde global e pode impactar seriamente a saúde humana, o meio ambiente e o clima. Uma maneira de monitorar e avaliar a qualidade do ar é coletando e analisando dados de poluição do ar.

• Colete os dados de poluição do ar que incluem informações sobre qualidade do ar, temperatura, umidade, velocidade do vento e outras variáveis ​​relevantes para a análise.
• Limpe e pré-processe os dados.
• Use algoritmos estatísticos e de aprendizado de máquina para analisar os dados e identificar padrões ou correlações entre a poluição do ar e outras variáveis ​​ambientais.
• Visualize os dados usando várias ferramentas de visualização, como gráficos, gráficos de dispersão e mapas de calor.
• Interprete os resultados da análise e conclua os dados de poluição do ar.

13. Previsão de Séries Temporais com Aprendizado de Máquina

Este projeto visa desenvolver um modelo de aprendizado de máquina para previsão de séries temporais.

• Colete dados de séries temporais que você deseja prever. Isso pode incluir dados relacionados a vendas, clientes ou estoque.
• Use técnicas de visualização de dados para entender tendências e padrões subjacentes nos dados.
• Prepare os dados transformando-os em um formato adequado para modelagem.
• Selecione um modelo de aprendizado de máquina apropriado para o problema de previsão que você está tentando resolver.
• Treine o modelo usando os dados preparados.
• Avalie o desempenho do modelo e identifique as áreas que podem ser melhoradas.
• Ajuste os parâmetros do modelo para melhorar seu desempenho.

Conclusão

Os projetos de ciência de dados são inestimáveis ​​para ajudar a entender e interpretar os dados de forma mais eficiente e eficaz. Ao se envolver em tópicos de projetos de ciência de dados , você pode obter insights, uma vantagem competitiva no mercado e tomar decisões melhores e mais informadas. Além disso, os projetos de ciência de dados podem ajudar a descobrir tendências e relacionamentos ocultos que podem otimizar processos e maximizar recursos.

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