Os 10 principais projetos de ciência de dados em tempo real que você precisa para colocar a mão na massa

Estejamos cientes ou não, quase todas as atividades online que realizamos deixam pegadas digitais. A trilha online que deixamos para trás tem o potencial de revelar insights significativos sobre o comportamento do consumidor e o mundo ao nosso redor em geral. Desde compras online e navegação de filmes em plataformas OTT até a reserva de um táxi, cada ação online dos usuários é como uma mina de ouro de informações que os cientistas de dados podem analisar para entender tendências e padrões. Então, quando os dados em tempo real estão disponíveis ao nosso alcance, por que não usá-los para projetar alguns projetos interessantes e envolventes de ciência de dados?

As 10 melhores ideias de projetos de ciência de dados

A ciência de dados, sem dúvida, se tornou uma das habilidades mais procuradas no mundo. Mas apenas aprender a teoria disso não adianta, a menos que você coloque suas habilidades em prática. Se você está procurando algumas ideias inspiradoras de projetos de ciência de dados, aqui está uma lista dos 10 principais projetos de ciência de dados para iniciantes.

1. Detecção de notícias falsas

Em um mundo onde a informação está a apenas um toque de telefone, a imunidade a notícias falsas é um luxo que quase nenhum de nós pode pagar. Fake news são informações falsas e enganosas que geralmente são divulgadas pelas redes sociais e outras plataformas online para atingir, na maioria dos casos, uma agenda política. O que é pior, eles se espalham muito mais rápido do que notícias autênticas. Assim, este projeto visa controlar o falso jornalismo e detectar a autenticidade das notícias nas redes sociais. Isso pode ser feito usando Python, onde você precisa construir um TfidfVectorizer e usar um PassiveAggressiveClassifier para categorizar as notícias em “Fake” e “Real”. Tudo isso será executado no JupyterLab usando um conjunto de dados em forma de 7796×4.

2. Visualizando as mudanças climáticas e o impacto no abastecimento global de alimentos

Uma parte integrante da ciência de dados é visualizar e apresentar insights de dados para um público maior. Como parte deste projeto, o objetivo principal do pesquisador será visualizar as mudanças nas temperaturas médias globais e o aumento das concentrações de dióxido de carbono na atmosfera. Além disso, este projeto de ciência de dados também se concentra em como a mudança (e piora) das condições climáticas globais afetam a produção de alimentos em todo o mundo. Assim, o projeto terá como objetivo estudar as implicações das mudanças nos padrões de temperatura e precipitação e como isso afeta a produção de culturas básicas e comparar a produção em diferentes fusos horários.

3. Análise de sentimentos

Atualmente, muitas empresas orientadas por dados aproveitam o modelo de análise de sentimento para avaliar o comportamento do consumidor em relação a seus produtos e serviços. Refere-se ao processo de análise e categorização de pontos de vista expressos em feedback ou revisão para determinar se a impressão de um cliente sobre o produto/serviço é positiva, negativa ou neutra. É um tipo de classificação onde as classes podem ser binárias (positivas e negativas) ou múltiplas (feliz, triste, zangada, revoltada, etc.). Você pode implementar este projeto de ciência de dados em R e usar o conjunto de dados do pacote janeaustenR ou Tidytext.

4. Detecção de linha de pista rodoviária

Carros autônomos ainda podem parecer algo de um romance de ficção científica, mas agora eles estão aqui! Uma das principais tecnologias instrumentais no desenvolvimento de carros autônomos é o sistema de detecção de linha de pista ao vivo, onde linhas são desenhadas nas estradas para guiar o veículo onde estão as pistas. Também é útil para motoristas humanos e mostra a direção na qual dirigir o carro. O projeto de detecção de linha de pista ao vivo pode ser feito em Python. O objetivo será desenvolver um aplicativo para identificar uma linha de via através das imagens de entrada ou de um quadro de vídeo contínuo.

5. Chatbots

Os chatbots se tornaram uma ferramenta de comunicação indispensável para empresas que desejam oferecer uma experiência de alto nível ao cliente. Além de fornecer atendimento personalizado ao cliente, os chatbots se tornaram comuns em todas as organizações devido à grande quantidade de tempo e dinheiro que economizam. Não é de admirar que seu uso generalizado os torne um dos projetos de ciência de dados mais procurados que vale a pena tentar. Os chatbots usam técnicas de aprendizado profundo para interagir com os consumidores e são treinados principalmente usando RNNs (redes neurais recorrentes). O projeto do chatbot pode ser feito usando o conjunto de dados do arquivo JSON Intents do Python.

6. Detecção de sonolência do motorista

Outra ideia interessante do projeto de ciência de dados é construir um sistema de detecção de sonolência Keras e OpenCV usando Python. Acidentes estão ocorrendo devido a motoristas adormecerem enquanto dirigem é comum, e este projeto é uma ótima maneira de tentar mitigar o problema. O objetivo é construir um modelo para detectar a tempo o comportamento do motorista sonolento e emitir um alerta por meio de um alarme sonoro. Ele faz uso de um modelo de aprendizado profundo onde as imagens são classificadas com base no fato de os olhos humanos estarem abertos ou fechados. Enquanto o OpenCV detecta os movimentos do rosto e dos olhos, o Keras usa redes neurais profundas para determinar se os olhos do motorista estão fechados ou abertos.

7. Detecção de gênero e idade

O projeto de detecção de gênero e idade com o OpenCV é um dos projetos de ciência de dados mais interessantes para iniciantes. Ele é baseado em visão computacional e, através deste projeto, você poderá aprender as utilidades práticas das CNNs (redes neurais convolucionais). Este projeto em tempo real visa desenvolver um modelo que possa reconhecer a idade e o gênero de uma pessoa através de sua imagem facial. Como vários fatores, como expressões faciais, maquiagem e iluminação, podem dificultar a determinação da idade real de uma pessoa, este projeto usa um modelo de classificação em vez de um modelo de regressão. Assim, cria um projeto de ciência de dados impressionante com amplo escopo para aprimorar suas habilidades de codificação.

8. Reconhecimento de dígitos manuscritos

O conjunto de dados de dígitos manuscritos MNIST é um excelente recurso para cientistas de dados iniciantes e entusiastas de aprendizado de máquina. O projeto é implementado por meio de CNNs e visa capacitar um sistema computacional para reconhecer caracteres e dígitos em formatos manuscritos. Para a previsão em tempo real, você construirá uma interface gráfica do usuário para desenhar números em uma tela e construir um modelo para prever os dígitos. O projeto envolve as aplicações práticas das bibliotecas Keras e Tkinter e é uma ótima maneira de aprimorar suas habilidades em ciência de dados.

9. Gerador de legendas de imagens

A geração de legendas de imagens envolve processamento de linguagem natural e visão computacional para reconhecer o contexto das imagens e descrevê-las em um idioma como o inglês. Embora descrever o conteúdo da imagem com precisão usando frases bem formadas seja um desafio, isso tem um impacto imenso nos usuários, principalmente os deficientes visuais. Com a disponibilidade de grandes conjuntos de dados e o avanço das técnicas de deep learning, é possível construir modelos que podem gerar legendas para imagens. O objetivo deste projeto é criar um gerador de legendas de imagem usando CNN e RNN. O Flickr8k é um excelente conjunto de dados para começar a legendar imagens.

10. Reconhecimento de emoção de fala

O reconhecimento de emoções de fala é um projeto popular de ciência de dados em que as emoções humanas são interpretadas por meio de sua voz. O conjunto de dados compreende vários arquivos de som para monitorar as emoções humanas. Além disso, o projeto envolve o uso de um MLPClassifier que pode sentir emoções da voz de um indivíduo. O pacote Python Librosa para análise de música e áudio é usado aqui, juntamente com NumPy, Soundfile, Pysudio e Sklearn. O reconhecimento de emoções de fala encontra aplicações em diversos campos, como em call centers para detectar a reação do cliente sobre um produto, em sistemas IVR para melhorar a interação de fala, no desenvolvimento de sistemas computacionais adaptados às emoções e humor de um indivíduo, etc.

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