Top 8 proiecte și subiecte de exploatare a datelor în Python [Pentru Freshers]

Doriți să vă testați abilitățile de data mining? Atunci ați ajuns la locul potrivit, deoarece acest articol vă va arăta cele mai importante proiecte de data mining în Python. Alegeți oricare dintre următoarele, care se potrivește cu interesele și cerințele dvs.

Am discutat fiecare proiect în detaliu, astfel încât să puteți înțelege cu ușurință fiecare proiect și să începeți imediat să lucrați la el.

Top idei de proiecte de exploatare a datelor în Python

1. TourSense pentru turism

Proiectul TourSense este printre cele mai bune idei de proiecte de data mining în Python pentru studenții avansați care caută o provocare. TourSense este un cadru pentru analiza preferințelor și identificarea turistică prin utilizarea datelor de transport la scară oraș. Se concentrează pe depășirea limitărilor surselor convenționale de date utilizate pentru extragerea datelor legate de turism, cum ar fi rețelele sociale și sondajele.

În acest proiect, va trebui să proiectați un model de analiză a preferințelor turistice, așa că este vital să fiți familiarizat cu elementele de bază ale învățării automate pentru acest proiect. Soluția dvs. ar trebui să aibă o interfață de utilizator funcțională și interactivă pentru a simplifica utilizarea pentru un client.

Soluția dvs. ar trebui să poată trece prin seturi de date reale și să identifice turiști printre aceștia. Combinația dintre sistemul de identificare turistică și modelul de analiză a preferințelor va ajuta utilizatorul să ia decizii mai bine informate cu privire la potențialii clienți și să înțeleagă tendințele turistice din zonele lor.

Un astfel de instrument ar fi perfect pentru agenții de turism, hoteluri, stațiuni și multe alte întreprinderi care operează în sectorul turismului și ospitalității. Dacă sunteți interesat să vă folosiți abilitățile Python în acele industrii, atunci ar trebui să încercați acest proiect.

2. Sistem de transport inteligent

În acest proiect, veți crea un sistem de trafic multifuncțional care simplifică gestionarea traficului. Este un proiect excelent pentru oricine dorește să-și folosească abilitățile tehnice în sectorul public.

Modelul dvs. de trafic ar trebui să asigure că sistemul de transport rămâne eficient și sigur pentru pasagerii săi. Pentru sistemul dvs. de transport inteligent, puteți prelua datele din ultimii trei ani de la o companie reputată de servicii de autobuze. După ce ați preluat datele, ar trebui să aplicați regresia multiliniară univariabilă pentru a estima pasagerii pentru sistemul dumneavoastră.

Acum puteți calcula numărul minim de autobuze necesare pentru sistemul dumneavoastră de transport inteligent. Odată ce ați terminat cu acești pași, va trebui să validați rezultatele cu implementări statistice, cum ar fi abaterea medie absolută (MAD) sau eroarea procentuală medie absolută (MAPE).

Ca începător, vă puteți concentra pe simpla extragere a datelor și crearea sistemului optimizat care gestionează transportul (cum ar fi numărul necesar de autobuze). Dacă doriți să faceți proiectul mai provocator, puteți adăuga funcționalitatea de alocare a resurselor adecvate și de reducere a congestionării traficului prin verificarea timpului și a statisticilor navetei.

Acest proiect vă va ajuta să testați mai multe secțiuni ale cunoștințelor dumneavoastră în știința datelor și să înțelegeți cum sunt interconectate.

3. Clustering Multi-View bazat pe grafic

Veți proiecta un model de clustering cu mai multe vizualizări bazat pe grafice care cântărește matrice de grafice de date pentru toate vizualizările și generează o matrice combinată, oferindu-vă clusterele finale.

Clustering-ul multi-vizualizare bazat pe grafice (GMC) este semnificativ mai bun decât soluțiile de clustering convenționale, deoarece acestea din urmă au nevoie să produceți un cluster final separat. Metodele convenționale de grupare nu acordă prea multă atenție ponderii fiecărei vederi, care este un factor foarte influent pentru generarea matricei finale. În plus, toate funcționează pe matrice de similaritate grafică fixă ​​pentru toate vizualizările.

Crearea și implementarea unei soluții bazate pe GMC care funcționează corect este o provocare în sine. Cu toate acestea, dacă doriți să o luați mai sus, puteți partiționa punctele de date în clusterul necesar fără a utiliza un parametru de reglare. În mod similar, puteți optimiza funcția obiectiv cu un algoritm de optimizare iterativă.

Lucrul la acest proiect vă va familiariza cu algoritmii de clustering și implementarea lor, care sunt printre cele mai populare soluții de clasificare din știința datelor.

4. Predicția modelului de consum

În ultimul timp, a existat o creștere masivă a datelor despre consumatori și afaceri. De la cumpărături online la comanda de mâncare, există acum multe domenii în care oamenii generează zilnic tone de date. Companiile folosesc modele predictive pentru a sugera noi produse sau servicii utilizatorilor lor. Acest lucru le permite să-și îmbunătățească experiența utilizatorului, asigurându-se în același timp că clientul primește sugestii personalizate care au cele mai mari șanse de a genera vânzări.

În timp ce un sistem de recomandare convențional se poate baza pe date simple, cum ar fi interesele introduse de utilizator, dar pentru un sistem de recomandare complet funcțional și eficient veți avea nevoie de date despre comportamentul trecut al utilizatorului (cumpărări anterioare, aprecieri etc.).

Pentru a rezolva această problemă, veți crea un model de amestec care are atât evenimente noi, cât și repetate. Se concentrează pe oferirea de predicții precise de consum în funcție de preferințele utilizatorului în ceea ce privește exploatarea și explorarea. Aceasta este una dintre cele mai ciudate idei de proiecte de data mining din Python, deoarece va trebui să efectuați analize experimentale folosind seturi de date din lumea reală.

În funcție de experiența și expertiza dvs., puteți alege numărul potrivit de surse de date.

Acest proiect vă va oferi experiență în extragerea datelor din mai multe surse. Veți afla, de asemenea, despre sistemele de recomandare, care este un subiect important în învățarea automată și în știința datelor.

5. Modelarea influenței sociale

Acest proiect necesită să fiți familiarizat cu învățarea profundă, deoarece veți realiza modelarea secvențială a intereselor utilizatorilor. În primul rând, va trebui să efectuați o analiză preliminară a două seturi de date (Epinions și Yelp). După aceea, veți descoperi acțiunile secvențiale statistic ale utilizatorilor lor și ale cercurilor lor sociale, inclusiv influența socială asupra luării deciziilor și autocorelarea temporală.

În cele din urmă, veți utiliza modelul de învățare profundă SA-LSTM (Social-Aware Long Short-Term Memory) care poate prezice punctele de interes și tipul de articole pe care un anumit utilizator le va vizita sau cumpăra data viitoare.

Dacă sunteți interesat să studiați învățarea profundă, atunci acesta este cu siguranță printre cele mai bune proiecte de data mining în Python pentru dvs. Vă va familiariza cu elementele de bază ale învățării profunde și cum funcționează un model de învățare profundă. Veți afla, de asemenea, cum puteți utiliza un model de învățare profundă în aplicații din viața reală.

6. Clasificare automată a personalității

Ai încercat teste de personalitate? Dacă le găsești plăcute, atunci cu siguranță ți-ar plăcea să lucrezi la acest proiect.

În acest proiect de extragere a datelor, ați crea un sistem de predicție a personalității. Un astfel de sistem are multe aplicații în orientarea și consilierea în carieră, deoarece ajută la prezicerea temperamentului și compatibilitatea candidatului cu diferite roluri.

Acesta este un proiect deosebit de interesant pentru studenții interesați de management și resurse umane. Veți crea o soluție de clasificare a personalității care separă participanții în diferite tipuri de personalitate, în funcție de tiparele anterioare de clasificare și de datele de intrare furnizate de participanți.

Rețineți că este un proiect de nivel avansat și ar trebui să fiți familiarizat cu mai multe concepte de știință a datelor pentru a lucra la el. Sistemul dvs. de clasificare a personalității ar trebui să stocheze datele legate de personalitate într-o bază de date dedicată, să colecteze caracteristicile asociate fiecărui utilizator, să extragă caracteristicile necesare din intrarea unui participant, să le studieze și să conecteze comportamentul utilizatorului și personalitatea prezentă în baza de date. Rezultatul ar fi o predicție a tipului de personalitate al participantului.

7. Analiza sentimentelor și extragerea de opinii

Analiza sentimentelor este o colecție de procese și tehnici care ajută organizațiile să obțină informații despre modul în care clienții își percep produsele sau serviciile. Ajută organizațiile să înțeleagă reacția clienților lor la un anumit produs sau serviciu. Datorită apariției rețelelor sociale, importanța analizei sentimentelor a crescut considerabil în ultimii ani.

În acest proiect, veți crea un instrument simplu de analiză a sentimentelor care efectuează extragerea datelor pentru colectarea conținutului de pe o marcă (postări pe rețelele sociale, tweet-uri, articole de blog etc.). După aceea, sistemul dumneavoastră ar trebui să verifice conținutul și să-l compare cu o colecție preselectată de cuvinte și expresii pozitive și negative.

Unele expresii sau cuvinte pozitive pot include „serviciu bun pentru clienți”, „excelent”, „drăguț”, etc. Același lucru este valabil și pentru cuvintele și expresiile negative. După efectuarea comparației, soluția ar da verdictul asupra modului în care clienții percep un anumit produs sau serviciu.

8. Schema practică PEKs

Acesta este un proiect pentru pasionații de securitate cibernetică. Aici, veți crea o soluție Public Encryption with Keyword Search (PEKS). Ajută la prevenirea scurgerilor de e-mail și, în consecință, a oricărei scurgeri de informații sensibile și de comunicare. Soluția ar permite utilizatorilor să treacă rapid printr-o bază de date mare de e-mail criptată și să îi ajute să efectueze căutări booleene și cu mai multe cuvinte cheie. Rețineți că soluția ar asigura că nu se scurg informații suplimentare despre un utilizator în timpul efectuării acestor funcții.

Într-un sistem de criptare cu cheie publică, sistemul are două chei, una privată și una publică. Destinatarul mesajului păstrează cheia privată în timp ce cheia publică rămâne disponibilă tuturor.

Concluzie

Lucrul la proiecte de data mining în Python vă poate învăța multe despre știința datelor și implementările sale. Exploatarea datelor este un aspect esențial al științei datelor și dacă doriți să urmați o carieră în știința datelor, trebuie să fiți priceput la această abilitate. Aceste idei de proiecte de exploatare a datelor în Python vă vor ajuta cu siguranță să vă ocupați de mintea de date.

Cu toate acestea, dacă doriți o experiență de învățare mai individualizată, vă recomandăm să urmați un curs de știință a datelor. Te-ar învăța toate abilitățile necesare pentru a deveni un profesionist în știința datelor, inclusiv în minarea datelor. Veți învăța sub îndrumarea experților din industrie, care vă vor răspunde la întrebări, vă vor rezolva îndoielile și vă vor ghida pe parcursul cursului.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.