13 idei și subiecte interesante pentru proiecte de știință a datelor pentru începători [2022]

O expresie asupra ideilor de proiecte de știință a datelor

Data Science prosperă continuu ca o opțiune excelentă de carieră pentru această generație. Este printre cele mai promițătoare și mai actuale alegeri. Piața este în creștere cu mai multe cereri pentru cercetătorii de date. S-a raportat recent că cererea va crește și mai mult de mai multe ori în următorii ani. Deci, dacă sunteți un începător în știința datelor, cel mai bun lucru pe care îl puteți face este să lucrați la câteva idei de proiecte în știința datelor în timp real.

Așadar, dacă ești un aspirant Data Scientist, este foarte recomandat să exersezi abilitățile pentru a deveni un profesionist eficient în acest domeniu. După ce ați acumulat cunoștințe teoretice foarte bune despre Data Science, dacă vă uitați cu adevărat în viitor pentru a explora ceea ce pare să fiți un profesionist, atunci acum este momentul să faceți câteva proiecte practice.

Trebuie să faceți unele dintre proiectele tehnice și de știință a datelor în timp real, astfel încât să vă ajute să vă stimulați creșterea carierei. Cu cât exersați mai mult cu proiectele Data Science , vă asigurăm că puteți ține ritmul pentru a deveni un profesionist solid Data Scientist.

Prin urmare, dacă faceți niște proiecte live de știință a datelor , vă vor îmbunătăți cunoștințele, abilitățile tehnice și încrederea generală. Dar, cel mai important, dacă prezentați chiar și câteva proiecte Data Science în CV-ul dvs., atunci obținerea unui loc de muncă bun este mult mai ușor pentru dvs. De ce asa? Pentru că atunci intervievatorul va ști că ești cu adevărat serios în ceea ce privește o carieră în știința datelor.

Experiența dvs. în timp real în cadrul proiectelor de știință a datelor în direct vă va permite să aveți un control puternic asupra tendințelor și tehnologiilor în domeniul științei datelor. Așadar, puneți-vă mâinile pe proiecte de știință a datelor în timp real și veți ști cât de benefic va fi pentru creșterea rapidă a carierei dumneavoastră. După toate aceste discuții, știm că găsirea acelei idei perfecte de proiect Data Science pentru proiectul tău Data Science te preocupă chiar mai mult decât implementarea sa efectivă.

În acest blog despre Data Science, am enumerat numele câtorva idei de Data Science Project . Și pentru a răspunde la întrebarea dvs. – „Cu ce ​​fel de proiect Data Science este bine să începeți?”, am compilat câteva idei bune de Data Science Project pentru a vă alege.

Nu este necesară experiență de codare. Suport în carieră la 360°. Diploma PG în Machine Learning și AI de la IIIT-B și upGrad.

Iată 50 de idei de proiecte Data Science pentru tine, iar în blogul următor, discutăm câteva dintre aceste proiecte în detaliu. Deci, să începem!

1. Chatbot
2. Analizarea impactului schimbărilor climatice asupra aprovizionării globale cu alimente
3. Prognoza meteo
4. Generarea de cuvinte cheie pentru reclame Google
5. Recunoașterea semnelor de circulație
6. Analiza calitatii vinului
7. Predicția pieței de valori
8. Detectarea știrilor false
9. Clasificare video
10. Recunoașterea acțiunii umane
11. Generarea de rapoarte medicale folosind scanări CT
12. Clasificarea e-mailului
13. Analiza datelor Uber
14. Clasificarea sunetelor
15. Detectarea fraudei cu cardul de credit
16. Recunoașterea limbajului semnelor
17. Clasa de predicție a florilor
18. Detectarea culorii
19. Predicția de împrumut
20. Predicția traficului rutier
21. Clasificarea veniturilor
22. Recunoașterea emoțiilor vorbirii
23. Predicția vocii celebrităților
24. Predicția vânzărilor în magazin
25. Detectarea bolii Parkinson
26. Predicția poluării aerului
27. Detectarea vârstei și sexului
28. Optimizarea prețului produsului
29. Predicții IMDB
30. Recunoașterea cifrelor scrise de mână
31. Clasificarea întrebărilor nesincere Quora
32. Detectarea somnolenței șoferului
33. Prognoza serii temporale a traficului web
34. Predicția de supraviețuire pe Titanic
35. Modelarea serii temporale
36. Image Caption Generator
37. Predicția de cumpărare a asigurărilor
38. Analiza criminalității
39. Segmentarea clienților
40. Predicția timpului călătoriei cu taxiul
41. Sistemul de recomandare a locurilor de muncă
42. Predicții pentru locuințe din Boston
43. Analiza sentimentelor
44. Nivelul dobânzii pentru proprietăți închiriate
45. Generarea de cuvinte cheie pentru Google Ads
46. Clasificarea cancerului de san
47. Nevoile de acces la computer ale angajaților
48. Clasificare Tweeturi
49. Sistem de recomandare de filme
50. Sugestii de preț pentru produse

Cele mai recente idei de proiecte Data Science

Am segmentat toate ideile de proiecte Data Science în funcție de nivelul cursantului. Prin urmare, veți primi o listă cu câteva rezumate uimitoare de proiecte pentru idei de proiecte pentru începători, intermediari și avansati de știință a datelor .

1. Nivel începător | Idei de proiecte Data Science

Această listă de idei de proiecte pentru știința datelor pentru studenți este potrivită pentru începători și pentru cei care abia încep cu Python sau Data Science în general. Aceste idei de proiecte de știință a datelor vă vor pune în practică toate aspectele practice de care aveți nevoie pentru a reuși în cariera dvs. de dezvoltator de știință a datelor.

În plus, dacă sunteți în căutarea unor idei de proiecte de știință a datelor pentru ultimul an , această listă ar trebui să vă încurajeze. Așadar, fără alte prelungiri, haideți să trecem direct la câteva idei de proiecte de știință a datelor care vă vor întări baza și vă vor permite să urcați pe scară.

1.1 Impactul schimbărilor climatice asupra aprovizionării globale cu alimente

Schimbările climatice frecvente și neregulile sunt mari probleme de mediu provocatoare. Aceste nereguli în diviziunile climatice afectează drastic viețile umane care locuiesc pe Pământ. Acest proiect Data Science se concentrează asupra modului în care impactul climatului va afecta în mare măsură producția globală de alimente la nivel mondial și cât de mult va afecta cuantificarea schimbările climatice.

Scopul principal al dezvoltării acestui proiect este calcularea potențialităților asupra producțiilor de culturi de bază datorate schimbărilor climatice. Prin acest proiect, toate implicațiile legate de temperaturi și precipitații se modifică. Se va lua apoi în considerare cât de mult dioxid de carbon afectează creșterea plantelor și incertitudinile care apar în condiționarea climatică. Prin urmare, acest proiect se va ocupa în mare măsură de Vizualizări de date. De asemenea, va compara producția în diferite regiuni în diferite fusuri orare.

1.2 Detectarea știrilor false

Sursă

Vă puteți conduce cariera în știința datelor cu această idee uimitoare de proiect pentru știința datelor pentru începători – Detectarea știrilor false folosind limbajul Python. Actul de jurnalism greșit sau înșelător pe o platformă digitală sau știri false pot fi detectate de acest proiect. Falsificările se răspândesc prin intermediul platformelor de social media și canalelor online și media digitală pentru a atinge orice agendă politică.

Cu această idee de proiect de știință a datelor, puteți utiliza limbajul Python pentru a dezvolta un model specific care poate detecta cu precizie dacă știrile sunt jurnalism real sau informații false.. Pentru aceasta, trebuie să construiți un clasificator „TfidfVectorizer” și apoi să utilizați un „PassiveAggressiveClassifier”. ' pentru a clasifica știrile în segmente „reale” și „false”. Va exista un set de date cu forma de 7796×4 dimensiuni și va executa toate acestea în „JupyterLab”.

Ideea principală a acestui proiect Data Science este de a dezvolta un model de învățare automată în timp real care poate detecta corect autenticitatea știrilor din rețelele sociale. „TF”, cunoscut în mod obișnuit ca „Frecvența termenului”, este numărul total de ori când orice cuvânt va apărea într-un singur document. Întrucât, „IDF” sau „Frecvența inversă a documentului” este o măsură calculatoare a valorii unui cuvânt și se bazează pe frecvența reputațională a apariției acestuia în diferitele documente.

Teoria se referă la „Cuvinte comune”, dacă aceste cuvinte comune apar în mai multe documente cu o frecvență mare, atunci ele sunt considerate cuvinte mai puțin importante. Deci, ceea ce face „TFIDFVectorizer” este să analizeze colecția acestor documente și apoi să creeze o matrice „TF-IDF” pentru aceasta.

Împreună cu aceasta, un clasificator „PasivAgresiv” va rămâne „pasiv” în cazul în care „rezultatul clasificării” este corect; dar, pe de altă parte, se va schimba agresiv dacă „rezultatul clasificării” este incorect. Așadar, puteți crea un model de învățare automată pentru a detecta știrile din rețelele sociale pentru a fi știri autentice sau false folosind această idee de proiect pentru știința datelor.

1.3 Recunoașterea acțiunii umane

Acesta este un proiect Data Science pe modelul de recunoaștere a acțiunii umane. Se va uita la scurtele videoclipuri realizate despre ființe umane în care aceștia efectuează acțiuni specifice. Acest model încearcă să facă o clasificare care se bazează pe acțiunile efectuate. În acest proiect de știință a datelor, trebuie să utilizați o rețea neuronală complexă. Această rețea neuronală este apoi antrenată pe un set de date specific care conține aceste videoclipuri scurte. Apoi există date ale accelerometrului care sunt asociate cu setul de date. Conversia datelor accelerometrului se face mai întâi împreună cu o reprezentare „secționată în timp”. După aceea, trebuie să utilizați biblioteca „ Keras ”, astfel încât să puteți face antrenament, validare și testare a rețelei pe baza acestor seturi de date.

1.4 Predicția incendiilor forestiere

Unul dintre dezastrele alarmante și comune care se întâmplă în lumea de astăzi sunt incendiile de pădure. Aceste dezastre sunt foarte dăunătoare ecosistemului. Pentru a face față unui astfel de dezastru, sunt necesari mulți bani pe infrastructură, control și manipulare. Putem construi un proiect Data Science folosind „k-means clustering” - poate identifica orice puncte fierbinți de incendiu forestier împreună cu severitatea incendiului în acel loc anume.

Poate fi folosit alternativ pentru o mai bună alocare a resurselor cu un timp de răspuns mai rapid. Prin urmare, utilizarea datelor meteorologice, cum ar fi acele anotimpuri în jurul cărora este mai probabil să se întâmple astfel de tragedii de incendii și diferite condiții meteorologice care le înrăutățesc pot crește nivelurile de precizie ale acestor rezultate.

1.5 Detectarea liniei benzii rutiere

Alte idei de proiect Data Science pentru începători includ un limbaj Python încorporat Live Lane-Line Detection Systems. În acest proiect, un șofer uman primește îndrumare cu privire la detectarea benzilor prin linii trasate pe șosea.

Nu numai asta, ci se referă și la direcția în care șoferul ar trebui să-și conducă vehiculul. Această aplicație Data Science Project este vitală pentru dezvoltarea mașinilor fără șofer. Prin urmare, puteți dezvolta și o aplicație cu capacitatea puternică de a identifica o linie de urmărire prin imaginile de intrare sau printr-un cadru video continuu.

Citiți: Top 4 idei de proiecte de analiză a datelor: nivel începător până la nivel expert

2. Idei de proiecte Data Science |Nivel intermediar

2.1 Recunoașterea emoției vorbirii

Sursă

Una dintre ideile populare de proiect Data Science este recunoașterea emoției vorbirii. Dacă doriți să învățați modul de utilizare a diferitelor biblioteci, acest proiect este perfect pentru dvs. Trebuie să fi văzut o mulțime de instrumente de editare care ne pot spune cum apare emoția noastră de vorbire. Acest model de program poate fi construit ca proiect Data Science.

În acest proiect Data Science, vom folosi „librosa” care va efectua o „Recunoaștere a emoțiilor vorbirii” pentru noi. Procesul SER este un proces de încercare care poate recunoaște emoția umană. Poate recunoaște și vorbirea din stările afective. Pe măsură ce folosim o combinație de ton și ton pentru a exprima emoțiile prin vocea noastră.

Modelul de recunoaștere a emoțiilor vorbirii este absolut posibil. Cu toate acestea, poate fi un proiect dificil de realizat, deoarece emoțiile umane sunt foarte subiective. Adnotarea sunetului uman este, de asemenea, destul de provocatoare. Deci, aici veți folosi funcțiile mfcc, mel și chroma. Cu aceasta, veți folosi și setul de date cunoscut sub numele de „RAVDESS” pentru procesul de recunoaștere a emoțiilor. În acest proiect Data Science, veți învăța și cum să dezvoltați un „MLPClassifier” pentru acest model.

2.2 Detectarea sexului și vârstei cu Data Science

Sursă

Așadar, una dintre ideile impresionante de proiecte privind știința datelor este „Detecția de gen și vârstă cu OpenCV”. Cu acest tip de proiect în timp real, puteți atrage cu ușurință atenția recrutorului dvs. într-un interviu Data Science.

Vorbind despre proiect, „Gender and Age Detection” este un proiect de învățare automată bazat pe computer visioning. Prin acest proiect Data Science, puteți învăța aplicația practică a CNN, adică rețelele neuronale convoluționale. În continuare, veți folosi și modele care sunt instruite de „Tal Hassner” și „Gil Levi” pentru setul de date „Adience”.

Împreună cu aceasta, veți folosi și unele fișiere precum – fișiere .pb, .prototxt, .pbtxt și .caffemodel. Ai auzit despre acești termeni? Citiți despre aceste fișiere? Înțelegi și modelele? Dar știi cum să le implementezi? Ei bine, îl poți învăța dacă optezi pentru a dezvolta un proiect de știință a datelor pe el.

Este un proiect foarte practic, deoarece veți crea un model care poate detecta vârsta și sexul oricărei ființe umane prin analize ale detectării unei singure fețe prin intermediul unei imagini. Deci, cu această clasificare de gen, un bărbat sau o femeie pot fi clasificate. De asemenea, varsta poate fi incadrata in intervalele 0-2/ 4-6/ 8- 2/ 15-20/ 25-32/ 38-43/ 48-53/ 60-100.

Dar din cauza diverșilor factori, cum ar fi machiajul sau o lumină slabă mai puternică sau o expresie facială neobișnuită, recunoașterea genului și a vârstei dintr-o singură sursă poate deveni o provocare. Prin urmare, în acest proiect Data Science, veți folosi un model de clasificare în loc de un model de regresie. O mulțime de învățare practică și tehnică poate fi luată pentru a vă îmbunătăți abilitățile tehnice cu acest tip de proiecte. Așadar, preluați provocarea și munciți din greu pentru a face un CV impresionant pentru știința datelor.

2.3 Detectarea somnolenței șoferului în Python

O idee excelentă de proiect Data Science pentru nivelurile intermediare este „Keras & OpenCV Drowsiness Detection System”. Conducerea peste noapte nu este doar dificilă, ci și o muncă riscantă. Am auzit de o mulțime de cazuri în care se întâmplă accidente pentru că șoferul a adormit în timp ce conducea.

Astfel, acest proiect poate ajuta la prevenirea numeroaselor accidente rutiere care au loc din cauza unor astfel de cazuri. Scopul principal al acestui proiect este de a recunoaște ori de câte ori șoferul poate fi somnoros și adoarme în timpul conducerii. Acest proiect folosește limbajul Python, unde puteți construi un model care poate detecta în timp util comportamentul somnoros al șoferului și declanșează o alarmă de alertă printr-o alarmă sonoră puternică.

În acest proiect, puteți implementa un „model de învățare profundă” și, cu ajutorul acestuia, puteți face o clasificare între imaginile în care un ochi uman este deschis sau închis. Nu doar asta, în acest model o altă linie de formulă este calcularea scorului.

Acest scor se bazează pe perioada de timp în care ochii rămân închiși. Scorul este menținut pe toată durata sesiunii de conducere. Dacă acel scor crește și depășește un prag specificat, acest model va genera automatizarea fluxului de lucru prin care alarma va începe să sune puternic.

Deci, cu aceste tipuri de implementări de proiecte Data Science, veți învăța toate elementele de bază ale proiectelor Data Science. Îl veți implementa folosind „Keras” și „OpenCV”. Deci, de ce sunt acestea folosite? Ei bine, utilizați „OpenCV” pentru a detecta mișcările feței și ale ochilor. În timp ce, cu „Keras”, puteți clasifica starea ochiului dacă este deschis sau închis în timp ce utilizați tehnicile rețelei neuronale profunde.

Certificare avansată în știința datelor, peste 250 de parteneri de angajare, peste 300 de ore de învățare, 0% EMI

2.4 Chatbots

Sursă

Chatboții devin din ce în ce mai populari în aceste zile. Deci, pentru un proiect Data Science, este o cerință ridicată la cerere pentru aproape toate organizațiile. Este un segment esențial al afacerii în zilele noastre. În zilele noastre, chatboții joacă un rol foarte important în afaceri. Ei ajută liniile de afaceri să economisească o cantitate enormă de timp în resursele lor umane. Este folosit pentru a oferi simultan un serviciu de afaceri îmbunătățit și personalizat.

Există multe companii care oferă servicii clienților lor. Pentru a oferi servicii pentru clienți la scară largă, este nevoie de multe resurse umane, timp suficient și multe eforturi pentru a gestiona fiecare client la timp. Pe de altă parte, acești roboti de chat pot oferi automatizare pentru serviciile de interacțiune cu clienții pur și simplu, răspunzând la un set de întrebări frecvente solicitate în mod obișnuit de clienți.

Există 2 tipuri de chatbot disponibile în prezent: chatbot specific domeniului și chatbot cu domeniu deschis. Chatbot-ul specific domeniului este cel mai adesea folosit pentru o anumită soluție de problemă. Acestea sunt personalizate într-un mod foarte strategic și inteligent, astfel încât să funcționeze strategic și eficient în raport cu specificațiile domeniului. Cel de-al doilea, chatbot-ul „Open-domain”, are nevoie de o mulțime de materiale de instruire care sunt prea continue pentru că, după nume, este dezvoltat pentru a răspunde la orice fel de întrebare.

Tehnic vorbind, chatbot-ii sunt antrenați folosind tehnicile „Deep Learning”. Au nevoie de un set de date cu lista de vocabular, liste care constau dintr-o propoziție comună, o intenție care se află în spatele lor și apoi răspunsurile adecvate. Aceasta este una dintre cele mai populare idei de proiecte de știință a datelor.

„Rețelele neuronale recurente” (RNN) sunt metodologiile comune pentru antrenarea chatbot-urilor. Acești roboți conțin codificatori care pot actualiza stările conform propozițiilor introduse alături de intenție. Apoi transmite starea specificată către Chatbot.

Ulterior, chatbot-ul folosește decodorul pentru a căuta un răspuns adecvat și ulterior în funcție de cuvintele introduse și, de asemenea, pe lângă intenție. Cu acest proiect Data Science, puteți învăța cu ușurință implementarea limbajului Python, deoarece proiectul complet este el însuși realizat în Python. Vă puteți îmbunătăți abilitățile tehnice Python într-o anumită măsură.

Aflați: Cum să creați un Chatbot în Python pas cu pas

2.5 Proiect de recunoaștere a cifrelor și a caracterelor scrise de mână

Sursă

Cu această idee de proiect Data Science privind „Recunoașterea cifrelor și a caracterelor scrise de mână cu ajutorul CNN, veți învăța practic conceptele de învățare profundă. Deci, dacă sunteți un Data Scientist în devenire sau un entuziast al învățării automate, atunci aceasta este ideea perfectă de proiect Data Science pentru dvs. Pentru dezvoltarea acestui proiect, veți folosi „setul de date MNIST” de cifre scrise de mână. Acesta este un proiect grozav pentru a obține experiență practică cu Data Science, deoarece veți învăța modalități uimitoare care sunt implicate în procesul de construire a proiectului.

După cum sa discutat, acest proiect este implementat prin „Rețelele neuronale convoluționale”. După aceasta, pentru o predicție în timp real, veți construi o interfață de utilizator creativă, bazată pe grafică, pentru a desena cifrele pe pânză, iar apoi veți construi un model care va fi folosit pentru predicția cifrelor.

Proiectul se concentrează asupra dezvoltării abilității computerului și a capacității sistemului informatic astfel încât să poată recunoaște caracterele în formate scrise de mână de oameni. Apoi îl va evalua în continuare pentru a-l înțelege cu o acuratețe rezonabilă. Cu această implementare a proiectului, puteți învăța implementarea practică a bibliotecilor „Keras” și, de asemenea, „Tkinter”.

Acestea sunt câteva idei intermediare de proiecte de știință a datelor la care puteți lucra. Dacă încă îți place să-ți testezi cunoștințele și să faci niște proiecte dificile

3. Idei de proiecte de știință a datelor la nivel avansat

3.1 Proiect de detectare a fraudei cu cardul de credit

Sursă

După implementarea proiectelor simple, acum puteți trece la câteva idei avansate de proiecte Data Science pentru a afla mai multe concepte. O astfel de idee este Detectarea fraudei cu cardul de credit. Cu acest proiect, veți învăța cum să utilizați R-ul cu diferiți algoritmi, cum ar fi Arborele de decizie, Rețelele neuronale artificiale, Regresia logistică și Clasificatorul de creștere a gradului.

De asemenea, puteți învăța să utilizați seturile de date „Tranzacții cu cardul” pentru a clasifica tranzacția cu cardul de credit ca activitate frauduloasă sau tranzacție autentică. De asemenea, veți învăța să vă potriviți diferitelor tipuri de modele împreună cu curba de performanță a graficului pentru toate acestea. Aceasta este una dintre cele mai bune idei de proiecte de știință a datelor pe care le puteți găsi.

3.2 Segmentări ale clienților

Sursă

Acesta este unul dintre cele mai populare proiecte Data Science din domeniul Data Science. Marketingul digital este o modalitate avansată și avansată de a viza un public pentru companii prin activitățile lor de marketing online în scopuri de marketing în prezent. Deci, înainte de a derula o campanie de marketing, se face mai întâi o segmentare diferită a clienților.

Segmentarea clienților este printre aplicațiile foarte populare ale învățării într-adevăr nesupravegheate. Prin aceasta, folosind metode de grupare, companiile pot acum identifica cu ușurință diversele segmente ale clienților pentru a viza potențialii utilizatori. Există diviziuni făcute pe clienți și grupuri sunt formate în funcție de caracteristicile comune, cum ar fi sexul, domeniile de interes, vârsta și obiceiurile.

Pe baza acestor detalii, ei pot comercializa în mod eficient fiecare grup de clienți. Proiectul folosește „gruparea K-means” și veți învăța cum să efectuați vizualizări pe distribuții precum sexul și vârsta. Veniturile anuale ale clienților și valorile scorului mediu pot fi, de asemenea, analizate.

3.3 Recunoașterea semnelor de circulație

Sursă

Acest proiect își propune să dezvolte un model care să obțină o precizie ridicată în tehnologiile auto cu conducere autonomă folosind tehnici CNN. Semnele de circulație și regulile de circulație sunt de maximă importanță pentru fiecare șofer și trebuie respectate pentru a evita accidentele. Pentru a respecta aceste reguli, utilizatorul trebuie să înțeleagă cum par a fi semnalele de trafic.

Este o regulă generală că pentru a obține permisul de conducere, o persoană trebuie să învețe toate semnalele de conducere. Dar pentru vehiculele autonome, există programe dezvoltate precum „Recunoașterea semnelor de circulație” folosind CNN, unde puteți învăța cum să programați un model care poate identifica cu precizie diferite tipuri de semnale de trafic prin introducerea unei imagini.

Există un set de date numit „benchmark-ul german pentru recunoașterea semnelor de circulație”. Este cunoscut în mod obișnuit ca GTSRB, care este utilizat în dezvoltarea unei rețele neuronale profunde pentru recunoașterea clasei tuturor semnelor de circulație care aparțin unui tip de clasă. Veți învăța, de asemenea, cunoștințe practice despre construirea unei interfețe grafice pentru interacțiunea cu aplicațiile.

Aflați mai multe: 10 proiecte Python GUI și subiecte interesante pentru începători

Concluzie

În acest articol, am acoperit idei de top pentru proiecte de știință a datelor . Am început cu câteva proiecte pentru începători pe care le puteți rezolva cu ușurință. Odată ce ați terminat cu aceste proiecte simple de știință a datelor, vă sugerez să vă întoarceți, să învățați mai multe concepte și apoi să încercați proiectele intermediare.

Când te simți încrezător, poți aborda proiectele avansate. Dacă doriți să vă îmbunătățiți abilitățile de știință a datelor, trebuie să puneți mâna pe aceste idei de proiecte de știință a datelor. Acum, mergeți mai departe și puneți la încercare toate cunoștințele pe care le-ați adunat prin ghidul nostru de idei de proiecte de știință a datelor pentru a vă construi propriul proiect de știință a datelor!

Vă dorim să vă îmbunătățiți drastic toate abilitățile Data Science cu ideile de proiecte pe care vi le-am prezentat aici în acest blog. Dar în cazul în care sunteți nou în domeniul științei datelor și v-ar plăcea să învățați știința datelor și să construiți modele similare pentru progresele tehnologice, vă recomandăm să consultați cursul online despre programele de diplomă PG ale upGrad și IIIT-B pentru a învăța și a îmbunătăți competențele. în lumea Data Science cu profesioniști experimentați și experți.

Cu setul potrivit de cunoștințe, îndrumări și instrumente, puteți învăța orice proiect Data Science. Niciun nivel nu este dificil pentru elevi. De aceea, toate aceste proiecte live sunt o modalitate perfectă de a-și îmbunătăți abilitățile și de a progresa rapid în obținerea stăpânirii. La upGrad , oferim 3 certificări online pentru știința datelor:

1. Program Executive PG în Data Science (12 luni)

De la IIIT Bangalore

2. Master of Science in Data Science (18 luni)

De la Universitatea John Moores din Liverpool

3. Program de certificat avansat în știința datelor (7 luni)

De la IIIT Bangalore

Încercați aceste certificări online pentru știința datelor de la upGrad, deoarece suntem siguri că vă vor ajuta în cariera dvs. în știința datelor. Prin urmare, nu întârzia! Începeți practica acum!