7 idei interesante de proiecte pentru știința datelor în 2022

A avea experiență practică este considerat mai valoros astăzi, ceea ce este cel mai bun, deoarece studenții proactivi obțin un avantaj față de toți ceilalți prin toate cunoștințele lor practice în domeniu. Data Science nu face excepție de la această regulă. Este considerat unul dintre cele mai pragmatice domenii de acolo și, pentru a crește în același, este nevoie de multă experiență practică pentru a putea face față muncii, presiunii și toate cu succes. De dragul acestui articol, permiteți-mi să reiterez ce este de fapt știința datelor - în termenii săi cei mai de bază, știința datelor este aplicată în diferite domenii în care oferă perspective și informații și orice lucru de valoare dintr-o mare de date. Destul de simplu, nu?

Pentru creșterea organică în acest domeniu, a devenit o condiție prealabilă să fi creat soluții inovatoare, ceva dincolo de simpla specializare în Data Science. Să avem un portofoliu care să iasă în evidență și care poate fi realizat doar prin participarea la provocările științei datelor și folosind diversele seturi de date furnizate și să producă soluții pentru problemele puse. Sună puțin copleșitor, nu? Nu vă faceți griji, iată 7 idei de proiecte care nu numai că vă vor ajuta să verificați totul din lista de verificare a experienței pragmatice, dar și să vă impresioneze publicul (aici: managerul de angajare).

1. Prognozați vânzările unui supermarket într-o vacanță majoră (Holi, Diwali etc.):
   Un supermarket are numeroase departamente, așa că, folosind Data Science, puteți prezice care departamente sunt afectate în principal de vacanță și care este scopul acestui efect. Pentru aceasta, puteți utiliza setul de date istoric al companiei.

2. Recomandator de filme: Obiectivul acestei provocări este destul de simplu - faceți sugestii pentru filme utilizatorilor săi. Pentru aceasta, puteți utiliza setul de date Movie Lens. Este unul dintre cele mai citate seturi de date din știința datelor. Acest proiect te va ajuta să te aprofundezi puțin în modul în care funcționează platforma ta de streaming preferată și cine știe, poate te-a lovit o idee de îmbunătățire a sistemului existent?

3. Prezicerea traficului pe un nou mod de transport: Acest proiect vă va permite să preziceți traficul și piciorul pe orice nou mod de transport și să oferiți cei doi cenți despre cum să creșteți și să scădeți. Pentru aceasta, puteți utiliza setul de date de analiză a seriilor temporale. Acest set de date este, de asemenea, o alegere populară în rândul studenților. Poate fi folosit într-o gamă largă de domenii — predicția vânzărilor, vremea, tendințele anuale care apar etc. Setul de date care este specific seriilor de timp, unde provocarea este de a prognoza traficul pe orice mod de transport din oraș. Întregul exercițiu include rânduri și coloane.

4. Preziceți vârsta actorilor:
   Dacă doriți să vă scufundați mai adânc în Deep Learning, atunci ar trebui să fie punctul dvs. ideal de plecare. Pentru aceasta, puteți utiliza setul de date pentru detectarea vârstei actorilor indieni. Conține mii de imagini care sunt selectate manual și decupate din videoclipuri, așa că vă puteți aștepta la o varietate de scară, expresii, rezoluție și multe altele.

5. Provocare de recunoaștere vizuală la scară largă ImageNet (ILSVRC):
   Cele două obiective ale acestei provocări sunt localizarea obiectelor și detectarea obiectelor din videoclipuri. Reprezintă o provocare convingătoare, deoarece creează cel mai bun algoritm pentru detectarea obiectelor și clasificarea imaginilor la scară largă. Scopul principal al competiției, care are loc anual, este compararea progreselor în domeniul clasificării și detectării imaginilor, împreună cu îmbinarea cercetărilor excelente cu mai multe date. De asemenea, măsoară progresul înregistrat în indexarea pentru adnotare și preluare din viziunea computerizată.

6. Preziceți rata de supraviețuire de la toți pasagerii pe care RMS Titanic i-a avut la bord:
   Setul de date Titanic oferă datele despre cine se afla la bordul RMS Titanic când s-a întâlnit cu finalul său catastrofal pe 15 aprilie 1912, după ce s-a ciocnit cu un aisberg din Oceanul Atlantic. Este perfect pentru începători și este, de asemenea, cel mai des folosit. Cu 891 de rânduri și 12 coloane, setul oferă variabilele și combinația acestora pe baza caracteristicilor personale, cum ar fi sexul, vârsta, clasa biletului și testează abilitățile de clasificare.

7. Răspundeți la întrebări deschise despre imagini:
   Acesta se adresează tuturor pasionaților de Computer Vision. Pentru aceasta, puteți utiliza setul de date VisualQA, care conține mai mult de 200.000 de imagini, 3 întrebări pe imagine și 10 răspunsuri de bază pe întrebare. Sarcina dvs. va fi să utilizați înțelegerea dvs. de Computer Vision și să răspundeți la întrebările deschise prezente în setul de date menționat.

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.

Alegeți un set de date care credeți că este potrivit pentru dvs. și deschideți-vă propria cale de succes pentru a obține cel mai bun angajator în domeniul științei datelor. Pregătiți-vă!