13 idei și subiecte interesante pentru proiecte de știință a datelor pentru începători din SUA [2023]

Proiectele Data Science sunt excelente pentru exersarea și moștenirea noilor abilități de analiză a datelor pentru a rămâne în fața concurenței și pentru a câștiga experiență valoroasă. Acestea vă permit să lucrați cu diferite tipuri de date, să aplicați diferite tehnici și instrumente și să obțineți o mai bună înțelegere a domeniului științei datelor. Iată 13 proiecte interesante de știință a datelor pentru începători pe care le puteți verifica pentru a vă începe călătoria.

Idei și subiecte de proiecte Data Science

1. Web Scraping cu Machine Learning

Web scraping cu machine learning este una dintre ideile relativ noi de proiecte de știință a datelor care combină atât puterea web scraping, cât și ML. Puteți aduna rapid și precis date de pe site-uri web și le puteți utiliza pentru a genera informații despre afaceri.

În acest proiect de știință a datelor, puteți extrage date structurate și nestructurate de pe site-uri web, le puteți stoca într-o bază de date sau în formate structurate, cum ar fi un fișier CSV sau JSON, și apoi puteți utiliza algoritmi de învățare automată scriiți în R sau Python pentru a identifica modele, tendințe, și informații din datele paginii web.

2. Analiza și vizualizarea datelor recensământului din SUA

Învățarea automată poate fi utilizată pentru a analiza și vizualiza datele recensământului din SUA. Poate fi folosit pentru a identifica modele și tendințe în date și pentru a dezvolta modele predictive utilizate pentru a prognoza tendințele populației. Este unul dintre cele mai interesante subiecte de cercetare în domeniul științei datelor pe care le puteți avea în CV.

• Adunați date de recensământ din SUA de la biroul de recensământ din SUA .
• Preprocesează datele prin curățarea și organizarea acestora.
• Creați un model pentru a analiza datele folosind algoritmi de învățare automată.
• Vizualizați rezultatele cu diagrame, grafice și alte vizualizări.

3. Clasificarea cifrelor scrise de mână folosind setul de date MNIST

Setul de date MNIST este o bază de date cu cifre scrise de mână folosită ca punct de referință pentru testarea diferiților algoritmi de învățare automată. Are 60.000 de imagini de antrenament și 10.000 de imagini de testare. Imaginile au 28×28 pixeli și sunt în tonuri de gri.

• Descărcați setul de date MNIST și împărțiți-l în seturi de antrenament și de testare.
• Normalizați valorile pixelilor, convertiți-le în numere în virgulă mobilă și remodelați datele în formatul corect.
• Creați un model de rețea neuronală convoluțională (CNN) pentru a clasifica cifrele.
• Antrenați modelul pe setul de antrenament folosind un optimizator adecvat și o funcție de pierdere.
• Evaluați modelul pe setul de testare și măsurați acuratețea acestuia.
• Reglați parametrii și hiperparametrii modelului pentru a îmbunătăți acuratețea acestuia.

4. Înțelegerea și anticiparea mișcării pieței de valori

Utilizarea învățării automate pentru a înțelege și a prezice mișcările pieței de valori este una dintre cele mai bune idei de proiecte de analiză a datelor . Prin valorificarea puterii științei datelor și a învățării automate, investitorii și comercianții pot construi strategii mai sofisticate pentru tranzacționarea acțiunilor și pot câștiga un avantaj pe piață.

• Colectați date de pe piețele financiare, cum ar fi prețurile acțiunilor, volumul și știrile.
• Normalizați datele și eliminați orice valori aberante.
• Construiți modele folosind tehnici de învățare automată, cum ar fi regresia, arbori de decizie și rețele neuronale.
• Evaluați modelele testând modelele pe un set de date de testare și măsurând performanța fiecărui model.
• Rafinați modelele modificând hiperparametrii modelelor sau adăugând mai multe caracteristici la date.

Învațăcursuri de știință a dateloronline de la cele mai bune universități din lume.Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.

5. Detectarea fraudelor cu cardul de credit cu învățare automată

Data Science și Machine Learning pot fi folosite pentru a identifica tranzacțiile suspecte și frauduloase, cum ar fi frauda cu cardul de credit.

• Colectați datele, inclusiv informații despre tranzacțiile frauduloase și nefrauduloase cu cardul de credit, cum ar fi ora și data tranzacției, suma și comerciantul implicat.

• Eliminați orice date irelevante, normalizați datele și eliminați orice valori aberante.

• Utilizați tehnici precum selecția caracteristicilor, ingineria caracteristicilor și reducerea dimensionalității.

• Antrenați modelul utilizând tehnici precum arbori de decizie, mașini vectori suport, regresie logistică și rețele neuronale.

• Evaluați modelul folosind tehnici de validare încrucișată, precizie și rechemare.

6. Construirea unui sistem de recomandare cu filtrare colaborativă

Filtrarea colaborativă este un sistem de recomandare care utilizează preferințele altor utilizatori pentru a recomanda articole unui anumit utilizator. Este folosit în mod obișnuit în aplicațiile de comerț electronic și platforme de streaming, cum ar fi Netflix și Amazon, pentru a sugera articole pe care utilizatorul le poate găsi interesante pe baza a ceea ce alți utilizatori cu interese similare le-au plăcut sau vizionat.

• Colectați date despre utilizatori despre articolele cu care le-au plăcut sau cu care au interacționat.
• Creați o matrice utilizator-articol, un tabel care conține informații despre fiecare utilizator și cu ce elemente au interacționat.
• Generați scoruri de similaritate de la articol la articol calculând cât de asemănătoare sunt articolele între ele, pe baza preferințelor utilizatorilor care au interacționat cu ambele articole.
• Utilizați aceste scoruri de similaritate pentru a genera recomandări pentru fiecare utilizator, potrivindu-le cu elemente din matricea de articole utilizator similare celor cu care au interacționat deja.

Verificați programele noastre din SUA - Data Science

7. Analiza și vizualizarea datelor imobiliare

Datele imobiliare din SUA pot fi analizate și vizualizate folosind tehnici de învățare automată. Aceasta este una dintre ideile de proiecte de analiză a datelor în care învățarea automată poate prezice tendințele viitoare în domeniul imobiliar, ajutând investitorii și cumpărătorii să ia decizii informate.

• Colectați date din listele imobiliare și înregistrările publice. Aceasta include locația, dimensiunea, facilitățile, prețurile și alte caracteristici pertinente.
• Curățați și pregătiți datele pentru analiză. Aceasta include eliminarea oricăror valori aberante, normalizarea datelor și transformarea acestora într-un format adecvat pentru analiză.
• Utilizați statistici descriptive și inferențiale pentru a analiza datele și a descoperi perspective. Aceasta include calcularea statisticilor rezumate, crearea de vizualizări și efectuarea de teste pentru a detecta corelații și alte modele.
• Utilizați vizualizările de date pentru a comunica informații. Aceasta include crearea de diagrame, hărți și alte vizualizări pentru a ajuta la ilustrarea datelor și la transmiterea constatărilor cheie.

8. Recunoașterea feței folosind CNN

Rețelele neuronale convoluționale (CNN) pot fi utilizate pentru recunoașterea facială prin realizarea de fotografii ale fețelor și apoi învățarea trăsăturilor fiecărei fețe. CNN va învăța trăsăturile fiecărei fețe și apoi va recunoaște o față când este prezentată.

• Adunați un set de date de imagini etichetate. Acest set de date ar trebui să conțină imagini ale fețelor oamenilor cu etichete pentru fiecare imagine care indică persoana care se află în imagine.

• Preprocesează imaginile redimensionând, transformându-le în tonuri de gri și normalizând valorile pixelilor.

• Împărțiți setul de date în seturi de instruire, validare și testare.

• Proiectați o arhitectură de rețea neuronală convoluțională (CNN). Aceasta poate implica alegerea numărului de straturi, a mărimii nucleelor, a tipului de funcții de activare și a altor hiperparametri.

• Antrenează modelul pe setul de antrenament. Monitorizați performanța setului de validare pentru a determina când să opriți antrenamentul.
• Evaluați modelul pe setul de antrenament.

9. Analiza datelor rețelelor sociale utilizând analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor este un instrument puternic pentru analiza datelor rețelelor sociale. Ne poate ajuta să înțelegem ce simt oamenii cu privire la anumite subiecte sau produse. Cu Machine Learning, putem construi modele puternice care pot analiza cantități mari de date pentru a identifica cu precizie sentimentele.

• Colectați datele de pe site-urile rețelelor sociale. Acest lucru se poate face folosind API-uri.
• Transformați datele într-un format adecvat folosind tehnici de procesare a limbajului natural (NLP) pentru a extrage caracteristici relevante din text sau pentru a aplica alte tehnici de transformare a datelor.
• Aplicați-i modele de învățare automată. Modelele obișnuite utilizate pentru analiza sentimentelor includ mașini vector de suport, regresie logistică și rețele neuronale.
• Evaluați rezultatele analizei pentru a înțelege cât de exact funcționează modelul.

Citiți articolele noastre populare din SUA - Știința datelor

10. Clasificarea imaginilor cu Deep-Learning

Acest proiect își propune să creeze un model de deep-learning care să poată clasifica și identifica imagini folosind diverse tehnici. Setul de date ales pentru acest proiect este baza de date ImageNet. Imaginile vor fi etichetate cu categoriile adecvate, cum ar fi animale, plante, obiecte și oameni.

• Colectați și preprocesați datele:
  • Colectați imaginile pe care doriți să le clasificați.
  • Preprocesează imaginile (redimensionează, normalizează etc.). Acest lucru se poate face cu Biblioteca Keras.

• Definiți o arhitectură model:
  • Alegeți un model de rețea neuronală convoluțională (CNN). Configurați straturi, funcții de activare, optimizatori etc.

• Antrenează modelul:
  • Introduceți imagini în model.
  • Monitorizați procesul de instruire.
  • Ajustați parametrii modelului după cum este necesar.

• Testați modelul:
  • Introduceți date nevăzute ca date de testare.
  • Examinați rezultatele testelor.

11. Detectarea anomaliilor cu învățare automată nesupravegheată

Detectarea anomaliilor cu învățarea automată nesupravegheată se referă la procesul de utilizare a algoritmilor de învățare automată nesupravegheată pentru a detecta valori aberante sau anomalii într-un set de date.

Cei mai obișnuiți algoritmi de învățare automată nesupravegheată pentru detectarea anomaliilor includ algoritmi de grupare, cum ar fi k-means, algoritmi bazați pe densitate, cum ar fi DBSCAN, și algoritmi de detectare a anomaliilor, cum ar fi Isolation Forest. Acești algoritmi pot fi utilizați pentru a detecta anomalii într-o varietate de seturi de date, cum ar fi date financiare, date din seria temporală și date de imagine.

12. Analiza și vizualizarea datelor privind poluarea aerului

Poluarea aerului este o preocupare majoră pentru sănătatea globală și poate avea un impact serios asupra sănătății umane, mediului și climei. O modalitate de a monitoriza și de a evalua calitatea aerului este prin colectarea și analiza datelor despre poluarea aerului.

• Colectați datele despre poluarea aerului care includ informații despre calitatea aerului, temperatură, umiditate, viteza vântului și alte variabile relevante pentru analiză.
• Curățați și preprocesați datele.
• Utilizați algoritmi statistici și de învățare automată pentru a analiza datele și a identifica modele sau corelații între poluarea aerului și alte variabile de mediu.
• Vizualizați datele folosind diverse instrumente de vizualizare, cum ar fi diagrame, diagrame de dispersie și hărți termice.
• Interpretați rezultatele analizei și concluzionați datele privind poluarea aerului.

13. Prognoza serii temporale cu învățare automată

Acest proiect își propune să dezvolte un model de învățare automată pentru prognoza serii de timp.

• Colectați datele serii cronologice pe care doriți să le prognozați. Acestea ar putea include date legate de vânzări, clienți sau inventar.
• Utilizați tehnici de vizualizare a datelor pentru a înțelege tendințele și modelele de bază ale datelor.
• Pregătiți datele transformându-le într-un format potrivit pentru modelare.
• Selectați un model de învățare automată adecvat pentru problema de prognoză pe care încercați să o rezolvați.
• Antrenați modelul folosind datele pregătite.
• Evaluați performanța modelului și identificați domeniile care pot fi îmbunătățite.
• Reglați parametrii modelului pentru a-și îmbunătăți performanța.

Concluzie

Proiectele de știință a datelor sunt de neprețuit pentru a ajuta la înțelegerea și interpretarea datelor mai eficient și eficient. Angajându-vă în subiecte ale proiectelor de știință a datelor , puteți obține informații, un avantaj competitiv pe piață și puteți lua decizii mai bune și mai informate. În plus, proiectele de știință a datelor pot ajuta la descoperirea unor tendințe și relații ascunse care pot optimiza procesele și maximiza resursele.

Căutați să vă construiți cariera în Data Science? Programul de certificare avansată al IIITB în știința datelor și învățarea automată este un program cuprinzător conceput pentru a vă transforma într-un maestru al fundamentelor științei datelor și învățării automate.

Acest curs include

• Prelegeri interactive
• Laboratoare practice
• Studii de caz din lumea reală
• Portal de locuri de muncă exclusiv pentru plasamente și multe altele