Top 10 proiecte de știință a datelor în timp real de care aveți nevoie pentru a vă pune mâna

Indiferent dacă suntem conștienți sau nu, aproape fiecare activitate online pe care o întreprindem lasă urme digitale. Traseul online pe care l-am lăsat în urmă are potențialul de a descoperi perspective semnificative despre comportamentul consumatorilor și despre lumea din jurul nostru, în general. De la cumpărături online și răsfoirea filmelor pe platformele OTT până la rezervarea unui taxi, fiecare acțiune online a utilizatorilor este ca o mină de aur de informații pe care oamenii de știință le pot analiza pentru a înțelege tendințele și modelele. Așadar, când datele în timp real sunt disponibile la îndemâna noastră, de ce să nu le folosim pentru a proiecta niște proiecte interesante și captivante în domeniul științei datelor?

Cele mai bune 10 idei de proiecte Data Science

Știința datelor a devenit, fără îndoială, una dintre cele mai căutate abilități din lume. Dar doar să înveți teoria ei nu este de folos decât dacă îți pui abilitățile în practică. Dacă ați căutat câteva idei inspiraționale de proiecte de știință a datelor, iată o listă cu primele 10 proiecte de știință a datelor pentru începători.

1. Detectarea știrilor false

Într-o lume în care informațiile sunt la doar o atingere de telefon, imunitatea față de știrile false este un lux pe care aproape niciunul dintre noi nu și-l poate permite. Știrile false sunt informații false și înșelătoare care sunt de obicei răspândite prin intermediul rețelelor sociale și al altor platforme online pentru a realiza, în cele mai multe cazuri, o agendă politică. Mai rău, acestea se răspândesc mult mai repede decât știrile autentice. Prin urmare, acest proiect își propune să abordeze jurnalismul fals și să detecteze autenticitatea știrilor din rețelele sociale. Se poate face folosind Python, unde trebuie să construiți un TfidfVectorizer și să utilizați un PassiveAggressiveClassifier pentru a clasifica știrile în „Fake” și „Real”. Toate acestea vor fi executate în JupyterLab folosind un set de date în formă de 7796×4.

2. Vizualizarea schimbărilor climatice și a impactului asupra aprovizionării globale cu alimente

O parte integrantă a științei datelor este vizualizarea și prezentarea informațiilor despre date unui public mai larg. Ca parte a acestui proiect, obiectivul principal al cercetătorului va fi acela de a vizualiza modificările temperaturilor medii globale și creșterea concentrațiilor de dioxid de carbon din atmosferă. În plus, acest proiect de știință a datelor se concentrează și asupra modului în care condițiile climatice globale în schimbare (și înrăutățirea) afectează producția de alimente la nivel mondial. Prin urmare, proiectul își va propune să studieze implicațiile schimbării temperaturii și tiparelor de precipitații și modul în care aceasta afectează producția de culturi de bază și să compare producția în diferite fusuri orare.

3. Analiza sentimentelor

Multe companii bazate pe date folosesc astăzi modelul de analiză a sentimentelor pentru a evalua comportamentul consumatorilor față de produsele și serviciile lor. Se referă la procesul de analiză și clasificare a punctelor de vedere exprimate în feedback sau revizuire pentru a determina dacă impresia unui client asupra produsului/serviciului este pozitivă, negativă sau neutră. Este un tip de clasificare în care clasele pot fi binare (pozitive și negative) sau multiple (fericite, triste, supărate, dezgustate etc.). Puteți implementa acest proiect de știință a datelor în R și puteți utiliza setul de date a pachetului janeaustenR sau Tidytext.

4. Detectarea liniei benzii rutiere

Mașinile care se conduc singure pot încă să pară ceva dintr-un roman științifico-fantastic, dar acum sunt aici! Una dintre tehnologiile cheie esențiale în dezvoltarea mașinilor fără șofer este sistemul de detectare a liniilor de bandă, în care liniile sunt trasate pe drumuri pentru a ghida vehiculul pe unde se află benzile. De asemenea, este util și pentru șoferii umani și arată direcția în care să conducă mașina. Proiectul de detectare a liniilor de drum în timp real poate fi realizat în Python. Scopul va fi dezvoltarea unei aplicații pentru a identifica o linie a benzii de drum prin intermediul imaginilor de intrare sau a unui cadru video continuu.

5. Chatbots

Chatbot-urile au devenit un instrument de comunicare indispensabil pentru companiile care doresc să ofere o experiență de top pentru clienți. Pe lângă furnizarea de servicii personalizate pentru clienți, chatboții au devenit obișnuiți în cadrul organizațiilor datorită cantității mari de timp și bani pe care le economisesc. Nu e de mirare că utilizarea lor pe scară largă le face unul dintre cele mai solicitate proiecte de știință a datelor care merită încercate. Chatboții folosesc tehnici de învățare profundă pentru a interacționa cu consumatorii și sunt instruiți în principal folosind RNN-uri (rețele neuronale recurente). Proiectul chatbot poate fi realizat folosind setul de date de fișiere JSON Intents din Python.

6. Detectarea somnolenței șoferului

O altă idee interesantă de proiect pentru știința datelor este construirea unui sistem de detectare a somnolenței Keras și OpenCV folosind Python. Accidente au loc din cauza șoferilor care adorm în timpul conducerii este obișnuit, iar acest proiect este o modalitate excelentă de a încerca și de a atenua problema. Scopul este de a construi un model care să detecteze la timp comportamentul șoferului somnoros și să declanșeze o alertă printr-o alarmă care zbârnește. Utilizează un model de învățare profundă în care imaginile sunt clasificate în funcție de faptul că ochii umani sunt deschiși sau închiși. În timp ce OpenCV detectează mișcările feței și ale ochilor, Keras folosește rețele neuronale profunde pentru a determina dacă ochii șoferului sunt închiși sau deschiși.

7. Detectarea sexului și vârstei

Proiectul de detectare a sexului și vârstei cu OpenCV este unul dintre cele mai interesante proiecte de știință a datelor pentru începători. Se bazează pe computer visioning și, prin acest proiect, veți putea învăța utilitățile practice ale CNN-urilor (rețele neuronale convoluționale). Acest proiect în timp real își propune să dezvolte un model care să recunoască vârsta și sexul unei persoane prin imaginea feței. Deoarece diverși factori precum expresiile faciale, machiajul și iluminarea pot face dificilă determinarea vârstei reale a unei persoane, acest proiect folosește un model de clasificare în loc de un model de regresie. Astfel, este un proiect impresionant de știință a datelor cu un domeniu amplu de a vă îmbunătăți abilitățile de codare.

8. Recunoașterea cifrelor scrise de mână

Setul de date cu cifre scrise de mână MNIST este o resursă excelentă pentru oamenii de știință de date în devenire și pasionații de învățare automată pe care să le pună mâna. Proiectul este implementat prin intermediul CNN-urilor și își propune să împuternicească un sistem informatic să recunoască caractere și cifre în formate scrise de mână. Pentru predicția în timp real, veți construi o interfață grafică cu utilizatorul pentru a desena numere pe o pânză și veți construi un model pentru a prezice cifrele. Proiectul implică aplicațiile practice ale bibliotecilor Keras și Tkinter și este o modalitate excelentă de a vă perfecționa abilitățile de știință a datelor.

9. Generator de legendă

Generarea de subtitrări implică procesarea limbajului natural și viziunea computerizată pentru a recunoaște contextul imaginilor și a le descrie într-o limbă precum engleza. Deși descrierea cu acuratețe a conținutului imaginii folosind propoziții bine formate este o provocare, are un impact imens asupra utilizatorilor, în special asupra celor cu deficiențe de vedere. Cu disponibilitatea unor seturi masive de date și progresul tehnicilor de învățare profundă, este posibil să se construiască modele care pot genera subtitrări pentru imagini. Scopul acestui proiect este de a crea un generator de subtitrări folosind CNN și RNN. Flickr8k este un set de date excelent pentru a începe cu subtitrărea imaginilor.

10. Recunoașterea emoțiilor vorbirii

Recunoașterea emoțiilor vorbirii este un proiect popular de știință a datelor în care emoțiile umane sunt interpretate prin vocea lor. Setul de date cuprinde diverse fișiere de sunet pentru a monitoriza emoțiile umane. În plus, proiectul presupune utilizarea unui MLPClassifier care poate simți emoțiile din vocea unui individ. Aici este folosit pachetul Python Librosa pentru muzică și analiză audio, împreună cu NumPy, Soundfile, Pysudio și Sklearn. Recunoașterea emoțiilor vorbirii își găsește aplicații în mai multe domenii precum în centrele de apel pentru a detecta reacția clientului față de un produs, în sistemele IVR pentru îmbunătățirea interacțiunii vorbirii, în dezvoltarea de sisteme informatice adaptate emoțiilor și dispoziției unui individ etc.

Îmbunătățiți-vă abilitățile de știință a datelor cu upGrad

Programul de certificare avansată upGrad în știința datelor este un curs online de 8 luni conceput pentru profesioniștii care doresc să-și înceapă cariera în știința datelor. Curriculumul robust oferă abilități de top în Python, statistică, SQL și învățare automată pentru a pregăti persoanele pentru o carieră promițătoare în știința datelor.

Repere ale programului:

• Certificat avansat în știința datelor de la IIIT Bangalore
• Peste 300 de ore de învățare cu peste 7 studii de caz și proiecte
• Sesiuni live cu experți globali
• Oportunitate de interacțiune cu colegi din peste 85 de țări
• Rețea în industrie și asistență în carieră la 360 de grade

Dacă doriți să stăpâniți abilitățile de știință a datelor solicitate, iată șansa dvs. Programele riguroase, relevante pentru industrie ale upGrad sunt concepute și furnizate în colaborare cu profesori eminenti și experți din industrie pentru a oferi o experiență de învățare captivantă. Cu o bază globală de peste 40.000 de cursanți și peste 500.000 de profesioniști care lucrează afectați de programele sale, upGrad continuă să stabilească puncte de referință în industria EdTech online.

Învață cursuri de știință a datelor online 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.