8 лучших проектов и тем по интеллектуальному анализу данных в Python [для первокурсников]

Хотите проверить свои навыки интеллектуального анализа данных? Тогда вы попали в нужное место, потому что эта статья покажет вам лучшие проекты интеллектуального анализа данных в Python. Выберите любой из следующих вариантов, который соответствует вашим интересам и требованиям.

Мы подробно обсудили каждый проект, чтобы вы могли легко понять каждый и сразу же приступить к работе.

Лучшие идеи проекта интеллектуального анализа данных в Python

1. TourSense для туризма

Проект TourSense является одним из лучших проектов интеллектуального анализа данных в Python для продвинутых студентов, которые ищут вызов. TourSense — это платформа для анализа предпочтений и идентификации туристов с использованием данных о транспорте в масштабе города. Основное внимание уделяется преодолению ограничений традиционных источников данных, используемых для интеллектуального анализа данных, связанных с туризмом, таких как социальные сети и опросы.

В этом проекте вам нужно будет разработать модель аналитики предпочтений туристов, поэтому очень важно знать основы машинного обучения для этого проекта. Ваше решение должно иметь функциональный и интерактивный пользовательский интерфейс, чтобы упростить использование для клиента.

Ваше решение должно уметь работать с реальными наборами данных и выявлять среди них туристов. Сочетание системы идентификации туристов и модели аналитики предпочтений поможет пользователю принимать более обоснованные решения о своих потенциальных клиентах и ​​понимать тенденции туризма в их регионах.

Такой инструмент был бы идеальным для туристических агентств, отелей, курортов и многих других предприятий, работающих в сфере туризма и гостеприимства. Если вы заинтересованы в использовании своих навыков Python в этих отраслях, вам стоит попробовать свои силы в этом проекте.

2. Интеллектуальная транспортная система

В этом проекте вы будете создавать многоцелевую систему трафика, которая упрощает управление трафиком. Это отличный проект для тех, кто хочет использовать свои технические навыки в государственном секторе.

Ваша модель движения должна гарантировать, что транспортная система останется эффективной и безопасной для пассажиров. Для вашей интеллектуальной транспортной системы вы можете взять данные за последние три года от известной автобусной компании. После того, как вы получили данные, вы должны применить одномерную многолинейную регрессию для прогнозирования пассажиров для вашей системы.

Теперь вы можете рассчитать минимальное количество автобусов, необходимое для вашей интеллектуальной транспортной системы. После того, как вы выполните эти шаги, вам нужно будет проверить результаты с помощью статистических реализаций, таких как среднее абсолютное отклонение (MAD) или средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE).

Как новичок, вы можете сосредоточиться на простом сборе данных и создании оптимизированной системы, которая управляет транспортом (например, необходимое количество автобусов). Если вы хотите усложнить проект, вы можете добавить функциональность выделения адекватных ресурсов и уменьшения загруженности дорог, проверяя время и статистику поездок на работу.

Этот проект поможет вам проверить несколько разделов ваших знаний в области науки о данных и понять, как они взаимосвязаны.

3. Многопредставленная кластеризация на основе графа

Вы разработаете основанную на графе модель кластеризации с несколькими представлениями, которая взвешивает матрицы графов данных для всех представлений и создает комбинированную матрицу, которая дает вам окончательные кластеры.

Кластеризация с несколькими представлениями на основе графа (GMC) значительно лучше, чем традиционные решения для кластеризации, потому что последние требуют, чтобы вы создавали окончательный кластер отдельно. Традиционные методы кластеризации не уделяют особого внимания весу каждого представления, что является очень важным фактором для создания окончательной матрицы. Кроме того, все они работают с фиксированными матрицами сходства графов для всех представлений.

Создание и внедрение должным образом функционирующего решения на основе GMC само по себе является сложной задачей. Однако, если вы хотите подняться на ступеньку выше, вы можете разделить точки данных на требуемые кластеры без использования параметра настройки. Точно так же вы можете оптимизировать целевую функцию с помощью итеративного алгоритма оптимизации.

Работая над этим проектом, вы познакомитесь с алгоритмами кластеризации и их реализацией, которые являются одними из самых популярных решений для классификации в науке о данных.

4. Прогнозирование модели потребления

В последнее время наблюдается массовый всплеск данных о потребителях и бизнесе. От онлайн-покупок до заказа еды — сейчас есть много областей, где люди ежедневно генерируют тонны данных. Компании используют прогностические модели, чтобы предлагать своим пользователям новые продукты или услуги. Это позволяет им улучшить пользовательский опыт, гарантируя, что клиент получит персонализированные предложения, которые имеют самые высокие шансы на увеличение продаж.

В то время как обычная система рекомендаций может полагаться на простые данные, такие как введенные пользователем интересы, для полнофункциональной и эффективной системы рекомендаций вам потребуются данные о прошлом поведении пользователя (прошлые покупки, лайки и т. д.).

Чтобы решить эту проблему, вы создадите смешанную модель, в которой есть как новые, так и повторяющиеся события. Основное внимание уделяется предоставлению точных прогнозов потребления в соответствии с предпочтениями пользователя с точки зрения эксплуатации и исследования. Это одна из самых необычных идей проекта интеллектуального анализа данных в Python, потому что вам придется выполнять экспериментальный анализ с использованием реальных наборов данных.

В зависимости от вашего опыта и знаний вы можете выбрать нужное количество источников данных.

Этот проект даст вам опыт интеллектуального анализа данных из нескольких источников. Вы также узнаете о системах рекомендаций, которые являются важной темой в машинном обучении и науке о данных.

5. Моделирование социального влияния

Этот проект требует от вас знакомства с глубоким обучением, поскольку вы будете проводить последовательное моделирование интересов пользователей. Во-первых, вам нужно выполнить предварительный анализ двух наборов данных (Epinions и Yelp). После этого вы обнаружите статистически последовательные действия их пользователей и их социальных кругов, включая социальное влияние на принятие решений и временную автокорреляцию.

Наконец, вы будете использовать модель глубокого обучения SA-LSTM (Social-Aware Long Short-Term Memory), которая может прогнозировать достопримечательности и виды предметов, которые конкретный пользователь посетит или купит в следующий раз.

Если вы заинтересованы в изучении глубокого обучения, то это, безусловно, один из лучших проектов интеллектуального анализа данных в Python для вас. Это познакомит вас с основами глубокого обучения и принципом работы модели глубокого обучения. Вы также узнаете, как можно использовать модель глубокого обучения в реальных приложениях.

6. Автоматическая классификация личности

Вы пробовали личностные тесты? Если вы найдете их приятными, то вам наверняка понравится работать над этим проектом.

В этом проекте интеллектуального анализа данных вы создадите систему прогнозирования личности. Такая система имеет множество применений в профориентации и консультировании, поскольку помогает предсказать темперамент кандидата и его совместимость с различными ролями.

Это особенно интересный проект для студентов, интересующихся менеджментом и человеческими ресурсами. Вы будете создавать решение для классификации личности, которое разделяет участников на разные типы личности в соответствии с прошлыми шаблонами классификации и входными данными, предоставленными участниками.

Обратите внимание, что это проект продвинутого уровня, и для работы над ним вы должны быть знакомы с несколькими концепциями науки о данных. Ваша система классификации личности должна хранить данные, связанные с личностью, в специальной базе данных, собирать связанные характеристики каждого пользователя, извлекать необходимые функции из входных данных участника, изучать их и связывать поведение пользователя и связанные с личностью данные, присутствующие в базе данных. Результатом будет предсказание типа личности участника.

7. Анализ настроений и изучение мнений

Анализ настроений — это набор процессов и методов, которые помогают организациям получать информацию о том, как их клиенты воспринимают их продукты или услуги. Это помогает организациям понять реакцию своих клиентов на конкретный продукт или услугу. В связи с появлением социальных сетей важность анализа настроений значительно возросла за последние несколько лет.

В этом проекте вы создадите простой инструмент анализа настроений, который выполняет интеллектуальный анализ данных для сбора контента о бренде (сообщения в социальных сетях, твиты, статьи в блогах и т. д.). После этого ваша система должна будет проверить содержимое и сравнить его с заранее выбранным набором положительных и отрицательных слов и фраз.

Некоторые положительные фразы или слова могут включать «хорошее обслуживание клиентов», «отличное», «хорошее» и т. д. То же самое касается отрицательных слов и фраз. После проведения сравнения решение вынесет вердикт о том, как клиенты воспринимают тот или иной продукт или услугу.

8. Практическая схема PEK

Это проект для энтузиастов кибербезопасности. Здесь вы будете создавать общедоступное шифрование с поиском по ключевым словам (PEKS). Это помогает предотвратить утечку электронной почты и, как следствие, любую утечку конфиденциальной информации и сообщений. Решение позволит пользователям быстро просматривать большую зашифрованную базу данных электронной почты и выполнять логический поиск и поиск по нескольким ключевым словам. Имейте в виду, что решение гарантирует, что при выполнении этих функций не произойдет утечка дополнительной информации о пользователе.

В системе шифрования с открытым ключом система имеет два ключа: закрытый и открытый. Получатель сообщения сохраняет закрытый ключ, а открытый ключ остается доступным для всех.

Заключение

Работа над проектами интеллектуального анализа данных в Python может многому вас научить в области науки о данных и ее реализации. Интеллектуальный анализ данных является важным аспектом науки о данных, и если вы хотите продолжить карьеру в области науки о данных, вы должны хорошо разбираться в этом навыке. Эти идеи проекта интеллектуального анализа данных в Python, безусловно, помогут вам разобраться в мельчайших деталях интеллектуального анализа данных.

Однако, если вы хотите получить более индивидуальный опыт обучения, мы рекомендуем пройти курс по науке о данных. Это научит вас всем необходимым навыкам, чтобы стать профессионалом в области науки о данных, включая интеллектуальный анализ данных. Вы будете учиться под руководством отраслевых экспертов, которые ответят на ваши вопросы, развеют ваши сомнения и будут сопровождать вас на протяжении всего курса.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.