13 интересных идей и тем для проектов по науке о данных для начинающих [2022]

Выражение идей проекта Data Science

Наука о данных постоянно процветает как отличный вариант карьеры для этого поколения. Это один из самых перспективных и популярных вариантов. Рынок растет с большим спросом на специалистов по данным. Недавно сообщалось, что в ближайшие годы спрос вырастет во много раз. Итак, если вы новичок в науке о данных, лучшее, что вы можете сделать, — это поработать над некоторыми идеями проекта по науке о данных в реальном времени.

Итак, если вы начинающий специалист по данным, настоятельно рекомендуется практиковать навыки, чтобы стать эффективным профессионалом в этой области. Получив очень хорошие теоретические знания в области науки о данных, если вы действительно хотите узнать, что значит быть профессионалом, то сейчас самое время заняться некоторыми практическими проектами.

Вы должны выполнять некоторые технические проекты и проекты по науке о данных в реальном времени , чтобы это помогло вам ускорить ваш карьерный рост. Чем больше вы будете практиковаться в проектах Data Science , мы заверяем вас, что вы сможете идти в ногу со временем, чтобы стать надежным профессионалом в области Data Scientist.

Поэтому, если вы сделаете несколько живых проектов по науке о данных , это повысит ваши знания, технические навыки и общую уверенность. Но самое главное, если вы продемонстрируете в своем резюме хотя бы несколько проектов Data Science , то получить хорошую работу вам будет намного проще. Почему так? Потому что тогда интервьюер будет знать, что вы действительно серьезно относитесь к карьере Data Science.

Ваш опыт работы в проектах Live Data Science Projects в режиме реального времени позволит вам хорошо разбираться в тенденциях и технологиях Data Science. Итак, займитесь проектами Data Science в реальном времени , и вы поймете, насколько это будет полезно для вашего быстрого карьерного роста. После всех этих обсуждений мы знаем, что поиск идеальной идеи Data Science Project для вашего проекта Data Science беспокоит вас даже больше, чем ее фактическая реализация.

В этом блоге по науке о данных мы перечислили названия нескольких идей проекта по науке о данных . И чтобы ответить на ваш вопрос «С какого проекта по науке о данных лучше начать?», мы собрали несколько хороших идей для проектов по науке о данных, из которых вы можете выбрать.

Опыт кодирования не требуется. Карьерная поддержка на 360°. Диплом PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта от IIIT-B и upGrad.

Вот 50 идей проектов по науке о данных для вас, и в следующем блоге мы подробно обсудим некоторые из этих проектов. Итак, начнем!

1. Чат-бот
2. Анализ воздействия изменения климата на глобальное снабжение продовольствием
3. Прогноз погоды
4. Генерация ключевых слов для объявлений Google
5. Распознавание дорожных знаков
6. Анализ качества вина
7. Прогноз фондового рынка
8. Обнаружение поддельных новостей
9. Видео Классификация
10. Распознавание действий человека
11. Создание медицинского отчета с использованием компьютерной томографии
12. Классификация электронной почты
13. Анализ данных Uber
14. Звуковая классификация
15. Обнаружение мошенничества с кредитными картами
16. Распознавание языка жестов
17. Класс предсказания цветов
18. Обнаружение цвета
19. Прогноз кредита
20. Прогноз дорожного движения
21. Классификация доходов
22. Распознавание эмоций речи
23. Прогнозирование голоса знаменитостей
24. Прогноз продаж магазина
25. Обнаружение болезни Паркинсона
26. Прогноз загрязнения воздуха
27. Определение возраста и пола
28. Оптимизация цены продукта
29. Прогнозы IMDB
30. Распознавание рукописных цифр
31. Классификация неискренних вопросов Quora
32. Обнаружение сонливости водителя
33. Прогнозирование временных рядов веб-трафика
34. Прогноз выживания на Титанике
35. Моделирование временных рядов
36. Генератор подписей к изображениям
37. Прогноз покупки страховки
38. Анализ преступности
39. Сегментация клиентов
40. Прогноз времени поездки на такси
41. Система рекомендаций по работе
42. Бостонские жилищные прогнозы
43. Анализ настроений
44. Уровень интереса к сдаваемой в аренду недвижимости
45. Генерация ключевых слов для Google Ads
46. Классификация рака молочной железы
47. Потребности сотрудников в доступе к компьютеру
48. Классификация твитов
49. Система рекомендаций фильмов
50. Предложения по цене продукта

Последние идеи проектов по науке о данных

Мы сегментировали все идеи проекта по науке о данных в соответствии с уровнем учащегося. Таким образом, вы получите список нескольких удивительных кратких описаний проектов для начинающих, средних и продвинутых проектных идей Data Science .

1. Начальный уровень | Идеи проекта по науке о данных

Этот список идей проектов по науке о данных для студентов подходит для начинающих и тех, кто только начинает изучать Python или науку о данных в целом. Эти идеи проекта по науке о данных помогут вам освоить все практические вопросы, необходимые для достижения успеха в карьере разработчика по науке о данных.

Кроме того, если вы ищете идеи для проектов по науке о данных на последний год , этот список поможет вам в работе. Итак, без лишних слов, давайте сразу перейдем к некоторым идеям проекта по науке о данных , которые укрепят вашу базу и позволят вам подняться по лестнице.

1.1 Влияние изменения климата на глобальное снабжение продовольствием

Частые изменения климата и его неравномерность являются серьезными экологическими проблемами. Эти неравномерности климатических делений резко сказываются на жизни людей, проживающих на Земле. Этот проект по науке о данных концентрируется на том, как воздействие климата сильно повлияет на глобальное производство продуктов питания во всем мире и насколько количественная оценка повлияет на изменение климата.

Основной целью разработки этого проекта является расчет потенциала производства основных сельскохозяйственных культур в связи с изменением климата. Благодаря этому проекту все последствия, связанные с температурой и осадками, меняются. Затем будет принято во внимание, насколько двуокись углерода влияет на рост растений и неопределенности, происходящие в климатических условиях. Следовательно, этот проект будет в основном заниматься визуализацией данных. Также будет сравниваться производство в разных регионах в разных часовых поясах.

1.2 Обнаружение фальшивых новостей

Источник

Вы можете продвигать свою карьеру в науке о данных с помощью этой удивительной идеи проекта по науке о данных для начинающих — Обнаружение поддельных новостей с использованием языка Python. Этот проект может обнаружить акт неправильной или вводящей в заблуждение журналистики на цифровой платформе или фейковых новостях. Фальсификации распространяются через платформы социальных сетей, онлайн-каналы и цифровые медиа для достижения любых политических целей.

С этой идеей проекта по науке о данных вы можете использовать язык Python для разработки конкретной модели, которая может точно определить, являются ли новости настоящей журналистикой или ложной информацией. Для этого вам необходимо создать классификатор «TfidfVectorizer», а затем использовать «PassiveAggressiveClassifier». ', чтобы разделить новости на «настоящую» и «поддельную» сегментации. Будет набор данных размером 7796 × 4, и все это будет выполнено в «JupyterLab».

Основная идея этого проекта Data Science заключается в разработке модели машинного обучения в реальном времени, которая может правильно определять подлинность новостей в социальных сетях. «TF», широко известное как «частота терминов», представляет собой общее количество раз, когда любое слово появляется в одном документе. Принимая во внимание, что «IDF» или «обратная частота документа» — это расчетная мера ценности слова, основанная на репутационной частоте его появления в различных документах.

Теория основана на «Общих словах», если эти общие слова появляются в нескольких документах с высокой частотой, то они считаются менее важными словами. Итак, что делает «TFIDFVectorizer», так это анализирует набор этих документов, а затем соответственно создает для него матрицу «TF-IDF».

Наряду с этим, «пассивно-агрессивный» классификатор останется «пассивным» в случае, если «результат классификации» правильный; но, с другой стороны, он будет агрессивно меняться, если «результат классификации» неверен. Таким образом, вы можете создать модель машинного обучения для определения того, являются ли новости в социальных сетях подлинными или поддельными, используя эту идею проекта Data Science Project.

1.3 Распознавание действий человека

Это проект Data Science по модели распознавания действий человека. Он будет смотреть короткие видеоролики, снятые на людях, где они выполняют определенные действия. Эта модель пытается выполнить классификацию, основанную на выполненных действиях. В этом проекте по науке о данных вам нужно использовать сложную нейронную сеть. Затем эта нейронная сеть обучается на конкретном наборе данных, содержащем эти короткие видеоролики. Затем есть данные акселерометра, связанные с набором данных. Преобразование данных акселерометра выполняется в первую очередь вместе с представлением с разделением по времени. После этого вы должны использовать библиотеку « Keras », чтобы вы могли проводить обучение, проверку и тестирование сети на основе этих наборов данных.

1.4 Прогнозирование лесных пожаров

Одним из тревожных и распространенных бедствий, происходящих в современном мире, являются лесные пожары. Эти стихийные бедствия наносят большой ущерб экосистеме. Чтобы справиться с такой катастрофой, требуется много денег на инфраструктуру, контроль и обработку. Мы можем построить проект Data Science, используя «кластеризацию k-средних» — он может идентифицировать любые горячие точки лесных пожаров вместе с серьезностью пожара в этом конкретном месте.

В качестве альтернативы его можно использовать для лучшего распределения ресурсов с более быстрым временем отклика. Следовательно, использование метеорологических данных, таких как те сезоны, в течение которых такие трагедии пожаров более вероятны, и различные погодные условия, которые их ухудшают, могут повысить уровень точности этих результатов.

1.5 Обнаружение линии полосы движения

Еще одна идея проекта по науке о данных для начинающих включает в себя систему Live Lane-Line Detection Systems, встроенную в язык Python. В этом проекте водитель-человек получает указания по обнаружению полосы движения с помощью линий, нарисованных на дороге.

Мало того, это также относится к тому, в каком направлении водитель должен управлять своим транспортным средством. Это приложение Data Science Project жизненно важно для разработки беспилотных автомобилей. Следовательно, вы также можете разработать приложение с мощными возможностями для идентификации линии пути по входным изображениям или по непрерывному видеокадру.

Читайте: 4 лучшие идеи проекта по аналитике данных: от начального до экспертного уровня

2. Идеи проектов по науке о данных | средний уровень

2.1 Распознавание речевых эмоций

Источник

Одна из популярных идей проекта Data Science — распознавание речевой эмоции. Если вы хотите изучить использование различных библиотек, этот проект идеально вам подойдет. Вы, должно быть, видели много инструментов редактора, которые могут сказать нам, как проявляется наша речевая эмоция. Эта программная модель может быть построена как проект Data Science.

В этом проекте по науке о данных мы будем использовать «librosa», которая выполнит для нас «распознавание речи и эмоций». Процесс SER — это пробный процесс, который может распознавать человеческие эмоции. Он также может распознавать речь из аффективных состояний. Поскольку мы используем комбинацию тона и высоты тона для выражения эмоций через наш голос.

Модель распознавания эмоций речи абсолютно возможна. Тем не менее, это может быть сложным проектом для выполнения, поскольку человеческие эмоции очень субъективны. Аннотирование человеческого аудио также довольно сложно. Итак, здесь вы будете использовать функции mfcc, mel и chroma. При этом вы также будете использовать набор данных, известный как RAVDESS, для процесса распознавания эмоций. В этом проекте Data Science вы также узнаете, как разработать «MLPClassifier» для этой модели.

2.2 Определение пола и возраста с помощью Data Science

Источник

Итак, одна из впечатляющих идей проекта по науке о данных — «Определение пола и возраста с помощью OpenCV». С таким проектом в реальном времени вы можете легко привлечь внимание вашего рекрутера на собеседовании по науке о данных.

Говоря о проекте, «Определение пола и возраста» — это проект машинного обучения, основанный на компьютерном зрении. В рамках этого проекта по науке о данных вы можете узнать о практическом применении CNN, то есть о сверточных нейронных сетях. В дальнейшем вы также будете использовать модели, обученные Талом Хасснером и Гилом Леви для набора данных Adience.

Наряду с этим вы также будете использовать некоторые файлы, такие как файлы .pb, .prototxt, .pbtxt и .caffemodel. Слышали об этих терминах? Читать об этих файлах? Разбираться в моделях тоже? Но знаете ли вы, как их реализовать? Что ж, вы можете изучить его, если решите разработать на нем проект по науке о данных.

Это очень практичный проект, поскольку вы создадите модель, которая может определять возраст и пол любого человека с помощью анализа обнаружения одного лица с помощью изображения. Итак, с помощью этой гендерной классификации можно классифицировать мужчину или женщину. Кроме того, возраст можно разделить на диапазоны 0-2/4-6/8-2/15-20/25-32/38-43/48-53/60-100.

Но из-за различных факторов, таких как макияж, более яркое приглушенное освещение или необычное выражение лица, распознавание пола и возраста из одного источника может стать сложной задачей. Поэтому в этом проекте Data Science вы будете использовать модель классификации вместо модели регрессии. Можно получить много практических и технических знаний, чтобы улучшить свои технические навыки в таких проектах. Итак, примите вызов и усердно работайте над ним, чтобы составить впечатляющее резюме по науке о данных.

2.3 Обнаружение сонливости драйвера в Python

Отличной идеей проекта Data Science для промежуточных уровней является «Keras & OpenCV Drowsiness Detection System». Вождение в ночное время — не только тяжелая, но и рискованная работа. Мы слышали о многих случаях, когда аварии происходят из-за того, что водитель заснул за рулем.

Таким образом, этот проект может помочь предотвратить многочисленные дорожно-транспортные происшествия, которые происходят из-за таких случаев. Основная цель этого проекта - распознать, когда водитель может заснуть во время вождения. В этом проекте используется язык Python, где вы можете построить модель, которая может своевременно обнаруживать поведение сонливого водителя и поднимать тревогу с помощью высокого звукового сигнала.

В этом проекте вы можете реализовать «модель глубокого обучения», и с ее помощью вы можете классифицировать изображения, на которых человеческий глаз открыт или закрыт. Не только это, в этой модели еще одна строка формулы предназначена для расчета балла.

Эта оценка основана на периоде времени, в течение которого глаза остаются закрытыми. Оценка сохраняется на протяжении всего сеанса вождения. Если этот показатель увеличивается и превышает указанный порог, эта модель запускает автоматизацию рабочего процесса, через которую начинает сильно гудеть сигнал тревоги.

Таким образом, с такими реализациями проектов по науке о данных вы изучите все основы проектов по науке о данных. Вы будете реализовывать его с помощью «Keras» и «OpenCV». Итак, почему они используются? Ну, вы используете «OpenCV» для обнаружения движений лица и глаз. Принимая во внимание, что с «Keras» вы можете классифицировать состояние глаза, открыто ли оно или закрыто, используя методы глубокой нейронной сети.

Расширенная сертификация Data Science, более 250 партнеров по найму, более 300 часов обучения, 0% EMI

2.4 Чат-боты

Источник

В наши дни чат-боты становятся все более популярными. Таким образом, для проекта Data Science это требование по требованию почти всех организаций. В настоящее время это важный сегмент бизнеса. В наши дни чат-боты играют очень важную роль в бизнесе. Они помогают бизнес-направлениям экономить огромное количество времени на своих человеческих ресурсах. Он используется для одновременного предоставления улучшенных и персонализированных бизнес-услуг.

Есть много предприятий, которые предлагают услуги своим клиентам. Чтобы обеспечить обслуживание клиентов в больших масштабах, требуется много человеческих ресурсов, достаточно времени и много усилий для своевременного обслуживания каждого клиента. С другой стороны, эти чат-боты могут обеспечить автоматизацию служб взаимодействия с клиентами, просто отвечая на набор частых вопросов, которые обычно задают клиенты.

В настоящее время доступно 2 типа чат-ботов: чат-бот для конкретного домена и чат-бот для открытого домена. Чат-бот для конкретного домена чаще всего используется для решения конкретной проблемы. Они настроены очень стратегически и разумно, так что они работают стратегически и эффективно по отношению к спецификациям домена. Второй, чат-боты с открытым доменом, нуждается в большом количестве учебных материалов, которые слишком непрерывны, потому что, как следует из названия, он разработан, чтобы отвечать на любые вопросы.

С технической точки зрения, чат-боты обучаются с использованием методов «глубокого обучения». Им нужен набор данных со словарным списком, списки, состоящие из общих предложений, намерений, которые стоят за ними, а затем соответствующие ответы. Это одна из самых популярных идей проекта по науке о данных.

«Повторяющиеся нейронные сети» (RNN) — это распространенные методологии для обучения чат-ботов. Эти боты содержат кодировщики, которые могут обновлять состояния в соответствии с входными предложениями наряду с намерением. Затем он передает указанное состояние чат-боту.

После этого чат-бот использует декодер для поиска подходящего и последующего ответа в соответствии с введенными словами, а также помимо намерения. С помощью этого проекта Data Science вы можете легко изучить реализацию языка Python, поскольку весь проект сам сделан на Python. Вы можете в определенной степени улучшить свои технические навыки Python.

Узнайте: как создать чат-бота на Python шаг за шагом

2.5 Проект распознавания рукописных цифр и символов

Источник

С этой идеей проекта по науке о данных «Распознавание рукописных цифр и символов с помощью CNN» вы практически изучите концепции глубокого обучения. Так что, если вы начинающий Data Scientist или энтузиаст машинного обучения, то это идеальная идея проекта Data Science для вас. Для разработки этого проекта вы будете использовать «набор данных MNIST» рукописных цифр. Это отличный проект, чтобы получить практический опыт работы с наукой о данных, поскольку вы узнаете удивительные способы, которые участвуют в процессе создания проекта.

Как уже говорилось, этот проект реализуется через «Сверточные нейронные сети». После этого для предсказания в реальном времени вы создадите креативный графический пользовательский интерфейс для рисования цифр на холсте, а затем создадите модель, которая будет использоваться для предсказания цифр.

Основное внимание в проекте уделяется развитию возможностей компьютера и расширению возможностей компьютерной системы, чтобы она могла распознавать символы в рукописных форматах людьми. Затем он будет оценивать его дальше, чтобы понять его с разумной точностью. С реализацией этого проекта вы можете научиться практической реализации библиотек «Keras», а также «Tkinter».

Это некоторые промежуточные идеи проекта по науке о данных, над которыми вы можете работать. Если вы все еще любите проверять свои знания и браться за сложные проекты

3. Идеи проектов по науке о данных продвинутого уровня

3.1 Проект по обнаружению мошенничества с кредитными картами

Источник

После реализации простых проектов теперь вы можете перейти к некоторым продвинутым идеям проекта Data Science, чтобы изучить больше концепций. Одной из таких идей является обнаружение мошенничества с кредитными картами. В этом проекте вы узнаете, как использовать R с различными алгоритмами, такими как дерево решений, искусственные нейронные сети, логистическая регрессия и классификатор повышения градиента.

Вы также можете научиться использовать наборы данных «Карточные транзакции», чтобы классифицировать транзакцию по кредитной карте как мошенническую или подлинную транзакцию. Вы также научитесь подгонять все различные типы моделей вместе с кривой производительности графика для всех из них. Это одна из лучших идей проекта по науке о данных, которую только можно найти.

3.2 Сегментация клиентов

Источник

Это один из самых популярных проектов Data Science в области Data Science. Цифровой маркетинг — это передовой и продвинутый способ нацеливания на аудиторию для компаний посредством их онлайн-маркетинговой деятельности в маркетинговых целях. Поэтому перед запуском маркетинговой кампании сначала проводится различная сегментация клиентов.

Сегментация клиентов является одним из очень популярных приложений действительно неконтролируемого обучения. Таким образом, используя методы кластеризации, компании теперь могут легко идентифицировать различные сегменты клиентов для нацеливания на потенциальную пользовательскую базу. Клиенты делятся на группы, а группы формируются в соответствии с общими характеристиками, такими как пол, сферы интересов, возраст и привычки.

Основываясь на этих деталях, они могут эффективно продавать каждую группу клиентов. В проекте используется «кластеризация K-средних», и вы узнаете, как выполнять визуализацию таких распределений, как пол и возраст. Годовой доход клиентов и средние значения баллов также могут быть проанализированы.

3.3 Распознавание дорожных знаков

Источник

Этот проект направлен на разработку модели для достижения высокой точности в технологиях беспилотных автомобилей с использованием методов CNN. Дорожные знаки и правила дорожного движения имеют первостепенное значение для каждого водителя, и их необходимо соблюдать, чтобы избежать несчастных случаев. Чтобы следовать этим правилам, пользователь должен понимать, как выглядят сигналы светофора.

Общее правило состоит в том, что для получения водительских прав человек должен выучить все сигналы вождения. Но для автономных транспортных средств разработаны программы, такие как «Распознавание дорожных знаков» с использованием CNN, где вы можете научиться программировать модель, которая может точно идентифицировать различные виды сигналов светофора путем ввода изображения.

Существует набор данных под названием «Немецкий тест распознавания дорожных знаков». Он широко известен как GTSRB, который используется при разработке глубокой нейронной сети для распознавания класса всех дорожных знаков, принадлежащих к какому типу класса. Вы также получите практические знания о создании графического интерфейса для взаимодействия с приложением.

Узнайте больше: 10 увлекательных проектов и тем Python с графическим интерфейсом для начинающих

Нижняя линия

В этой статье мы рассмотрели лучшие идеи проектов по науке о данных . Мы начали с нескольких проектов для начинающих, которые вы можете легко решить. Как только вы закончите эти простые проекты по науке о данных, я предлагаю вам вернуться, изучить еще несколько концепций, а затем попробовать промежуточные проекты.

Когда вы почувствуете себя уверенно, вы сможете заняться более сложными проектами. Если вы хотите улучшить свои навыки работы с данными, вам необходимо ознакомиться с этими идеями проектов по науке о данных. Теперь приступайте к проверке всех знаний, которые вы собрали с помощью нашего руководства по идеям проектов по науке о данных, чтобы создать свой собственный проект по науке о данных!

Мы желаем, чтобы вы значительно улучшили все свои навыки в области науки о данных с помощью проектных идей, которые мы представили вам здесь, в этом блоге. Но если вы новичок в области науки о данных и хотели бы изучить науку о данных и построить аналогичные модели для технологических достижений, мы рекомендуем вам ознакомиться с онлайн-курсом по программам диплома PG upGrad и IIIT-B, чтобы учиться и повышать квалификацию. в мире Data Science с опытными и опытными профессионалами.

Обладая нужным набором знаний, руководств и инструментов, вы сможете освоить любой проект Data Science. Ни один уровень не является сложным для учащихся. Вот почему все эти живые проекты — отличный способ улучшить свои навыки и быстро продвинуться в достижении мастерства. В upGrad мы предлагаем 3 онлайн-сертификации Data Science:

1. Программа Executive PG по науке о данных (12 месяцев)

Из IIIT Бангалор

2. Магистр наук в области науки о данных (18 месяцев)

Из Ливерпульского университета Джона Мурса

3. Продвинутая сертификационная программа по науке о данных (7 месяцев)

Из IIIT Бангалор

Попробуйте эти онлайн-сертификаты по науке о данных от upGrad, поскольку мы уверены, что они помогут вам в вашей карьере в области науки о данных. Поэтому не медлите! Начните свою практику прямо сейчас!