13 интересных идей и тем для проектов по науке о данных для начинающих в США [2023]

Проекты Data Science отлично подходят для практики и наследования новых навыков анализа данных, чтобы оставаться впереди конкурентов и получать ценный опыт. Они позволяют вам работать с различными типами данных, применять различные методы и инструменты и лучше понимать область науки о данных. Вот 13 захватывающих проектов по науке о данных для начинающих , с которыми вы можете ознакомиться, чтобы начать свое путешествие.

Идеи и темы проекта по науке о данных

1. Парсинг веб-страниц с помощью машинного обучения

Веб-скрейпинг с машинным обучением — одна из относительно новых идей проекта по науке о данных , которая сочетает в себе мощь как веб-скрейпинга, так и машинного обучения. Вы можете быстро и точно собирать данные с веб-сайтов и использовать их для получения бизнес-аналитики.

В этом проекте по науке о данных вы можете извлекать структурированные и неструктурированные данные с веб-сайтов, хранить их в базе данных или структурированных форматах, таких как файл CSV или JSON, а затем использовать алгоритмы машинного обучения, написанные на R или Python, для выявления закономерностей, тенденций, и выводы из данных веб-страницы.

2. Анализ и визуализация данных переписи населения США

Машинное обучение можно использовать для анализа и визуализации данных переписи населения США. Его можно использовать для выявления закономерностей и тенденций в данных, а также для разработки прогностических моделей, используемых для прогнозирования тенденций населения. Это одна из самых интересных тем исследования данных, которые вы можете включить в свое резюме.

• Соберите данные переписи населения США из бюро переписи населения США .
• Предварительно обработайте данные, очистив и организовав их.
• Создайте модель для анализа данных с помощью алгоритмов машинного обучения.
• Визуализируйте результаты с помощью диаграмм, графиков и других визуализаций.

3. Классификация рукописных цифр с использованием набора данных MNIST

Набор данных MNIST — это база данных рукописных цифр, используемая в качестве эталона для тестирования различных алгоритмов машинного обучения. Он содержит 60 000 обучающих изображений и 10 000 тестовых изображений. Изображения размером 28×28 пикселей в оттенках серого.

• Загрузите набор данных MNIST и разделите его на наборы для обучения и тестирования.
• Нормализуйте значения пикселей, преобразуйте их в числа с плавающей запятой и преобразуйте данные в правильный формат.
• Создайте модель сверточной нейронной сети (CNN), чтобы классифицировать цифры.
• Обучите модель на тренировочном наборе с помощью соответствующего оптимизатора и функции потерь.
• Оцените модель на тестовом наборе и измерьте ее точность.
• Настройте параметры и гиперпараметры модели, чтобы повысить ее точность.

4. Понимание и прогнозирование движения фондового рынка

Использование машинного обучения для понимания и прогнозирования движений фондового рынка — одна из лучших идей для проектов по анализу данных . Используя возможности науки о данных и машинного обучения, инвесторы и трейдеры могут создавать более сложные стратегии для торговли акциями и получать преимущество на рынке.

• Собирайте данные с финансовых рынков, такие как цены на акции, объем и новости.
• Нормализуйте данные и удалите любые выбросы.
• Создавайте модели, используя методы машинного обучения, такие как регрессия, деревья решений и нейронные сети.
• Оцените модели, протестировав модели на тестовом наборе данных и измерив производительность каждой модели.
• Уточните модели, изменив гиперпараметры моделей или добавив дополнительные функции к данным.

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

5. Обнаружение мошенничества с кредитными картами с помощью машинного обучения

Науку о данных и машинное обучение можно использовать для выявления подозрительных и мошеннических транзакций, таких как мошенничество с кредитными картами.

• Собирайте данные, включая информацию о мошеннических и немошеннических транзакциях по кредитным картам, например, время и дату транзакции, сумму и вовлеченного продавца.

• Удалите все ненужные данные, нормализуйте данные и удалите любые выбросы.

• Используйте такие методы, как выбор функций, разработка функций и уменьшение размерности.

• Обучите модель, используя такие методы, как деревья решений, машины опорных векторов, логистическая регрессия и нейронные сети.

• Оцените модель, используя методы перекрестной проверки, точности и отзыва.

6. Создание системы рекомендаций с совместной фильтрацией

Совместная фильтрация — это система рекомендаций, которая использует предпочтения других пользователей, чтобы рекомендовать элементы данному пользователю. Он обычно используется в приложениях для электронной коммерции и потоковых платформ, таких как Netflix и Amazon, чтобы предлагать элементы, которые могут быть интересны пользователю, на основе того, что понравилось другим пользователям со схожими интересами или которые они смотрели.

• Собирайте пользовательские данные об элементах, которые им понравились или с которыми они взаимодействовали.
• Создайте матрицу элементов пользователя, таблицу, содержащую информацию о каждом пользователе и элементах, с которыми он взаимодействовал.
• Создавайте оценки сходства между элементами, вычисляя, насколько элементы похожи друг на друга на основе предпочтений пользователей, которые взаимодействовали с обоими элементами.
• Используйте эти оценки сходства, чтобы генерировать рекомендации для каждого пользователя, сопоставляя их с элементами в матрице элементов пользователя, аналогичными тем, с которыми они уже взаимодействовали.

Ознакомьтесь с нашими программами по науке о данных в США

7. Анализ и визуализация данных о недвижимости

Данные о недвижимости в США можно анализировать и визуализировать с помощью методов машинного обучения. Это одна из идей проекта по анализу данных , где машинное обучение может предсказывать будущие тенденции в сфере недвижимости, помогая инвесторам и покупателям принимать обоснованные решения.

• Собирайте данные из списков недвижимости и общедоступных записей. Это включает в себя местоположение, размер, удобства, цены и другие соответствующие характеристики.
• Очистите и подготовьте данные для анализа. Это включает в себя удаление любых выбросов, нормализацию данных и преобразование их в формат, подходящий для анализа.
• Используйте описательную и логическую статистику для анализа данных и раскрытия информации. Это включает в себя вычисление сводной статистики, создание визуализаций и выполнение тестов для обнаружения корреляций и других закономерностей.
• Используйте визуализацию данных для обмена идеями. Это включает в себя создание диаграмм, карт и других визуализаций, помогающих проиллюстрировать данные и передать основные выводы.

8. Распознавание лиц с помощью CNN

Сверточные нейронные сети (CNN) можно использовать для распознавания лиц, фотографируя лица и затем изучая особенности каждого лица. CNN изучит особенности каждого лица, а затем распознает лицо, когда оно будет представлено.

• Соберите набор данных помеченных изображений. Этот набор данных должен содержать изображения лиц людей с метками для каждого изображения, указывающими, какой человек изображен на изображении.

• Предварительно обработайте изображения, изменив их размер, преобразовав их в оттенки серого и нормализовав значения пикселей.

• Разделите набор данных на наборы для обучения, проверки и тестирования.

• Разработайте архитектуру сверточной нейронной сети (CNN). Это может включать выбор количества слоев, размера ядер, типа функций активации и других гиперпараметров.

• Обучите модель на тренировочном наборе. Отслеживайте производительность проверочного набора, чтобы определить, когда следует прекратить обучение.
• Оцените модель на тренировочном наборе.

9. Анализ данных социальных сетей с использованием анализа настроений

Анализ настроений — это мощный инструмент для анализа данных социальных сетей. Это может помочь нам понять, как люди относятся к конкретным темам или продуктам. С помощью машинного обучения мы можем создавать мощные модели, способные анализировать большие объемы данных для точного определения настроений.

• Соберите данные с сайтов социальных сетей. Это можно сделать с помощью API.
• Преобразуйте данные в подходящий формат, используя методы обработки естественного языка (NLP), чтобы извлечь из текста соответствующие функции или применить другие методы преобразования данных.
• Примените к нему модели машинного обучения. Общие модели, используемые для анализа настроений, включают машины опорных векторов, логистическую регрессию и нейронные сети.
• Оцените результаты анализа, чтобы понять, насколько точно работает модель.

Прочтите наши популярные статьи о науке о данных в США

10. Классификация изображений с помощью глубокого обучения

Этот проект направлен на создание модели глубокого обучения, которая может классифицировать и идентифицировать изображения с использованием различных методов. Набор данных, выбранный для этого проекта, представляет собой базу данных ImageNet. Изображения будут помечены соответствующими категориями, такими как животные, растения, предметы и люди.

• Сбор и предварительная обработка данных:
  • Соберите изображения, которые вы хотите классифицировать.
  • Предварительная обработка изображений (изменение размера, нормализация и т. д.). Это можно сделать с помощью библиотеки Keras.

• Определите архитектуру модели:
  • Выберите модель сверточной нейронной сети (CNN). Настройте слои, функции активации, оптимизаторы и т. д.

• Обучите модель:
  • Загрузите изображения в модель.
  • Контролируйте тренировочный процесс.
  • При необходимости настройте параметры модели.

• Протестируйте модель:
  • Введите невидимые данные в качестве тестовых данных.
  • Просмотрите результаты теста.

11. Обнаружение аномалий с помощью неконтролируемого машинного обучения

Обнаружение аномалий с помощью неконтролируемого машинного обучения относится к процессу использования неконтролируемых алгоритмов машинного обучения для обнаружения выбросов или аномалий в наборе данных.

Наиболее распространенные алгоритмы машинного обучения без учителя для обнаружения аномалий включают алгоритмы кластеризации, такие как k-mean, алгоритмы на основе плотности, такие как DBSCAN, и алгоритмы обнаружения выбросов, такие как Isolation Forest. Эти алгоритмы можно использовать для обнаружения аномалий в различных наборах данных, таких как финансовые данные, данные временных рядов и данные изображений.

12. Анализ и визуализация данных о загрязнении воздуха

Загрязнение воздуха является серьезной глобальной проблемой здравоохранения и может серьезно повлиять на здоровье человека, окружающую среду и климат. Одним из способов мониторинга и оценки качества воздуха является сбор и анализ данных о загрязнении воздуха.

• Соберите данные о загрязнении воздуха, которые включают информацию о качестве воздуха, температуре, влажности, скорости ветра и других переменных, имеющих отношение к анализу.
• Очистите и предварительно обработайте данные.
• Используйте статистические алгоритмы и алгоритмы машинного обучения для анализа данных и выявления закономерностей или корреляций между загрязнением воздуха и другими переменными окружающей среды.
• Визуализируйте данные с помощью различных инструментов визуализации, таких как диаграммы, точечные диаграммы и тепловые карты.
• Интерпретируйте результаты анализа и сделайте вывод о данных о загрязнении воздуха.

13. Прогнозирование временных рядов с помощью машинного обучения

Этот проект направлен на разработку модели машинного обучения для прогнозирования временных рядов.

• Соберите данные временных рядов, которые вы хотите спрогнозировать. Это могут быть данные о продажах, клиентах или запасах.
• Используйте методы визуализации данных, чтобы понять основные тенденции и закономерности в данных.
• Подготовьте данные, преобразовав их в формат, подходящий для моделирования.
• Выберите модель машинного обучения, подходящую для задачи прогнозирования, которую вы пытаетесь решить.
• Обучите модель, используя подготовленные данные.
• Оцените производительность модели и определите области, которые можно улучшить.
• Настройте параметры модели, чтобы улучшить ее производительность.

Заключение

Проекты по науке о данных бесценны, поскольку помогают понимать и интерпретировать данные более эффективно и результативно. Участвуя в темах проектов по науке о данных , вы можете получить ценную информацию, получить конкурентное преимущество на рынке и принимать более взвешенные и обоснованные решения. Кроме того, проекты по науке о данных могут помочь раскрыть скрытые тенденции и взаимосвязи, которые могут оптимизировать процессы и максимально использовать ресурсы.

Вы хотите построить свою карьеру в Data Science? Программа расширенной сертификации IIITB по науке о данных и машинному обучению — это комплексная программа, призванная превратить вас в мастера основ науки о данных и машинного обучения.

Этот курс включает

• Интерактивные лекции
• Практические лаборатории
• Практические кейсы
• Эксклюзивный портал вакансий для трудоустройства и многое другое