10 лучших проектов по науке о данных в реальном времени, которые вам нужны

Осознаем мы это или нет, но почти каждое наше действие в Интернете оставляет цифровые следы. Онлайн-след, который мы оставляем за собой, потенциально может помочь нам узнать о поведении потребителей и окружающем нас мире в целом. От онлайн-покупок и просмотра фильмов на OTT-платформах до заказа такси — каждое онлайн-действие пользователей похоже на кладезь информации, которую специалисты по данным могут анализировать, чтобы понять тенденции и закономерности. Итак, когда данные в режиме реального времени доступны у нас под рукой, почему бы не использовать их для разработки интересных и привлекательных проектов по науке о данных?

10 лучших идей для проектов по науке о данных

Наука о данных, несомненно, стала одним из самых востребованных навыков в мире. Но простое изучение теории бесполезно, если вы не применяете свои навыки на практике. Если вы ищете вдохновляющие идеи для проектов по науке о данных, вот список из 10 лучших проектов по науке о данных для начинающих.

1. Обнаружение фейковых новостей

В мире, где информация находится всего в одном касании телефона, иммунитет от фейковых новостей — это роскошь, которую почти никто из нас не может себе позволить. Фейковые новости — это ложная и вводящая в заблуждение информация, которая обычно распространяется через социальные сети и другие онлайн-платформы для достижения, в большинстве случаев, политической повестки дня. Что еще хуже, они распространяются намного быстрее, чем подлинные новости. Таким образом, этот проект направлен на борьбу с фальшивой журналистикой и определение подлинности новостей в социальных сетях. Это можно сделать с помощью Python, где вам нужно создать TfidfVectorizer и использовать PassiveAggressiveClassifier для разделения новостей на «фальшивые» и «настоящие». Все это будет выполнено в JupyterLab с использованием набора данных в форме 7796×4.

2. Визуализация изменения климата и его влияния на глобальное снабжение продовольствием

Неотъемлемой частью науки о данных является визуализация и представление информации о данных для более широкой аудитории. В рамках этого проекта основной целью исследователя будет визуализация изменений средних глобальных температур и повышения концентрации углекислого газа в атмосфере. Кроме того, этот проект по науке о данных также фокусируется на том, как меняющиеся (и ухудшающиеся) глобальные климатические условия влияют на производство продуктов питания во всем мире. Таким образом, проект будет направлен на изучение последствий изменения температуры и характера осадков и их влияния на производство основных сельскохозяйственных культур, а также на сравнение урожайности в разных часовых поясах.

3. Анализ настроений

Сегодня многие компании, работающие с данными, используют модель анализа настроений для оценки поведения потребителей в отношении их продуктов и услуг. Это относится к процессу анализа и категоризации мнений, выраженных в отзывах или обзорах, чтобы определить, является ли впечатление клиента о продукте/услуге положительным, отрицательным или нейтральным. Это тип классификации, в котором классы могут быть бинарными (положительные и отрицательные) или множественными (счастливые, грустные, злые, вызывающие отвращение и т. д.). Вы можете реализовать этот проект по науке о данных в R и использовать набор данных пакета janeaustenR или Tidytext.

4. Обнаружение линии дорожной полосы

Самоуправляемые автомобили все еще могут казаться чем-то из научно-фантастического романа, но теперь они здесь! Одной из ключевых технологий, используемых в разработке беспилотных автомобилей, является система обнаружения линий движения в реальном времени, когда линии рисуются на дорогах, чтобы направлять транспортное средство туда, где находятся полосы движения. Это также удобно для водителей-людей и показывает направление, в котором нужно управлять автомобилем. Проект по обнаружению дорожных полос в реальном времени можно реализовать на Python. Цель будет заключаться в разработке приложения для определения линии полосы движения по входным изображениям или непрерывному видеокадру.

5. Чат-боты

Чат-боты стали незаменимым инструментом общения для компаний, которые хотят предложить клиентам первоклассный опыт. Помимо предоставления персонализированного обслуживания клиентов, чат-боты стали обычным явлением в организациях из-за огромного количества времени и денег, которые они экономят. Неудивительно, что их широкое использование делает их одним из самых востребованных проектов в области науки о данных, которые стоит попробовать. Чат-боты используют методы глубокого обучения для взаимодействия с потребителями и в основном обучаются с использованием RNN (рекуррентных нейронных сетей). Проект чат-бота может быть выполнен с использованием набора файлов Intents JSON Python.

6. Обнаружение сонливости водителя

Еще одна интересная идея проекта по науке о данных — создание системы обнаружения сонливости Keras и OpenCV с использованием Python. Несчастные случаи происходят из-за того, что водители засыпают за рулем, это обычное дело, и этот проект — отличный способ попытаться смягчить проблему. Цель состоит в том, чтобы построить модель для своевременного обнаружения поведения сонного водителя и подачи сигнала тревоги. Он использует модель глубокого обучения, в которой изображения классифицируются в зависимости от того, открыты или закрыты глаза человека. В то время как OpenCV обнаруживает движения лица и глаз, Keras использует глубокие нейронные сети, чтобы определить, закрыты ли глаза водителя или открыты.

7. Определение пола и возраста

Проект определения пола и возраста с OpenCV — один из самых захватывающих проектов по науке о данных для начинающих. Он основан на компьютерном зрении, и в рамках этого проекта вы сможете изучить практические возможности CNN (сверточных нейронных сетей). Этот проект в режиме реального времени направлен на разработку модели, которая может распознавать возраст и пол человека по его/ее/их изображению лица. Поскольку различные факторы, такие как выражение лица, макияж и освещение, могут затруднить определение фактического возраста человека, в этом проекте вместо регрессионной модели используется классификационная модель. Таким образом, это впечатляющий проект по науке о данных с широкими возможностями для повышения ваших навыков кодирования.

8. Распознавание рукописных цифр

Набор рукописных цифр MNIST — отличный ресурс для начинающих специалистов по данным и энтузиастов машинного обучения. Проект реализуется через CNN и направлен на то, чтобы компьютерная система могла распознавать символы и цифры в рукописных форматах. Для предсказания в реальном времени вы создадите графический пользовательский интерфейс для рисования чисел на холсте и построите модель для предсказания цифр. Проект включает в себя практическое применение библиотек Keras и Tkinter и является отличным способом отточить свои навыки работы с данными.

9. Генератор подписей к изображениям

Генерация подписей к изображениям включает в себя обработку естественного языка и компьютерное зрение для распознавания контекста изображений и описания их на таком языке, как английский. Хотя точное описание содержимого изображения с помощью правильно построенных предложений является сложной задачей, оно оказывает огромное влияние на пользователей, особенно на слабовидящих. Благодаря наличию массивных наборов данных и развитию методов глубокого обучения стало возможным создавать модели, способные генерировать подписи к изображениям. Цель этого проекта — создать генератор подписей к изображениям с использованием CNN и RNN. Flickr8k — отличный набор данных для начала работы с субтитрами к изображениям.

10. Распознавание речевых эмоций

Распознавание речевых эмоций — это популярный проект по науке о данных, в котором человеческие эмоции интерпретируются через их голос. Набор данных содержит различные звуковые файлы для мониторинга человеческих эмоций. Кроме того, проект предполагает использование MLPClassifier, который может определять эмоции по голосу человека. Здесь используется пакет Python Librosa для анализа музыки и аудио, а также NumPy, Soundfile, Pysudio и Sklearn. Распознавание речевых эмоций находит применение в нескольких областях, например, в колл-центрах для определения реакции клиента на продукт, в системах IVR для улучшения речевого взаимодействия, в разработке компьютерных систем, адаптированных к эмоциям и настроению человека и т. д.

Повышайте свои навыки в области обработки данных с помощью upGrad

UpGrad Advanced Certificate Program in Data Science — это 8-месячный онлайн-курс, предназначенный для работающих профессионалов, которые хотят начать свою карьеру в области науки о данных. Надежная учебная программа курса дает лучшие навыки в Python, статистике, SQL и машинном обучении, чтобы подготовить людей к многообещающей карьере в области науки о данных.

Основные моменты программы:

• Расширенный сертификат в области науки о данных от IIIT Bangalore
• 300+ часов обучения с 7+ кейсами и проектами
• Живые встречи с мировыми экспертами
• Возможность взаимодействия с коллегами из 85+ стран
• Отраслевые сети и всесторонняя помощь в построении карьеры

Если вы хотите овладеть востребованными навыками в области науки о данных, у вас есть шанс. Строгие, отраслевые программы upGrad разработаны и реализованы в сотрудничестве с выдающимися преподавателями и отраслевыми экспертами, чтобы предложить захватывающий опыт обучения. Имея более 40 000 студентов по всему миру и более 500 000 работающих профессионалов, на которых повлияли его программы, upGrad продолжает устанавливать стандарты в онлайн-индустрии высших образовательных технологий.

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