13 แนวคิดและหัวข้อโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่น่าตื่นเต้นสำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

การแสดงออกเกี่ยวกับแนวคิดโครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Data Science เฟื่องฟูอย่างต่อเนื่องในฐานะตัวเลือกอาชีพที่ยอดเยี่ยมสำหรับคนรุ่นนี้ มันเป็นหนึ่งในตัวเลือกที่มีแนวโน้มมากที่สุดและเกิดขึ้นทั้งหมด ตลาดกำลังเพิ่มขึ้นด้วยความต้องการที่มากขึ้นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีรายงานเมื่อเร็ว ๆ นี้ว่าความต้องการจะเพิ่มขึ้นอีกหลายเท่าในปีต่อ ๆ ไป ดังนั้น หากคุณเป็นมือใหม่ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล สิ่งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้คือทำงานกับ แนวคิดโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล แบบเรียลไทม์

ดังนั้น หากคุณเป็น Data Scientist ที่มีความทะเยอทะยาน ขอแนะนำอย่างยิ่งให้ฝึกฝนทักษะเพื่อเป็นมืออาชีพที่มีประสิทธิภาพในสาขานี้ หลังจากที่ได้ความรู้เชิงทฤษฎีดีๆ เกี่ยวกับ Data Science แล้ว หากคุณตั้งตารอที่จะสำรวจสิ่งที่ดูเหมือนเป็นมืออาชีพจริงๆ ตอนนี้ก็ถึงเวลาที่จะทำโปรเจ็กต์เชิงปฏิบัติ

คุณต้องทำ โปรเจ็กต์ Data Science ด้านเทคนิคและแบบเรียลไทม์ เพื่อช่วยให้คุณเติบโตในอาชีพการงานของคุณ ยิ่งคุณฝึกฝน โครงการ Data Science มากเท่าไร เรารับรองได้ว่าคุณจะสามารถก้าวไปสู่การเป็นมืออาชีพด้าน Data Scientist ที่ดีได้

ดังนั้น หากคุณทำ โปรเจ็กต์ Data Science แบบถ่ายทอดสด จะช่วยพัฒนาความรู้ ทักษะทางเทคนิค และความมั่นใจโดยรวมของคุณ แต่ที่สำคัญที่สุด ถ้าคุณแสดง โครงการ Data Science สองสามโครงการ ในประวัติย่อของคุณ การได้งานที่ดีจะง่ายกว่ามากสำหรับคุณ ทำไมถึงเป็นเช่นนั้น? เพราะจากนั้นผู้สัมภาษณ์จะรู้ว่าคุณจริงจังกับอาชีพ Data Science จริงๆ

ประสบการณ์แบบเรียลไทม์ของคุณในโครงการ Live Data Science จะช่วยให้คุณสามารถจับเทรนด์และเทคโนโลยีของ Data Science ได้อย่างเต็มที่ ดังนั้น จัดวางมือของคุณใน โครงการ Data Science แบบเรียลไทม์ แล้ว คุณจะได้รู้ว่าสิ่งนี้จะเป็นประโยชน์ต่อการเติบโตในอาชีพที่รวดเร็วของคุณเพียงใด หลังจากการสนทนาทั้งหมดนี้ เราทราบดีว่าการค้นพบ แนวคิดโครงการ Data Science ที่สมบูรณ์แบบ สำหรับ โครงการ Data Science ของ คุณนั้นเกี่ยวข้องกับคุณมากกว่าการนำไปปฏิบัติจริง

ในบล็อก Data Science นี้ เราได้ระบุชื่อ แนวคิดของโครงการ Data Science สองสาม ข้อ และเพื่อตอบคำถามของคุณ - 'เริ่มโครงการ Data Science ประเภทใดดี' เราได้รวบรวมแนวคิดโครงการ Data Science ดีๆ สองสามข้อเพื่อให้คุณเลือก

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเข้ารหัส การสนับสนุนด้านอาชีพ 360° PG Diploma in Machine Learning & AI จาก IIIT-B และ upGrad

ต่อไปนี้คือแนวคิด 50 แนวคิดสำหรับโครงการ Data Science สำหรับคุณ และในบล็อกข้างหน้า เรากำลังพูดถึงบางโครงการในรายละเอียด เริ่มกันเลย!

1. แชทบอท
2. การวิเคราะห์ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศต่ออุปทานอาหารของโลก
3. พยากรณ์อากาศ
4. การสร้างคีย์เวิร์ดสำหรับโฆษณา Google
5. การรับรู้สัญญาณจราจร
6. การวิเคราะห์คุณภาพไวน์
7. การทำนายตลาดหุ้น
8. การตรวจจับข่าวปลอม
9. การจัดประเภทวิดีโอ
10. การรับรู้การกระทำของมนุษย์
11. การสร้างรายงานทางการแพทย์โดยใช้ CT Scans
12. การจัดประเภทอีเมล
13. การวิเคราะห์ข้อมูล Uber
14. การจำแนกเสียง
15. การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต
16. การรู้จำภาษามือ
17. วิชาทำนายดอกไม้
18. การตรวจจับสี
19. ทำนายสินเชื่อ
20. การทำนายการจราจรบนถนน
21. การจำแนกรายได้
22. การรู้จำอารมณ์คำพูด
23. ทำนายเสียงดารา
24. การคาดการณ์ยอดขายในร้าน
25. การตรวจหาโรคพาร์กินสัน
26. พยากรณ์มลพิษทางอากาศ
27. การตรวจหาอายุและเพศ
28. การปรับราคาสินค้าให้เหมาะสม
29. IMDB การคาดการณ์
30. การรู้จำตัวเลขด้วยลายมือ
31. Quora การจำแนกคำถามที่ไม่จริงใจ
32. การตรวจจับอาการง่วงนอนของคนขับ
33. การพยากรณ์อนุกรมเวลาการเข้าชมเว็บ
34. การทำนายการเอาตัวรอดบนเรือไททานิค
35. การสร้างแบบจำลองอนุกรมเวลา
36. ตัวสร้างคำบรรยายภาพ
37. การคาดการณ์การซื้อประกัน
38. การวิเคราะห์อาชญากรรม
39. การแบ่งส่วนลูกค้า
40. ทำนายเวลาการเดินทางด้วยแท็กซี่
41. ระบบแนะนำงาน
42. การคาดการณ์ที่อยู่อาศัยของบอสตัน
43. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
44. ระดับความสนใจในทรัพย์สินให้เช่า
45. การสร้างคีย์เวิร์ดสำหรับ Google Ads
46. การจำแนกมะเร็งเต้านม
47. ความต้องการการเข้าถึงคอมพิวเตอร์ของพนักงาน
48. ทวีต
49. ระบบแนะนำภาพยนตร์
50. แนะนำราคาสินค้า

แนวคิดโครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลล่าสุด

เราได้แบ่งกลุ่ม แนวคิดโครงการ Data Science ทั้งหมด ตามระดับของผู้เรียน ดังนั้น คุณจะได้รับรายการสรุปโครงการที่น่าทึ่งสำหรับ แนวคิดโครงการ Data Science ระดับเริ่มต้น ระดับกลาง และระดับ สูง

1. ระดับเริ่มต้น | แนวคิดโครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล

รายการ แนวคิดโครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับนักเรียน นี้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้ที่เพิ่งเริ่มใช้ Python หรือ Data Science โดยทั่วไป แนวคิดโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล เหล่านี้จะช่วยให้คุณดำเนินการได้จริงทั้งหมดที่คุณต้องการเพื่อประสบความสำเร็จในอาชีพการเป็นนักพัฒนาวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นอกจากนี้ หากคุณกำลังมองหา แนวคิดโครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับปีสุดท้าย รายการนี้น่าจะช่วยคุณได้ ดังนั้น โดยไม่ต้องกังวลใจอีกต่อไป เรามาดูรายละเอียด ของโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล กัน ซึ่งจะช่วยเพิ่มความแข็งแกร่งให้กับฐานของคุณและช่วยให้คุณปีนขึ้นไปบนบันไดได้

1.1 ผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศต่ออุปทานอาหารโลก

การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศบ่อยครั้งและความผิดปกติเป็นปัญหาสิ่งแวดล้อมที่ท้าทายอย่างมาก ความผิดปกติเหล่านี้ในการแบ่งเขตภูมิอากาศส่งผลกระทบอย่างมากต่อชีวิตมนุษย์ที่อาศัยอยู่บนโลก โครงการ Data Science นี้เน้นว่าผลกระทบของสภาพอากาศจะส่งผลอย่างมากต่อการผลิตอาหารทั่วโลกทั่วโลกอย่างไร และปริมาณจะส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศอย่างไร

เป้าหมายหลักของการพัฒนาโครงการนี้คือการคำนวณศักยภาพของผลผลิตพืชหลักอันเนื่องมาจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ผ่านโครงการนี้ ความหมายทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิและปริมาณน้ำฝน จากนั้นจะนำมาพิจารณาว่าคาร์บอนไดออกไซด์มีผลกระทบต่อการเจริญเติบโตของพืชมากน้อยเพียงใดและความไม่แน่นอนที่เกิดขึ้นในสภาพภูมิอากาศ ดังนั้น โครงการนี้จะจัดการกับการแสดงข้อมูลเป็นส่วนใหญ่ นอกจากนี้ยังจะเปรียบเทียบการผลิตในภูมิภาคต่างๆ ในเขตเวลาต่างๆ

1.2 การตรวจจับข่าวปลอม

แหล่งที่มา

คุณสามารถขับเคลื่อนอาชีพ Data Science ด้วยแนวคิดโครงการ Data Science อันน่าทึ่งสำหรับผู้เริ่มต้น – การตรวจหา Fake News โดยใช้ภาษา Python โครงการนี้สามารถตรวจพบการกระทำของวารสารศาสตร์ที่ผิดหรือทำให้เข้าใจผิดบนแพลตฟอร์มดิจิทัลหรือข่าวปลอม การปลอมแปลงกำลังแพร่กระจายผ่านแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียและช่องทางออนไลน์และสื่อดิจิทัลเพื่อบรรลุวาระทางการเมือง

ด้วยแนวคิดโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้ คุณสามารถใช้ภาษา Python เพื่อพัฒนาโมเดลเฉพาะที่สามารถตรวจจับได้อย่างแม่นยำว่าข่าวนั้นเป็นข่าวจริงหรือข้อมูลเท็จ ในการนี้ คุณต้องสร้างตัวแยกประเภท 'TfidfVectorizer' แล้วใช้ 'PassiveAggressiveClassifier ' เพื่อแยกประเภทข่าวออกเป็นหมวด “ของจริง” และ “ของปลอม” จะมีชุดข้อมูลรูปร่างขนาด 7796×4 และดำเนินการทั้งหมดนี้ใน 'JupyterLab'

แนวคิดหลักของโครงการ Data Science นี้คือการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบเรียลไทม์ที่สามารถตรวจจับความถูกต้องของข่าวโซเชียลมีเดียได้อย่างถูกต้อง 'TF' หรือที่รู้จักกันทั่วไปว่า 'ความถี่ของคำ' คือจำนวนครั้งทั้งหมดที่จะปรากฏในเอกสารฉบับเดียว ในขณะที่ 'IDF' หรือ 'ความถี่ของเอกสารผกผัน' เป็นการวัดค่าของคำและขึ้นอยู่กับความถี่ของชื่อเสียงของการเกิดขึ้นที่ปรากฏในเอกสารต่างๆ

ทฤษฎีนี้อยู่บน 'คำทั่วไป' หากคำทั่วไปเหล่านี้ปรากฏในเอกสารหลายฉบับที่มีความถี่สูง คำเหล่านั้นจะถือเป็นคำที่มีความสำคัญน้อยกว่า ดังนั้น สิ่งที่ 'TFIDFVectorizer' ทำคือการวิเคราะห์การรวบรวมเอกสารเหล่านี้ จากนั้นจึงสร้างเมทริกซ์ 'TF-IDF' ขึ้นมา

นอกจากนี้ ตัวจำแนกประเภท 'PassiveAggressive' จะยังคงเป็น 'แบบพาสซีฟ' ในกรณีที่ 'ผลลัพธ์การจัดประเภท' ถูกต้อง แต่ในทางกลับกัน มันจะเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรงหาก 'ผลการจัดประเภท' ไม่ถูกต้อง ดังนั้น คุณสามารถสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อตรวจจับข่าวโซเชียลมีเดียว่าเป็นข่าวจริงหรือข่าวปลอมได้โดยใช้แนวคิดโครงการ Data Science Project

1.3 การรับรู้การกระทำของมนุษย์

นี่เป็นโครงการ Data Science เกี่ยวกับแบบจำลองการรู้จำการกระทำของมนุษย์ จะดูวิดีโอสั้น ๆ ที่สร้างขึ้นเกี่ยวกับมนุษย์ซึ่งพวกเขากำลังดำเนินการเฉพาะเจาะจง โมเดลนี้พยายามจัดประเภทตามการดำเนินการที่ดำเนินการ ในโครงการ Data Science คุณต้องใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อน โครงข่ายประสาทเทียมนี้ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลเฉพาะที่มีวิดีโอสั้นๆ เหล่านี้ จากนั้นจะมีข้อมูลมาตรความเร่งที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูล การแปลงข้อมูลมาตรความเร่งเสร็จสิ้นก่อนพร้อมกับการแสดงแบบ 'แบ่งเวลา' หลังจากนั้น คุณต้องใช้ ไลบรารี ' Keras ' เพื่อให้คุณสามารถฝึกอบรม ตรวจสอบ และทดสอบเครือข่ายตามชุดข้อมูลเหล่านี้

1.4 การทำนายไฟป่า

ภัยพิบัติที่น่าตกใจและเกิดขึ้นบ่อยในโลกปัจจุบันคือไฟป่า ภัยพิบัติเหล่านี้สร้างความเสียหายอย่างมากต่อระบบนิเวศ เพื่อจัดการกับภัยพิบัติดังกล่าว จำเป็นต้องใช้เงินจำนวนมากในโครงสร้างพื้นฐานและการควบคุมและการจัดการ เราสามารถสร้างโครงการ Data Science โดยใช้ 'k-means clustering' ซึ่งสามารถระบุจุดที่เกิดไฟป่าพร้อมกับความรุนแรงของไฟที่จุดนั้นได้

สามารถใช้เพื่อการจัดสรรทรัพยากรที่ดีขึ้นด้วยเวลาตอบสนองที่เร็วขึ้น ดังนั้น การใช้ข้อมูลอุตุนิยมวิทยา เช่น ฤดูกาลที่เกิดเพลิงไหม้ประเภทนี้ โศกนาฏกรรมมักเกิดขึ้น และสภาพอากาศต่างๆ ที่เลวร้ายลง อาจเพิ่มระดับความแม่นยำของผลลัพธ์เหล่านี้

1.5 การตรวจจับแนวเลนบนถนน

แนวคิดอื่นๆ ในโครงการ Data Science สำหรับผู้เริ่มต้น ได้แก่ ระบบ Live Lane-Line Detection Systems ในภาษา Python ในโครงการนี้ คนขับที่เป็นมนุษย์จะได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับการตรวจจับช่องทางเดินรถผ่านเส้นที่ลากบนถนน

ไม่เพียงแค่นี้ ยังหมายถึงทิศทางที่ผู้ขับขี่ควรบังคับรถของตน แอปพลิเคชั่น Data Science Project นี้มีความสำคัญต่อการพัฒนารถยนต์ไร้คนขับ ดังนั้น คุณยังสามารถพัฒนาแอปพลิเคชันที่มีความสามารถอันทรงพลังในการระบุแทร็กไลน์ผ่านรูปภาพที่ป้อนหรือผ่านเฟรมวิดีโอแบบต่อเนื่อง

อ่าน: แนวคิดโครงการวิเคราะห์ข้อมูล 4 อันดับแรก: ระดับเริ่มต้นถึงผู้เชี่ยวชาญ

2. แนวคิดโครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล | ระดับกลาง

2.1 การรับรู้อารมณ์คำพูด

แหล่งที่มา

หนึ่งในแนวคิดยอดนิยมของโครงการ Data Science คือการจดจำอารมณ์คำพูด หากคุณต้องการเรียนรู้การใช้ไลบรารีต่างๆ โปรเจ็กต์นี้เหมาะสำหรับคุณ คุณต้องเคยเห็นเครื่องมือแก้ไขมากมายที่สามารถบอกเราได้ว่าอารมณ์คำพูดของเราปรากฏอย่างไร โมเดลโปรแกรมนี้สามารถสร้างเป็นโครงการ Data Science

ในโครงการ Data Science เราจะใช้ 'librosa' ที่จะทำ 'การรู้จำอารมณ์คำพูด' ให้เรา กระบวนการ SER เป็นกระบวนการทดลองที่สามารถรับรู้อารมณ์ของมนุษย์ได้ นอกจากนี้ยังสามารถรับรู้คำพูดจากสภาวะทางอารมณ์ ในขณะที่เราใช้น้ำเสียงและระดับเสียงผสมกันเพื่อแสดงอารมณ์ผ่านเสียงของเรา

โมเดลการรู้จำเสียงพูดเป็นไปได้อย่างแน่นอน อย่างไรก็ตาม อาจเป็นโครงการที่ท้าทายในการดำเนินการเนื่องจากอารมณ์ของมนุษย์เป็นเรื่องส่วนตัว คำอธิบายประกอบของเสียงของมนุษย์ก็ค่อนข้างท้าทายเช่นกัน ดังนั้น คุณจะใช้คุณสมบัติ mfcc, mel & the chroma ในที่นี้ ด้วยวิธีนี้ คุณจะใช้ชุดข้อมูลที่เรียกว่า 'RAVDESS' สำหรับกระบวนการรับรู้อารมณ์ ในโครงการ Data Science นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีพัฒนา 'MLPClassifier' สำหรับโมเดลนี้ด้วย

2.2 การตรวจหาเพศและอายุด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูล

แหล่งที่มา

ดังนั้น หนึ่งในแนวคิดโครงการที่น่าประทับใจเกี่ยวกับ Data Science คือ 'การตรวจหาเพศและอายุด้วย OpenCV' ด้วยโครงการแบบเรียลไทม์ประเภทนี้ คุณสามารถดึงดูดความสนใจจากนายหน้าของคุณในการสัมภาษณ์ Data Science ได้อย่างง่ายดาย

เมื่อพูดถึงโครงการ 'การตรวจหาเพศและอายุ' เป็นโครงการการเรียนรู้ของเครื่องโดยอาศัยการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ ผ่านโครงงาน Data Science นี้ คุณสามารถเรียนรู้การใช้งานจริงของ CNN เช่น โครงข่ายประสาทเทียม โดยรวมแล้ว คุณจะใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกโดย 'Tal Hassner' และ 'Gil Levi' สำหรับชุดข้อมูล 'Adience'

นอกจากนี้ คุณยังจะใช้ไฟล์บางไฟล์ เช่น – .pb, .prototxt, .pbtxt, & .caffemodel files เคยได้ยินเกี่ยวกับข้อกำหนดเหล่านี้หรือไม่ อ่านเกี่ยวกับไฟล์เหล่านี้? เข้าใจโมเดลด้วย? แต่คุณรู้วิธีนำไปใช้หรือไม่? คุณสามารถเรียนรู้ได้หากคุณเลือกที่จะพัฒนาโครงการ Data Science Project

เป็นโครงการที่ใช้งานได้จริง เนื่องจากคุณจะต้องสร้างแบบจำลองที่สามารถตรวจจับอายุและเพศของมนุษย์คนใดก็ได้ผ่านการวิเคราะห์การตรวจจับใบหน้าเดียวผ่านรูปภาพ ดังนั้นด้วยการจำแนกเพศในผู้ชายหรือผู้หญิงก็สามารถจำแนกได้ นอกจากนี้ยังสามารถจำแนกอายุได้ระหว่าง 0-2/ 4-6/8- 2/ 15-20/ 25-32/ 38-43/ 48-53/ 60-100

แต่เนื่องจากปัจจัยต่างๆ เช่น การแต่งหน้า หรือแสงสลัวที่สว่างขึ้น หรือการแสดงออกทางสีหน้าที่ผิดปกติ การจดจำเพศและอายุจากแหล่งเดียวจึงกลายเป็นเรื่องท้าทาย ดังนั้น ในโครงการ Data Science คุณจะใช้แบบจำลองการจัดหมวดหมู่แทนแบบจำลองการถดถอย การเรียนรู้เชิงปฏิบัติและทางเทคนิคจำนวนมากสามารถคว้ามาเพื่อยกระดับทักษะทางเทคนิคของคุณด้วยโครงการประเภทนี้ ดังนั้น รับความท้าทายและทำงานอย่างหนักเพื่อสร้างเรซูเม่ Data Science ที่น่าประทับใจ

2.3 การตรวจจับอาการง่วงนอนของไดรเวอร์ใน Python

แนวคิดโครงงาน Data Science ที่ยอดเยี่ยมสำหรับระดับกลางคือ 'Keras & OpenCV Drowsiness Detection System' การขับรถข้ามคืนไม่เพียงแต่ยากเท่านั้น แต่ยังเป็นงานที่เสี่ยงอีกด้วย เราได้ยินมาหลายกรณีที่เกิดอุบัติเหตุเพราะคนขับเผลอหลับไปขณะขับรถ

ดังนั้นโครงการนี้สามารถช่วยป้องกันอุบัติเหตุบนท้องถนนจำนวนมากจากกรณีดังกล่าวได้ เป้าหมายหลักของโครงการนี้คือการรับรู้เมื่อใดก็ตามที่คนขับอาจง่วงและผล็อยหลับไปขณะขับรถ โปรเจ็กต์นี้ใช้ภาษา Python ที่คุณสามารถสร้างแบบจำลองที่สามารถตรวจจับพฤติกรรมของคนขับที่ง่วงได้ทันท่วงที และส่งเสียงเตือนผ่านเสียงบี๊บดังขึ้น

ในโครงการนี้ คุณสามารถใช้ 'แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก' และด้วยการใช้งาน คุณสามารถจัดหมวดหมู่ระหว่างภาพที่ตามนุษย์เปิดหรือปิดได้ ไม่ใช่แค่นี้ ในแบบจำลองนี้ อีกบรรทัดสูตรคือการคำนวณคะแนน

คะแนนนี้ขึ้นอยู่กับระยะเวลาที่ดวงตายังคงปิดอยู่ คะแนนจะคงอยู่ตลอดช่วงการขับขี่ หากคะแนนนั้นเพิ่มขึ้นและเกินเกณฑ์ที่กำหนด โมเดลนี้จะโยนเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติโดยที่สัญญาณเตือนจะเริ่มส่งเสียงดัง

ดังนั้น ด้วยการใช้งานโครงการ Data Science ประเภทนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานทั้งหมดของโครงการ Data Science คุณจะใช้งานโดยใช้ 'Keras' และ 'OpenCV' เหตุใดจึงใช้สิ่งเหล่านี้ คุณกำลังใช้ 'OpenCV' เพื่อตรวจจับการเคลื่อนไหวของใบหน้าและดวงตา ในขณะที่ 'Keras' คุณสามารถจำแนกสถานะของดวงตาได้ไม่ว่าจะเปิดหรือปิดในขณะที่ใช้เทคนิคของ Deep Neural Network

การรับรองขั้นสูงของ Data Science, พันธมิตรจ้างงานมากกว่า 250 ราย, การเรียนรู้มากกว่า 300 ชั่วโมง, 0% EMI

2.4 Chatbots

แหล่งที่มา

Chatbots กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นในทุกวันนี้ ดังนั้น สำหรับโครงการ Data Science องค์กรเกือบทั้งหมดจึงมีความต้องการแบบออนดีมานด์สูง เป็นส่วนสำคัญของธุรกิจในปัจจุบัน ทุกวันนี้ แชทบอทกำลังมีบทบาทสำคัญในธุรกิจ พวกเขากำลังช่วยสายธุรกิจเพื่อประหยัดเวลาจำนวนมหาศาลในทรัพยากรมนุษย์ ใช้เพื่อให้บริการธุรกิจที่ได้รับการปรับปรุงและเป็นส่วนตัวพร้อมๆ กัน

มีหลายธุรกิจที่ให้บริการแก่ลูกค้าของตน เพื่อให้บริการลูกค้าในวงกว้าง ต้องใช้ทรัพยากรบุคคลจำนวนมาก เวลาเพียงพอ และความพยายามมากมายในการจัดการกับลูกค้าแต่ละรายตรงเวลา ในทางกลับกัน แชทบอทเหล่านี้สามารถให้บริการระบบอัตโนมัติสำหรับการโต้ตอบกับลูกค้า โดยการตอบคำถามทั่วไปที่ลูกค้ามักถามบ่อยๆ

Chatbots ที่มีอยู่ในปัจจุบันมี 2 ประเภท: Chatbot เฉพาะโดเมนและ Chatbot แบบเปิดโดเมน Chatbot เฉพาะโดเมนมักใช้สำหรับการแก้ปัญหาเฉพาะ สิ่งเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งอย่างมีกลยุทธ์และชาญฉลาด เพื่อให้ทำงานอย่างมีกลยุทธ์และมีประสิทธิภาพโดยสัมพันธ์กับข้อกำหนดของโดเมน อันที่สอง Chatbots 'Open-domain' ต้องการสื่อการฝึกอบรมจำนวนมากที่ต่อเนื่องเกินไป เพราะตามชื่อ มันถูกพัฒนาขึ้นเพื่อตอบคำถามทุกประเภท

ในทางเทคนิคแล้ว แชทบอทได้รับการฝึกฝนโดยใช้เทคนิค 'การเรียนรู้เชิงลึก' พวกเขาต้องการชุดข้อมูลที่มีรายการคำศัพท์ รายการที่ประกอบด้วยประโยคทั่วไป เจตนาเบื้องหลัง และคำตอบที่เหมาะสม นี่เป็นหนึ่งในแนวคิดโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กำลังมาแรง

'Recurring Neural Networks' (RNN's) เป็นวิธีการทั่วไปในการฝึกแชทบอท บอทเหล่านี้มีตัวเข้ารหัสที่สามารถอัปเดตสถานะตามประโยคอินพุตควบคู่ไปกับเจตนา จากนั้นจะส่งต่อสถานะที่ระบุไปยัง Chatbot

หลังจากนั้น Chatbot จะใช้ตัวถอดรหัสเพื่อค้นหาคำตอบที่เหมาะสม & ที่ตามมาตามคำที่ป้อน & นอกเหนือจากความตั้งใจ ด้วยโปรเจ็กต์ Data Science นี้ คุณสามารถเรียนรู้การใช้งานภาษา Python ได้อย่างง่ายดาย เนื่องจากโปรเจ็กต์ทั้งหมดสร้างขึ้นใน Python คุณสามารถยกระดับทักษะทางเทคนิคของ Python ได้ในระดับหนึ่ง

เรียนรู้: วิธีสร้าง Chatbot ใน Python ทีละขั้นตอน

2.5 โครงการการรู้จำตัวอักษรและตัวอักษร

แหล่งที่มา

ด้วยแนวคิดโครงงาน Data Science เรื่อง 'การรู้จำอักขระด้วยลายมือและการรู้จำอักขระด้วยความช่วยเหลือของ CNN คุณจะได้เรียนรู้แนวคิด Deep Learning ในทางปฏิบัติ ดังนั้น หากคุณเป็น Data Scientist รุ่นใหม่หรือผู้คลั่งไคล้การเรียนรู้ด้วยเครื่อง นี่คือแนวคิดโครงงาน Data Science ที่สมบูรณ์แบบสำหรับคุณ สำหรับการพัฒนาโครงการนี้ คุณจะใช้ 'ชุดข้อมูล MNIST' ของตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือ นี่เป็นโครงการที่ยอดเยี่ยมในการได้รับประสบการณ์จริงกับ Data Science เนื่องจากคุณจะได้เรียนรู้วิธีที่น่าทึ่งที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการสร้างโครงการ

ตามที่กล่าวไว้ โครงการนี้ดำเนินการผ่าน 'Convolutional Neural Networks' หลังจากนี้ สำหรับการทำนายตามเวลาจริง คุณจะสร้างอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิกที่สร้างสรรค์สำหรับการวาดตัวเลขบนผืนผ้าใบ และหลังจากนั้น คุณจะสร้างแบบจำลองที่จะใช้สำหรับการทำนายตัวเลข

โปรเจ็กต์มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาความสามารถของคอมพิวเตอร์ & เพื่อเพิ่มขีดความสามารถให้กับระบบคอมพิวเตอร์เพื่อให้สามารถจดจำอักขระในรูปแบบที่เขียนด้วยมือโดยมนุษย์ จากนั้นจะประเมินเพิ่มเติมเพื่อให้เข้าใจอย่างถูกต้องตามสมควร ด้วยการดำเนินโครงการนี้ คุณสามารถเรียนรู้การใช้งานจริงของไลบรารี 'Keras' และ 'Tkinter'

นี่คือ แนวคิดโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับกลาง บางส่วนที่คุณสามารถทำงานได้ หากคุณยังต้องการทดสอบความรู้และทำโปรเจกต์ยากๆ อยู่

3. แนวคิดโครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลขั้นสูง

3.1 โครงการตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต

แหล่งที่มา

หลังจากนำโปรเจ็กต์ง่ายๆ ไปใช้แล้ว ตอนนี้คุณสามารถย้ายไปที่แนวคิดโปรเจ็กต์ Data Science ขั้นสูงเพื่อเรียนรู้แนวคิดเพิ่มเติม หนึ่งในแนวคิดดังกล่าวคือ การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต ในโปรเจ็กต์นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ R กับอัลกอริธึมต่างๆ เช่น Decision Tree, Artificial Neural Networks, Logistic Regression และ Gradient Boosting Classifier

คุณยังสามารถเรียนรู้การใช้ชุดข้อมูล 'ธุรกรรมบัตร' เพื่อจำแนกธุรกรรมบัตรเครดิตเป็นกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกงหรือธุรกรรมที่แท้จริง คุณจะได้เรียนรู้วิธีปรับโมเดลประเภทต่างๆ ให้พอดีกับกราฟประสิทธิภาพของพล็อตสำหรับโมเดลทั้งหมด นี่เป็นหนึ่งในแนวคิดโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุดเท่าที่จะหาได้

3.2 การแบ่งส่วนลูกค้า

แหล่งที่มา

นี่เป็นหนึ่งในโครงการ Data Science ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในสาขา Data Science การตลาดดิจิทัลเป็นวิธีขั้นสูงในการกำหนดเป้าหมายผู้ชมสำหรับบริษัทผ่านกิจกรรมการตลาดออนไลน์เพื่อวัตถุประสงค์ทางการตลาดในปัจจุบัน ดังนั้น ก่อนดำเนินการแคมเปญการตลาด การแบ่งส่วนลูกค้าที่ต่างกันจะเสร็จสิ้นก่อน

การแบ่งกลุ่มลูกค้าเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันยอดนิยมของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลอย่างแท้จริง ด้วยวิธีการจัดกลุ่ม บริษัทต่างๆ สามารถระบุกลุ่มต่างๆ ของลูกค้าได้อย่างง่ายดายเพื่อกำหนดเป้าหมายไปยังฐานผู้ใช้ที่มีศักยภาพ มีการแบ่งกลุ่มลูกค้าและกลุ่มที่จัดตั้งขึ้นตามลักษณะทั่วไป เช่น เพศ พื้นที่ความสนใจ อายุ และนิสัย

จากรายละเอียดเหล่านี้พวกเขาสามารถทำการตลาดกลุ่มลูกค้าแต่ละกลุ่มได้อย่างมีประสิทธิภาพ โปรเจ็กต์ใช้ 'K-means clustering' และคุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างภาพข้อมูลในการแจกแจง เช่น เพศและอายุ สามารถวิเคราะห์รายได้ประจำปีของลูกค้าและคะแนนเฉลี่ยได้

3.3 การรับรู้สัญญาณจราจร

แหล่งที่มา

โปรเจ็กต์นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแบบจำลองเพื่อให้ได้ความแม่นยำสูงในเทคโนโลยีรถยนต์ไร้คนขับโดยใช้เทคนิคของ CNN สัญญาณจราจรและกฎจราจรมีความสำคัญสูงสุดสำหรับผู้ขับขี่ทุกคน และต้องปฏิบัติตามเพื่อหลีกเลี่ยงอุบัติเหตุ ในการปฏิบัติตามกฎเหล่านี้ ผู้ใช้ต้องเข้าใจว่าสัญญาณไฟจราจรเป็นอย่างไร

เป็นกฎทั่วไปที่ในการได้รับใบขับขี่ บุคคลต้องเรียนรู้สัญญาณการขับขี่ทั้งหมด แต่สำหรับรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ มีโปรแกรมต่างๆ ที่พัฒนาขึ้น เช่น 'การรู้จำป้ายจราจร' โดยใช้ CNN ซึ่งคุณสามารถเรียนรู้วิธีตั้งโปรแกรมแบบจำลองที่สามารถระบุสัญญาณไฟจราจรประเภทต่างๆ ได้อย่างแม่นยำโดยการป้อนข้อมูลของภาพ

มีชุดข้อมูลที่เรียกว่า 'เกณฑ์มาตรฐานการรู้จำป้ายจราจรของเยอรมัน' เป็นที่รู้จักกันทั่วไปในชื่อ GTSRB ที่ใช้ในการพัฒนา Deep Neural Network เพื่อจำแนกประเภทของสัญญาณจราจรทั้งหมดที่เป็นของคลาสประเภทใด คุณจะได้เรียนรู้ความรู้เชิงปฏิบัติเกี่ยวกับการสร้าง GUI สำหรับการโต้ตอบกับแอปพลิเคชัน

เรียนรู้เพิ่มเติม: 10 โครงการและหัวข้อ Python GUI ที่น่าตื่นเต้นสำหรับผู้เริ่มต้น

บรรทัดล่าง

ในบทความนี้ เราได้กล่าวถึง แนวคิดโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล ชั้นนำ เราเริ่มต้นด้วยโครงการเริ่มต้นซึ่งคุณสามารถแก้ไขได้อย่างง่ายดาย เมื่อคุณทำ โครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างง่ายเหล่านี้เสร็จแล้ว ฉันแนะนำให้คุณกลับไปเรียนรู้แนวคิดเพิ่มเติมสองสามข้อแล้วลองใช้โครงงานระดับกลาง

เมื่อคุณรู้สึกมั่นใจ คุณสามารถจัดการกับโครงการขั้นสูงได้ หากคุณต้องการพัฒนาทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องลงมือทำตาม แนวคิดโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล เหล่านี้ ตอนนี้ไปข้างหน้าและทดสอบความรู้ทั้งหมดที่คุณรวบรวมผ่านคู่มือแนวคิดโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อสร้างโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณเอง!

เราหวังว่าคุณจะพัฒนาทักษะทั้งหมดของ Data Science อย่างมากด้วยแนวคิดโครงการที่เรานำเสนอให้คุณที่นี่ในบล็อกนี้ แต่ในกรณีที่คุณยังใหม่ต่อสาขา Data Science และชอบที่จะเรียนรู้ Data Science และสร้างแบบจำลองที่คล้ายกันสำหรับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี เราขอแนะนำให้คุณตรวจสอบหลักสูตรออนไลน์เกี่ยวกับ โปรแกรม PG Diploma ของ upGrad & IIIT-B เพื่อเรียนรู้และเพิ่มทักษะ ในโลกของ Data Science ด้วยผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์และเชี่ยวชาญ

ด้วยความรู้ คำแนะนำ และเครื่องมือที่เหมาะสม คุณสามารถเรียนรู้โครงการ Data Science ใดก็ได้ ไม่มีระดับใดที่ยากสำหรับผู้เรียน นั่นเป็นเหตุผลที่โปรเจ็กต์สดเหล่านี้เป็นวิธีที่สมบูรณ์แบบในการเพิ่มพูนทักษะและความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในการบรรลุความเชี่ยวชาญ ที่ upGrad เราขอเสนอใบรับรอง Data Science Online 3 ใบ:

1. Executive PG Program in Data Science (12 เดือน)

จาก IIT บังกาลอร์

2. วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล (18 เดือน)

จากมหาวิทยาลัย Liverpool John Moores

3. หลักสูตร Advanced Certificate in Data Science (7 เดือน)

จาก IIT บังกาลอร์

ลองใช้ใบรับรองออนไลน์ของ Data Science โดย upGrad เนื่องจากเรามั่นใจว่าใบรับรองเหล่านี้จะช่วยคุณในเส้นทางอาชีพ Data Science ของคุณ ดังนั้นอย่ารอช้า! เริ่มการฝึกของคุณตอนนี้!