13 แนวคิดและหัวข้อโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่น่าตื่นเต้นสำหรับผู้เริ่มต้นในสหรัฐอเมริกา [2023]

โครงการ Data Science นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการฝึกฝนและสืบทอดทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลใหม่ ๆ เพื่อก้าวนำหน้าคู่แข่งและได้รับประสบการณ์อันมีค่า ช่วยให้คุณสามารถทำงานกับข้อมูลประเภทต่างๆ ใช้เทคนิคและเครื่องมือต่างๆ และทำความเข้าใจเกี่ยวกับโดเมนวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น ต่อไปนี้เป็น โครงการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่น่าตื่นเต้น 13 โครงการสำหรับผู้เริ่มต้น ซึ่งคุณสามารถตรวจสอบเพื่อเริ่มต้นการเดินทางของคุณ

แนวคิดและหัวข้อโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล

1. การขูดเว็บด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

การขูดเว็บด้วยแมชชีนเลิร์นนิงเป็นหนึ่งใน แนวคิดโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่ค่อนข้างใหม่ ที่รวมพลังของทั้งการขูดเว็บและ ML คุณสามารถรวบรวมข้อมูลจากเว็บไซต์ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำและใช้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ

ใน โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล นี้ คุณสามารถแยกข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจากเว็บไซต์ เก็บไว้ในฐานข้อมูลหรือรูปแบบที่มีโครงสร้าง เช่น ไฟล์ CSV หรือ JSON จากนั้นใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เขียนด้วย R หรือ Python เพื่อระบุรูปแบบ แนวโน้ม และข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลหน้าเว็บ

2. วิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลการสำรวจสำมะโนประชากรของสหรัฐฯ

สามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลการสำรวจสำมะโนประชากรของสหรัฐฯ สามารถใช้เพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มในข้อมูล และเพื่อพัฒนาแบบจำลองการคาดการณ์ที่ใช้ในการคาดการณ์แนวโน้มของประชากร เป็นหนึ่งใน หัวข้อวิจัยวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่น่าสนใจที่สุด ที่คุณสามารถมีในเรซูเม่ของคุณ

• รวบรวมข้อมูลการสำรวจสำมะโนประชากรของสหรัฐอเมริกาจาก สำนักสำรวจสำมะโนประชากรของ สหรัฐอเมริกา
• ประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าโดยการทำความสะอาดและจัดระเบียบข้อมูล
• สร้างแบบจำลองเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
• แสดงภาพผลลัพธ์ด้วยแผนภูมิ กราฟ และการแสดงภาพอื่นๆ

3. การจำแนกประเภทด้วยลายมือโดยใช้ชุดข้อมูล MNIST

ชุดข้อมูล MNIST เป็นฐานข้อมูลของตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือที่ใช้เป็นเกณฑ์มาตรฐานสำหรับการทดสอบอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ มีภาพการฝึกอบรม 60,000 ภาพและภาพการทดสอบ 10,000 ภาพ รูปภาพมีขนาด 28×28 พิกเซลและเป็นโทนสีเทา

• ดาวน์โหลด ชุดข้อมูล MNIST และแบ่งออกเป็นชุดการฝึกและชุดทดสอบ
• ปรับค่าพิกเซลให้เป็นมาตรฐาน แปลงเป็นตัวเลขทศนิยม และปรับรูปร่างข้อมูลใหม่ให้เป็นรูปแบบที่ถูกต้อง
• สร้างแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม (CNN) เพื่อจำแนกตัวเลข
• ฝึกโมเดลในชุดการฝึกโดยใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพและฟังก์ชันการสูญเสียที่เหมาะสม
• ประเมินแบบจำลองในชุดทดสอบและวัดความแม่นยำ
• ปรับพารามิเตอร์และไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อปรับปรุงความแม่นยำ

4. ทำความเข้าใจและคาดการณ์การเคลื่อนไหวของตลาดหุ้น

การใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อทำความเข้าใจและคาดการณ์ การ เคลื่อนไหวของตลาดหุ้นเป็นหนึ่งใน แนวคิดโครงการวิเคราะห์ข้อมูล ที่ดีที่สุด ด้วยการใช้ประโยชน์จากพลังของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง นักลงทุนและผู้ค้าสามารถสร้างกลยุทธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นสำหรับการซื้อขายหุ้นและได้เปรียบในตลาด

• รวบรวมข้อมูลจากตลาดการเงิน เช่น ราคาหุ้น ปริมาณ และข่าวสาร
• ปรับข้อมูลให้เป็นมาตรฐานและลบค่าผิดปกติใดๆ
• สร้างแบบจำลองโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การถดถอย ต้นไม้การตัดสินใจ และโครงข่ายประสาทเทียม
• ประเมินแบบจำลองโดยการทดสอบแบบจำลองในชุดข้อมูลทดสอบและการวัดประสิทธิภาพของแต่ละแบบจำลอง
• ปรับแต่งโมเดลโดยปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดลหรือโดยเพิ่มคุณสมบัติเพิ่มเติมให้กับข้อมูล

เรียนรู้หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลกรับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโทเพื่อความก้าวหน้าในอาชีพของคุณ

5. การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิตด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

สามารถใช้ Data Science และ Machine Learning เพื่อระบุธุรกรรมที่น่าสงสัยและฉ้อฉล เช่น การฉ้อโกงบัตรเครดิต

• รวบรวมข้อมูล รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับธุรกรรมบัตรเครดิตที่ฉ้อฉลและไม่ฉ้อโกง เช่น เวลาและวันที่ทำธุรกรรม จำนวนเงิน และผู้ค้าที่เกี่ยวข้อง

• ลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง ปรับข้อมูลให้เป็นมาตรฐาน และลบค่าผิดปกติใดๆ

• ใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การเลือกคุณลักษณะ วิศวกรรมคุณลักษณะ และการลดขนาด

• ฝึกโมเดลโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น ต้นไม้ตัดสินใจ เครื่องจักรเวกเตอร์สนับสนุน การถดถอยโลจิสติก และโครงข่ายประสาทเทียม

• ประเมินแบบจำลองโดยใช้การตรวจสอบข้าม ความแม่นยำ และเทคนิคการเรียกคืน

6. สร้างระบบคำแนะนำด้วยการกรองร่วมกัน

การกรองร่วมกันเป็นระบบคำแนะนำที่ใช้การตั้งค่าของผู้ใช้รายอื่นเพื่อแนะนำรายการให้กับผู้ใช้ที่กำหนด โดยทั่วไปจะใช้ในแอปพลิเคชันแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซและสตรีมมิ่ง เช่น Netflix และ Amazon เพื่อแนะนำรายการที่ผู้ใช้อาจพบว่าน่าสนใจโดยพิจารณาจากสิ่งที่ผู้ใช้รายอื่นที่มีความสนใจคล้ายกันชอบหรือรับชม

• รวบรวมข้อมูลผู้ใช้เกี่ยวกับรายการที่พวกเขาชอบหรือโต้ตอบด้วย
• สร้างเมทริกซ์รายการผู้ใช้ ตารางที่มีข้อมูลเกี่ยวกับผู้ใช้แต่ละคนและรายการที่พวกเขาโต้ตอบด้วย
• สร้างคะแนนความคล้ายคลึงกันของรายการต่อรายการโดยการคำนวณความคล้ายคลึงกันของรายการต่างๆ โดยพิจารณาจากการตั้งค่าของผู้ใช้ที่มีปฏิสัมพันธ์กับรายการทั้งสอง
• ใช้คะแนนความคล้ายคลึงกันเหล่านี้เพื่อสร้างคำแนะนำสำหรับผู้ใช้แต่ละรายโดยจับคู่กับรายการในเมทริกซ์รายการผู้ใช้ที่คล้ายกับรายการที่ผู้ใช้โต้ตอบแล้ว

ตรวจสอบโปรแกรม US - Data Science ของเรา

7. การวิเคราะห์และการแสดงข้อมูลอสังหาริมทรัพย์

ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ในสหรัฐอเมริกาสามารถวิเคราะห์และแสดงภาพโดยใช้เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิง นี่เป็นหนึ่งใน แนวคิดโครงการวิเคราะห์ข้อมูล ที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำนายแนวโน้มอสังหาริมทรัพย์ในอนาคตได้ ช่วยให้นักลงทุนและผู้ซื้อตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล

• รวบรวมข้อมูลจากรายการอสังหาริมทรัพย์และบันทึกสาธารณะ ซึ่งรวมถึงสถานที่ตั้ง ขนาด สิ่งอำนวยความสะดวก ราคา และลักษณะที่เกี่ยวข้องอื่นๆ
• ทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งรวมถึงการลบค่าผิดปกติออก ปรับข้อมูลให้เป็นมาตรฐาน และแปลงเป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์
• ใช้สถิติเชิงพรรณนาและเชิงอนุมานเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและเปิดเผยข้อมูลเชิงลึก ซึ่งรวมถึงการคำนวณสถิติสรุป การสร้างภาพ และดำเนินการทดสอบเพื่อตรวจหาความสัมพันธ์และรูปแบบอื่นๆ
• ใช้การแสดงข้อมูลเป็นภาพเพื่อสื่อสารข้อมูลเชิงลึก ซึ่งรวมถึงการสร้างแผนภูมิ แผนที่ และการแสดงภาพอื่นๆ เพื่อช่วยอธิบายข้อมูลและถ่ายทอดการค้นพบที่สำคัญ

8. การจดจำใบหน้าโดยใช้ CNN

Convolutional Neural Networks (CNNs) สามารถใช้สำหรับการจดจำใบหน้าโดยการถ่ายภาพใบหน้า จากนั้นเรียนรู้คุณสมบัติของแต่ละใบหน้า CNN จะเรียนรู้คุณลักษณะของใบหน้าแต่ละใบหน้า จากนั้นจะจดจำใบหน้าเมื่อแสดง

• รวบรวมชุดข้อมูลของรูปภาพที่มีป้ายกำกับ ชุดข้อมูลนี้ควรมีภาพใบหน้าของผู้คนพร้อมป้ายกำกับสำหรับแต่ละภาพที่ระบุว่าบุคคลใดอยู่ในภาพ

• ประมวลผลรูปภาพล่วงหน้าโดยปรับขนาด แปลงเป็นโทนสีเทา และทำให้ค่าพิกเซลเป็นปกติ

• แยกชุดข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกอบรม การตรวจสอบ และการทดสอบ

• ออกแบบสถาปัตยกรรม Convolutional Neural Network (CNN) ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการเลือกจำนวนเลเยอร์ ขนาดของเมล็ด ประเภทของฟังก์ชันการเปิดใช้งาน และไฮเปอร์พารามิเตอร์อื่นๆ

• ฝึกโมเดลในชุดฝึก ตรวจสอบประสิทธิภาพของชุดการตรวจสอบเพื่อกำหนดว่าเมื่อใดควรหยุดการฝึกอบรม
• ประเมินแบบจำลองในชุดฝึกอบรม

9. การวิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลเน็ตเวิร์กโดยใช้การวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเครือข่ายสังคม สามารถช่วยให้เราเข้าใจว่าผู้คนรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับหัวข้อหรือผลิตภัณฑ์เฉพาะ ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง เราสามารถสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อระบุความรู้สึกได้อย่างแม่นยำ

• รวบรวมข้อมูลจากเว็บไซต์โซเชียลเน็ตเวิร์ก สามารถทำได้โดยใช้ API
• แปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่เหมาะสมโดยใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อแยกคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องออกจากข้อความหรือใช้เทคนิคการแปลงข้อมูลอื่นๆ
• นำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้ โมเดลทั่วไปที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก ได้แก่ เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน การถดถอยโลจิสติก และโครงข่ายประสาทเทียม
• ประเมินผลลัพธ์ของการวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจว่าโมเดลทำงานได้อย่างแม่นยำเพียงใด

อ่านบทความยอดนิยมในสหรัฐอเมริกา - วิทยาศาสตร์ข้อมูล

10. การจำแนกภาพด้วยการเรียนรู้เชิงลึก

โครงการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถจำแนกและระบุรูปภาพโดยใช้เทคนิคต่างๆ ชุดข้อมูลที่เลือกสำหรับโปรเจ็กต์นี้คือฐานข้อมูล ImageNet รูปภาพจะถูกกำกับด้วยหมวดหมู่ที่เหมาะสม เช่น สัตว์ พืช สิ่งของ และบุคคล

• รวบรวมและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า:
  • รวบรวมรูปภาพที่คุณต้องการจัดหมวดหมู่
  • ประมวลผลภาพล่วงหน้า (ปรับขนาด ทำให้เป็นมาตรฐาน ฯลฯ) สามารถทำได้ด้วย Keras Library

• กำหนดสถาปัตยกรรมแบบจำลอง:
  • เลือกโมเดลเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) กำหนดค่าเลเยอร์ ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน ตัวเพิ่มประสิทธิภาพ ฯลฯ

• ฝึกโมเดล:
  • ป้อนรูปภาพลงในโมเดล
  • ตรวจสอบกระบวนการฝึกอบรม
  • ปรับพารามิเตอร์โมเดลตามต้องการ

• ทดสอบโมเดล:
  • ป้อนข้อมูลที่มองไม่เห็นเป็นข้อมูลทดสอบ
  • ตรวจสอบผลการทดสอบ

11. การตรวจจับความผิดปกติด้วยแมชชีนเลิร์นนิงที่ไม่ได้รับการดูแล

การตรวจจับความผิดปกติด้วยแมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่มีผู้ดูแลหมายถึงกระบวนการใช้อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่มีผู้ดูแลเพื่อตรวจหาค่าผิดปกติหรือความผิดปกติในชุดข้อมูล

อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่มีผู้ดูแลที่พบบ่อยที่สุดสำหรับการตรวจจับความผิดปกติ ได้แก่ อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม เช่น k-mean อัลกอริทึมตามความหนาแน่น เช่น DBSCAN และอัลกอริทึมการตรวจจับค่าผิดปกติ เช่น Isolation Forest สามารถใช้อัลกอริธึมเหล่านี้เพื่อตรวจจับความผิดปกติในชุดข้อมูลต่างๆ เช่น ข้อมูลทางการเงิน ข้อมูลอนุกรมเวลา และข้อมูลรูปภาพ

12. วิเคราะห์และแสดงข้อมูลมลพิษทางอากาศ

มลพิษทางอากาศเป็นปัญหาด้านสุขภาพที่สำคัญของโลก และอาจส่งผลกระทบร้ายแรงต่อสุขภาพของมนุษย์ สิ่งแวดล้อม และสภาพอากาศ วิธีหนึ่งในการติดตามและประเมินคุณภาพอากาศคือการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลมลพิษทางอากาศ

• รวบรวมข้อมูลมลพิษทางอากาศที่มีข้อมูลเกี่ยวกับคุณภาพอากาศ อุณหภูมิ ความชื้น ความเร็วลม และตัวแปรอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์
• ทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
• ใช้อัลกอริทึมทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและระบุรูปแบบหรือความสัมพันธ์ระหว่างมลพิษทางอากาศและตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อมอื่นๆ
• แสดงภาพข้อมูลโดยใช้เครื่องมือแสดงภาพต่างๆ เช่น แผนภูมิ แผนภาพกระจาย และแผนที่ความร้อน
• แปลผลการวิเคราะห์และสรุปข้อมูลมลพิษทางอากาศ

13. การพยากรณ์อนุกรมเวลาด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลา

• รวบรวมข้อมูลอนุกรมเวลาที่คุณต้องการคาดการณ์ ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการขาย ลูกค้า หรือสินค้าคงคลัง
• ใช้เทคนิคการแสดงข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้มและรูปแบบพื้นฐานในข้อมูล
• เตรียมข้อมูลโดยการแปลงเป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการสร้างแบบจำลอง
• เลือกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่เหมาะสมกับปัญหาการคาดการณ์ที่คุณกำลังพยายามแก้ไข
• ฝึกโมเดลโดยใช้ข้อมูลที่เตรียมไว้
• ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองและระบุส่วนที่สามารถปรับปรุงได้
• ปรับพารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

บทสรุป

โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีค่าอย่างยิ่งในการช่วยให้เข้าใจและตีความข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น การมีส่วนร่วมใน หัวข้อโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล ช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึก ความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาด และทำการตัดสินใจได้ดีขึ้นและมีข้อมูลมากขึ้น นอกจากนี้ โครงการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล สามารถช่วยเปิดเผยแนวโน้มและความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการและเพิ่มทรัพยากรได้สูงสุด

คุณต้องการสร้างอาชีพของคุณใน Data Science หรือไม่? โปรแกรมการรับรองขั้นสูงของ IIITB ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่องเป็นโปรแกรมที่ครอบคลุมซึ่งออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนคุณให้เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

หลักสูตรนี้ประกอบด้วย

• การบรรยายแบบโต้ตอบ
• ห้องปฏิบัติการภาคปฏิบัติ
• กรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริง
• พอร์ทัลงานพิเศษสำหรับตำแหน่งงาน และอื่นๆ อีกมากมาย