Python'da En İyi 8 Veri Madenciliği Projesi ve Konusu [Yeni Başlayanlar İçin]

Veri madenciliği becerilerinizi test etmek ister misiniz? O zaman doğru yere geldiniz çünkü bu makale size Python'daki en iyi veri madenciliği projelerini gösterecek. İlgi alanlarınıza ve gereksinimlerinize uyan aşağıdakilerden herhangi birini seçin.

Her projeyi ayrıntılı olarak tartıştık, böylece her birini kolayca anlayabilir ve hemen üzerinde çalışmaya başlayabilirsiniz.

Python'da En İyi Veri Madenciliği Proje Fikirleri

1. Turizm için TourSense

TourSense projesi, zorluk arayan ileri düzey öğrenciler için Python'daki en iyi veri madenciliği proje fikirleri arasındadır. TourSense, şehir ölçeğinde ulaşım verilerini kullanarak tercih analizi ve turist tanımlaması için bir çerçevedir. Sosyal medya ve anketler gibi turizmle ilgili veri madenciliği için kullanılan geleneksel veri kaynaklarının sınırlamalarının üstesinden gelmeye odaklanır.

Bu projede, bir turist tercihi analitiği modeli tasarlamanız gerekecek, bu nedenle bu proje için makine öğreniminin temellerine aşina olmak hayati önem taşıyor. Çözümünüz, bir istemci için kullanımı basitleştirmek için işlevsel ve etkileşimli bir kullanıcı arabirimine sahip olmalıdır.

Çözümünüz gerçek veri kümelerinden geçebilmeli ve aralarındaki turistleri tanımlayabilmelidir. Turist tanımlama sistemi ve tercih analitiği modelinin birleşimi, kullanıcının potansiyel müşterileri hakkında daha bilinçli kararlar almasına ve bölgelerindeki turizm eğilimlerini anlamasına yardımcı olacaktır.

Bunun gibi bir araç, seyahat acenteleri, oteller, tatil köyleri ve seyahat ve konaklama sektöründe faaliyet gösteren diğer birçok işletme için mükemmel olacaktır. Python becerilerinizi bu endüstrilerde kullanmakla ilgileniyorsanız, bu projede şansınızı denemelisiniz.

2. Akıllı Ulaşım Sistemi

Bu projede, trafik yönetimini basitleştiren çok amaçlı bir trafik sistemi oluşturacaksınız. Teknik becerilerini kamu sektöründe kullanmak isteyen herkes için mükemmel bir projedir.

Trafik modeliniz, ulaşım sisteminin yolcuları için verimli ve güvenli kalmasını sağlamalıdır. Akıllı ulaşım sisteminiz için tanınmış bir otobüs hizmeti şirketinden son üç yılın verilerini alabilirsiniz. Verileri aldıktan sonra, sisteminiz için yolcuları tahmin etmek için tek değişkenli çok doğrusal regresyon uygulamalısınız.

Artık akıllı ulaşım sisteminiz için gereken minimum otobüs sayısını hesaplayabilirsiniz. Bu adımları tamamladıktan sonra, sonuçları ortalama mutlak sapma (MAD) veya ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE) gibi istatistiksel uygulamalarla doğrulamanız gerekecektir.

Yeni başlayan biri olarak, verileri basitçe incelemeye ve taşımayı yöneten optimize edilmiş sistemi (gerekli sayıda otobüs gibi) oluşturmaya odaklanabilirsiniz. Projeyi daha zorlu hale getirmek istiyorsanız, işe gidip gelme zamanını ve istatistiklerini kontrol ederek yeterli kaynakları tahsis etme ve trafik sıkışıklığını azaltma işlevini ekleyebilirsiniz.

Bu proje, veri bilimi bilginizin birden çok bölümünü test etmenize ve bunların birbiriyle nasıl bağlantılı olduğunu anlamanıza yardımcı olacaktır.

3. Grafik Tabanlı Çok Görünümlü Kümeleme

Tüm görünümler için veri grafiği matrislerini tartan ve size son kümeleri veren birleşik bir matris oluşturan, grafik tabanlı bir çoklu görünüm kümeleme modeli tasarlayacaksınız.

Grafik tabanlı çoklu görünüm kümeleme (GMC), geleneksel kümeleme çözümlerinden önemli ölçüde daha iyidir, çünkü ikincisi ayrı bir son küme oluşturmanızı gerektirir. Geleneksel kümeleme yöntemleri, son matrisi oluşturmak için çok etkili bir faktör olan her görünümün ağırlığına fazla dikkat etmez. Bunun da ötesinde, hepsi tüm görünümler için sabit grafik benzerlik matrisleri üzerinde çalışır.

Düzgün işleyen bir GMC tabanlı çözümü oluşturmak ve uygulamak başlı başına bir zorluktur. Bununla birlikte, bir çentik almak istiyorsanız, bir ayar parametresi kullanmadan veri noktalarını gerekli kümelere ayırabilirsiniz. Benzer şekilde, yinelemeli bir optimizasyon algoritması ile amaç fonksiyonunu optimize edebilirsiniz.

Bu proje üzerinde çalışmak, veri bilimindeki en popüler sınıflandırma çözümleri arasında yer alan kümeleme algoritmaları ve uygulamaları hakkında bilgi sahibi olmanızı sağlayacaktır.

4. Tüketim Modeli Tahmini

Son zamanlarda, tüketici ve iş verilerinde büyük bir artış oldu. Çevrimiçi alışverişten yemek siparişine kadar, insanların günlük olarak tonlarca veri ürettiği birçok alan var. Şirketler, kullanıcılarına yeni ürünler veya hizmetler önermek için tahmine dayalı modeller kullanır. Bu, müşterinin satış yaratma şansı en yüksek olan kişiselleştirilmiş öneriler almasını sağlarken kullanıcı deneyimlerini geliştirmelerine olanak tanır.

Geleneksel bir öneri sistemi, kullanıcının girdiği ilgi alanları gibi basit verilere güvenebilirken, tam işlevli ve etkili bir öneri sistemi için, kullanıcının geçmiş davranışlarına (geçmiş satın almalar, beğeniler, vb.) ilişkin verilere ihtiyacınız olacaktır.

Bu sorunu çözmek için hem yeni hem de tekrarlanan olaylara sahip bir karışım modeli oluşturacaksınız. Sömürü ve keşif açısından kullanıcının tercihlerine göre doğru tüketim tahminleri vermeye odaklanır. Bu, Python'daki en özgün veri madenciliği proje fikirlerinden biridir çünkü gerçek dünya veri kümelerini kullanarak deneysel analiz yapmanız gerekecek.

Deneyiminize ve uzmanlığınıza bağlı olarak, doğru sayıda veri kaynağı seçebilirsiniz.

Bu proje size birden fazla kaynaktan veri madenciliği deneyimi kazandıracak. Ayrıca makine öğrenimi ve veri biliminde öne çıkan bir konu olan öneri sistemleri hakkında da bilgi edineceksiniz.

5. Sosyal Etki Modelleme

Bu proje, kullanıcı ilgi alanlarının sıralı modellemesini yürüteceğiniz için derin öğrenmeye aşina olmanızı gerektirir. İlk olarak, iki veri kümesinin (Epinions ve Yelp) ön analizini yapmanız gerekir. Bundan sonra, karar verme üzerindeki sosyal etki ve zamansal otokorelasyon dahil olmak üzere kullanıcılarının ve sosyal çevrelerinin istatistiksel olarak sıralı eylemlerini keşfedeceksiniz.

Son olarak, ilgi çekici noktaları ve belirli bir kullanıcının bir dahaki sefere ziyaret edeceği veya satın alacağı öğelerin türünü tahmin edebilen SA-LSTM (Sosyal Duyarlı Uzun Kısa Süreli Bellek) derin öğrenme modelini kullanacaksınız.

Derin öğrenmeyle ilgileniyorsanız, bu kesinlikle Python'daki sizin için en iyi veri madenciliği projelerinden biridir. Derin öğrenmenin temellerini ve bir derin öğrenme modelinin nasıl çalıştığını öğrenmenizi sağlayacaktır. Ayrıca gerçek hayattaki uygulamalarda bir derin öğrenme modelini nasıl kullanabileceğinizi öğreneceksiniz.

6. Otomatik Kişilik Sınıflandırması

Kişilik testleri denediniz mi? Onları eğlenceli bulursanız, kesinlikle bu proje üzerinde çalışmayı seveceksiniz.

Bu veri madenciliği projesinde, bir kişilik tahmin sistemi oluşturacaksınız. Böyle bir sistemin, adayın mizacını ve farklı rollerle uyumluluğunu tahmin etmeye yardımcı olduğu için kariyer rehberliği ve danışmanlığında birçok uygulaması vardır.

Bu, yönetim ve insan kaynakları ile ilgilenen öğrenciler için özellikle ilginç bir projedir. Katılımcıları geçmiş sınıflandırma kalıplarına ve katılımcılar tarafından sağlanan girdi verilerine göre farklı kişilik tiplerine ayıran bir kişilik sınıflandırma çözümü yaratacaksınız.

Bunun ileri düzeyde bir proje olduğunu ve üzerinde çalışmak için birden çok veri bilimi kavramına aşina olmanız gerektiğini unutmayın. Kişilik sınıflandırma sisteminiz, kişilikle ilgili verileri özel bir veritabanında saklamalı, her kullanıcının ilişkili özelliklerini toplamalı, bir katılımcının girdisinden gerekli özellikleri çıkarmalı, bunları incelemeli ve veritabanında mevcut olan kullanıcı davranışı ve kişilikle ilgili bağlantı kurmalıdır. Çıktı, katılımcının kişilik tipinin bir tahmini olacaktır.

7. Duygu Analizi ve Fikir Madenciliği

Duyarlılık analizi , kuruluşların müşterilerinin ürünlerini veya hizmetlerini nasıl algıladıkları hakkında bilgi almasına yardımcı olan bir süreç ve teknikler topluluğudur. Kuruluşların müşterilerinin belirli bir ürün veya hizmete tepkisini anlamalarına yardımcı olur. Sosyal medyanın ortaya çıkışı nedeniyle, son birkaç yılda duygu analizinin önemi önemli ölçüde arttı.

Bu projede, bir marka hakkında (sosyal medya gönderileri, tweet'ler, blog makaleleri vb.) içerik toplamak için veri madenciliği yapan basit bir duygu analizi aracı oluşturacaksınız. Bundan sonra, sisteminizin içeriği kontrol etmesi ve önceden seçilmiş bir pozitif ve negatif kelime ve kelime öbeği koleksiyonuyla karşılaştırması gerekir.

Bazı olumlu ifadeler veya kelimeler "iyi müşteri hizmeti", "mükemmel", "güzel" vb. içerebilir. Aynı şey olumsuz kelimeler ve kelime öbekleri için de geçerlidir. Karşılaştırma yapıldıktan sonra çözüm, müşterilerin belirli bir ürün veya hizmeti nasıl algıladığına dair hüküm verecektir.

8. Pratik PEK Programı

Bu, siber güvenlik meraklıları için bir projedir. Burada, Anahtar Kelime Arama (PEKS) çözümü ile bir Genel Şifreleme oluşturacaksınız. E-posta sızıntılarını ve bunun sonucunda hassas bilgi ve iletişim sızıntılarını önlemeye yardımcı olur. Çözüm, kullanıcıların büyük bir şifreli e-posta veritabanından hızla geçmesine ve boolean ve çoklu anahtar kelime aramaları yapmalarına yardımcı olur. Çözümün, bu işlevleri gerçekleştirirken bir kullanıcının ek bilgilerinin sızdırılmamasını sağlayacağını unutmayın.

Açık anahtarlı şifreleme sisteminde, sistemin özel ve açık olmak üzere iki anahtarı vardır. Mesajın alıcısı özel anahtarı korurken, genel anahtar herkes tarafından kullanılabilir durumda kalır.

Çözüm

Python'da veri madenciliği projeleri üzerinde çalışmak, veri bilimi ve uygulamaları hakkında size çok şey öğretebilir. Veri madenciliği, veri biliminin önemli bir yönüdür ve veri bilimi alanında kariyer yapmak istiyorsanız, bu beceride usta olmalısınız. Python'daki bu veri madenciliği proje fikirleri, kesinlikle veri madenciliğinin özünde ustalaşmanıza yardımcı olacaktır.

Ancak, daha kişiselleştirilmiş bir öğrenme deneyimi istiyorsanız, bir veri bilimi kursu almanızı öneririz. Veri madenciliği de dahil olmak üzere bir veri bilimi uzmanı olmak için gerekli tüm becerileri size öğretecektir. Sorularınızı yanıtlayacak, şüphelerinizi giderecek ve kurs boyunca size rehberlik edecek sektör uzmanlarının rehberliğinde öğreneceksiniz.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.