2022'de 7 İlginç Veri Bilimi Projesi Fikri

Uygulamalı deneyime sahip olmak bugün daha değerli kabul ediliyor, bu en iyisi çünkü proaktif öğrenciler sahadaki tüm pratik bilgileriyle herkesten bir adım önde. Veri Bilimi bu kuralın bir istisnası değildir. Oradaki en pragmatik alanlardan biri olarak kabul edilir ve aynı alanda büyümek için iş, baskı ve hepsiyle başarılı bir şekilde başa çıkabilmek için çok sayıda uygulamalı deneyim gerekir. Bu makale uğruna, Veri Biliminin gerçekte ne olduğunu tekrar etmeme izin verin - en temel terimleriyle Veri Bilimi, içgörü ve bilgi sağladığı çeşitli alanlara ve bir veri denizinden değerli herhangi bir şeye uygulanır. Oldukça basit, değil mi?

Bu alanda organik büyüme için, sadece Veri Bilimi alanında uzmanlaşmanın ötesinde, yenilikçi çözümler yaratmış olmak bir ön koşul haline geldi. Öne çıkan ve ancak veri bilimi zorluklarına katılarak ve sağlanan çeşitli veri setlerini kullanarak elde edilebilecek bir portföye sahip olmak ve ortaya çıkan sorunlara çözümler üretmek. Kulağa biraz ezici geliyor, değil mi? Endişelenmeyin, burada yalnızca pragmatik deneyim kontrol listesindeki her şeyi kontrol etmenize yardımcı olmakla kalmayacak, aynı zamanda hedef kitlenizi de etkileyecek 7 proje fikri var (burada: işe alım müdürü).

1. Büyük bir Tatilde (Holi, Diwali, vb.) bir süpermarketin satışlarını tahmin edin:
   Bir süpermarkette çok sayıda departman vardır, bu nedenle Data Science'ı kullanarak tatilden en çok hangi departmanların etkilendiğini ve bu etkinin kapsamının ne olduğunu tahmin edebilirsiniz. Bunun için şirketin geçmiş veri setini kullanabilirsiniz.

2. Film tavsiyesi: Bu zorluğun amacı oldukça basittir - kullanıcılarına filmler için önerilerde bulunmak. Bunun için Film Lensi Veri Kümesini kullanabilirsiniz. Veri biliminde en çok alıntılanan veri kümelerinden biridir. Bu proje, en sevdiğiniz akış platformunun nasıl çalıştığı konusunda biraz daha derine inmenize yardımcı olacak ve kim bilir, belki de mevcut sistemi iyileştirmek için bir fikir size çarpar?

3. Trafiği yeni bir ulaşım modunda tahmin etme: Bu proje, herhangi bir yeni ulaşım türündeki trafiği ve yaya trafiğini tahmin etmenize ve bunların nasıl artırılıp azaltılacağına iki sent vermenize olanak tanır. Bunun için Zaman Serisi Analizi Veri Kümesini kullanabilirsiniz. Bu veri seti aynı zamanda öğrenciler arasında popülerdir. Satışları, hava durumunu, ortaya çıkan yıllık trendleri vb. tahmin etmek gibi bir dizi alanda kullanılabilir. Zorluğun şehirdeki herhangi bir ulaşım türündeki trafiği tahmin etmek olduğu zaman serilerine özgü veri kümesi. Bu alıştırmanın tamamı satırlar ve sütunlar içerir.

4. Oyuncuların yaşını tahmin edin:
   Derin Öğrenmeye daha derine dalmak istiyorsanız, o zaman ideal başlangıç ​​noktanız olmalıdır. Bunun için Hintli Aktörlerin Yaş Tespiti Veri Kümesini kullanabilirsiniz. Videolardan manuel olarak seçilen ve kırpılan binlerce görüntü içerir, böylece ölçek, ifadeler, çözünürlük ve daha pek çok konuda çeşitlilik bekleyebilirsiniz.

5. ImageNet Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Mücadelesi (ILSVRC):
   Bu zorluğun iki amacı, nesnelerin yerini belirlemek ve videolardan nesnelerin algılanmasıdır. Nesnelerin algılanması ve görüntülerin büyük ölçekte sınıflandırılması için en iyi algoritmayı oluşturduğu için zorlayıcı bir zorluk yaratır. Her yıl düzenlenen yarışmanın temel amacı, görüntü sınıflandırma ve algılama alanındaki ilerlemenin karşılaştırılması ve mükemmel araştırmaların daha fazla veriyle birleştirilmesidir. Ayrıca, bilgi notu ekleme ve bilgisayarlı görüden alma için indekslemede kaydedilen ilerlemeyi de ölçer.

6. RMS Titanic'te bulunan tüm yolcuların hayatta kalma oranını tahmin edin:
   Titanic Veri Kümesi, Atlantik Okyanusu'nda bir buzdağıyla çarpıştıktan sonra 15 Nisan 1912'de felaketle sonuçlanan RMS Titanic'te kimin bulunduğuna ilişkin verileri sağlar. Yeni başlayanlar için mükemmeldir ve aynı zamanda en yaygın kullanılanıdır. 891 satır ve 12 sütundan oluşan set, cinsiyet, yaş, biletin sınıfı gibi kişisel özelliklere göre değişkenleri ve kombinasyonlarını sağlar ve sınıflandırma becerilerini test eder.

7. Resimlerle ilgili açık uçlu soruları yanıtlayın:
   Bu, tüm Computer Vision meraklılarına gidiyor. Bunun için 200.000'den fazla görüntü, görüntü başına 3 soru ve soru başına 10 kesinlik yanıtı içeren VisualQA Veri Kümesini kullanabilirsiniz. Göreviniz, Computer Vision anlayışınızı kullanmak ve söz konusu veri setinde bulunan açık uçlu soruları yanıtlamak olacaktır.

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

Tam size göre olduğunu düşündüğünüz bir veri kümesi seçin ve Veri Bilimi alanında en iyi işvereni elde etmek için kendi başarılı yolunuzu açın. Başla!