ABD'de Yeni Başlayanlar İçin 13 Heyecan Verici Veri Bilimi Projesi Fikri ve Konusu [2023]

Veri Bilimi projeleri, rekabette önde olmak ve değerli deneyimler kazanmak için yeni veri analizi becerilerini uygulamak ve devralmak için harikadır. Farklı türde verilerle çalışmanıza, farklı teknikler ve araçlar uygulamanıza ve veri bilimi alanını daha iyi anlamanıza olanak tanırlar. İşte yeni başlayanlar için , yolculuğunuza başlamak için göz atabileceğiniz 13 heyecan verici veri bilimi projesi .

Veri Bilimi Projesi Fikirleri ve Konuları

1. Makine Öğrenimi ile Web Scraping

Makine öğrenimiyle web kazıma , hem web kazımanın hem de makine öğreniminin gücünü birleştiren nispeten yeni veri bilimi projesi fikirlerinden biridir . Web sitelerinden hızlı ve doğru bir şekilde veri toplayabilir ve bunları işle ilgili içgörüler oluşturmak için kullanabilirsiniz.

Bu veri bilimi projesinde, web sitelerinden yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri çıkarabilir, bir veritabanında veya CSV veya JSON dosyası gibi yapılandırılmış biçimlerde depolayabilir ve ardından kalıpları, eğilimleri belirlemek için R veya Python'da yazılmış makine öğrenimi algoritmalarını kullanabilirsiniz. ve web sayfası verilerinden içgörüler.

2. ABD Nüfus Sayımı Verilerini Analiz Etme ve Görselleştirme

Makine öğrenimi, ABD nüfus sayımı verilerini analiz etmek ve görselleştirmek için kullanılabilir. Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek ve nüfus eğilimlerini tahmin etmek için kullanılan tahmine dayalı modeller geliştirmek için kullanılabilir. Özgeçmişinizde bulunabilecek en ilginç veri bilimi araştırma konularından biridir .

• ABD nüfus sayımı bürosundan ABD Nüfus Sayımı Verilerini toplayın .
• Verileri temizleyerek ve düzenleyerek önceden işleyin.
• Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak verileri analiz etmek için bir model oluşturun.
• Sonuçları çizelgeler, grafikler ve diğer görselleştirmelerle görselleştirin.

3. MNIST Veri Kümesini Kullanarak El Yazısı Rakam Sınıflandırması

MNIST veri seti, çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını test etmek için bir kıyaslama noktası olarak kullanılan el yazısı rakamlardan oluşan bir veri tabanıdır. 60.000 eğitim görüntüsü ve 10.000 test görüntüsü vardır. Görseller 28×28 piksel ve gri tonlamalıdır.

• MNIST veri setini indirin ve eğitim ve test setlerine bölün.
• Piksel değerlerini normalleştirin, kayan noktalı sayılara dönüştürün ve verileri doğru biçimde yeniden şekillendirin.
• Rakamları sınıflandırmak için bir evrişimli sinir ağı (CNN) modeli oluşturun.
• Uygun bir iyileştirici ve kayıp işlevi kullanarak modeli eğitim setinde eğitin.
• Modeli test setinde değerlendirin ve doğruluğunu ölçün.
• Doğruluğunu artırmak için modelin parametrelerini ve hiperparametrelerini ayarlayın.

4. Borsa Hareketini Anlamak ve Tahmin Etmek

Borsa hareketlerini anlamak ve tahmin etmek için makine öğreniminin kullanılması, en iyi veri analizi projesi fikirlerinden biridir . Yatırımcılar ve tüccarlar, veri bilimi ve makine öğreniminin gücünden yararlanarak hisse senedi alım satımı için daha sofistike stratejiler oluşturabilir ve piyasada avantaj elde edebilir.

• Hisse senedi fiyatları, hacim ve haberler gibi finansal piyasalardan veri toplayın.
• Verileri normalleştirin ve aykırı değerleri kaldırın.
• Regresyon, karar ağaçları ve sinir ağları gibi makine öğrenimi tekniklerini kullanarak modeller oluşturun.
• Modelleri bir test veri seti üzerinde test ederek ve her modelin performansını ölçerek değerlendirin.
• Modellerin hiperparametrelerini değiştirerek veya verilere daha fazla özellik ekleyerek modelleri hassaslaştırın.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi olarakveri bilimi kurslarıöğrenin.Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

5. Makine Öğrenimi ile Kredi Kartı Dolandırıcılığının Tespiti

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi, kredi kartı dolandırıcılığı gibi şüpheli ve hileli işlemleri belirlemek için kullanılabilir.

• İşlemin tarihi ve saati, tutarı ve dahil olan satıcı gibi hileli ve hileli olmayan kredi kartı işlemleri hakkındaki bilgiler de dahil olmak üzere verileri toplayın.

• Alakasız verileri kaldırın, verileri normalleştirin ve aykırı değerleri kaldırın.

• Özellik seçimi, özellik mühendisliği ve boyut indirgeme gibi teknikleri kullanın.

• Karar ağaçları, destek vektör makineleri, lojistik regresyon ve sinir ağları gibi teknikleri kullanarak modeli eğitin.

• Çapraz doğrulama, kesinlik ve geri çağırma teknikleri kullanarak modeli değerlendirin.

6. İşbirlikçi Filtreleme ile Bir Öneri Sistemi Oluşturma

İşbirlikçi filtreleme, belirli bir kullanıcıya öğeler önermek için diğer kullanıcıların tercihlerini kullanan bir öneri sistemidir. Netflix ve Amazon gibi e-ticaret ve akış platformu uygulamalarında, benzer ilgi alanlarına sahip diğer kullanıcıların beğendikleri veya izledikleri şeylere dayanarak kullanıcının ilginç bulabileceği öğeler önermek için yaygın olarak kullanılır.

• Beğendikleri veya etkileşime girdikleri öğeler hakkında kullanıcı verilerini toplayın.
• Bir kullanıcı-öğe matrisi, her bir kullanıcı ve hangi öğelerle etkileşime girdikleri hakkında bilgi içeren bir tablo oluşturun.
• Her iki öğeyle etkileşimde bulunan kullanıcıların tercihlerine dayalı olarak öğelerin birbirine ne kadar benzer olduğunu hesaplayarak öğeden öğeye benzerlik puanları oluşturun.
• Bu benzerlik puanlarını, kullanıcı-öğe matrisindeki, zaten etkileşimde bulundukları kişilere benzer öğelerle eşleştirerek her kullanıcı için öneriler oluşturmak üzere kullanın.

ABD - Veri Bilimi Programlarımıza göz atın

7. Gayrimenkul Verilerini Analiz Etme ve Görselleştirme

ABD'deki emlak verileri, makine öğrenimi teknikleri kullanılarak analiz edilebilir ve görselleştirilebilir. Bu , makine öğreniminin gayrimenkulde gelecekteki eğilimleri tahmin edebileceği, yatırımcıların ve alıcıların bilinçli kararlar almasına yardımcı olabileceği veri analitiği projesi fikirlerinden biridir .

• Emlak ilanlarından ve kamu kayıtlarından veri toplayın. Buna konum, boyut, olanaklar, fiyatlar ve diğer ilgili özellikler dahildir.
• Verileri temizleyin ve analiz için hazırlayın. Buna aykırı değerlerin çıkarılması, verilerin normalleştirilmesi ve analiz için uygun bir biçime dönüştürülmesi dahildir.
• Verileri analiz etmek ve içgörüleri ortaya çıkarmak için tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistikleri kullanın. Bu, özet istatistikleri hesaplamayı, görselleştirmeler oluşturmayı ve korelasyonları ve diğer kalıpları tespit etmek için testler yapmayı içerir.
• Öngörüleri iletmek için veri görselleştirmelerini kullanın. Bu, verileri açıklamaya ve önemli bulguları iletmeye yardımcı olacak çizelgeler, haritalar ve diğer görselleştirmeleri oluşturmayı içerir.

8. CNN Kullanarak Yüz Tanıma

Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), yüzlerin fotoğraflarını çekerek ve ardından her bir yüzün özelliklerini öğrenerek yüz tanıma için kullanılabilir. CNN, her yüzün özelliklerini öğrenecek ve ardından sunulduğunda bir yüzü tanıyacaktır.

• Etiketli görüntülerden oluşan bir veri kümesi toplayın. Bu veri kümesi, her görüntü için görüntüde hangi kişinin olduğunu gösteren etiketlerle birlikte insanların yüzlerinin görüntülerini içermelidir.

• Resimleri yeniden boyutlandırarak, gri tonlamaya dönüştürerek ve piksel değerlerini normalleştirerek önceden işleyin.

• Veri kümesini eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayırın.

• Evrişimli Sinir Ağı (CNN) mimarisi tasarlayın. Bu, katman sayısını, çekirdek boyutunu, aktivasyon fonksiyonlarının tipini ve diğer hiperparametreleri seçmeyi içerebilir.

• Modeli eğitim setinde eğitin. Eğitimin ne zaman durdurulacağını belirlemek için doğrulama seti performansını izleyin.
• Modeli eğitim setinde değerlendirin.

9. Duygu Analizi Kullanarak Sosyal Ağ Verilerini Analiz Etme

Duygu analizi, sosyal ağ verilerini analiz etmek için güçlü bir araçtır. İnsanların belirli konular veya ürünler hakkında ne hissettiğini anlamamıza yardımcı olabilir. Makine Öğrenimi ile duyarlılığı doğru bir şekilde belirlemek için büyük miktarda veriyi analiz edebilen güçlü modeller oluşturabiliriz.

• Verileri sosyal ağ web sitelerinden toplayın. Bu, API'ler kullanılarak yapılabilir.
• Metinden ilgili özellikleri çıkarmak için doğal dil işleme (NLP) tekniklerini kullanarak verileri uygun bir biçime dönüştürün veya diğer veri dönüştürme tekniklerini uygulayın.
• Makine öğrenimi modellerini ona uygulayın. Duyarlılık analizi için kullanılan yaygın modeller arasında destek vektör makineleri, lojistik regresyon ve sinir ağları bulunur.
• Modelin ne kadar doğru çalıştığını anlamak için analiz sonuçlarını değerlendirin.

Popüler ABD - Veri Bilimi Makalelerimizi okuyun

10. Derin Öğrenme ile Görüntü Sınıflandırma

Bu proje, görüntüleri çeşitli teknikler kullanarak sınıflandırabilen ve tanımlayabilen bir derin öğrenme modeli oluşturmayı amaçlamaktadır. Bu proje için seçilen veri seti ImageNet veri tabanıdır. Resimler hayvanlar, bitkiler, nesneler ve insanlar gibi uygun kategorilerle etiketlenecektir.

• Verileri toplayın ve önceden işleyin:
  • Sınıflandırmak istediğiniz görüntüleri toplayın.
  • Görüntüleri önceden işleyin (yeniden boyutlandırma, normalleştirme vb.). Bu, Keras Kütüphanesi ile yapılabilir.

• Bir model mimarisi tanımlayın:
  • Bir evrişimli sinir ağı (CNN) modeli seçin. Katmanları, etkinleştirme işlevlerini, optimize edicileri vb. yapılandırın.

• Modeli eğitin:
  • Görüntüleri modele besleyin.
  • Eğitim sürecini izleyin.
  • Model parametrelerini gerektiği gibi ayarlayın.

• Modeli test edin:
  • Görünmeyen verileri test verileri olarak besleyin.
  • Test sonuçlarını gözden geçirin.

11. Denetimsiz Makine Öğrenimi ile Anormallik Tespiti

Denetimsiz makine öğrenimi ile anormallik tespiti, bir veri kümesindeki aykırı değerleri veya anormallikleri algılamak için denetimsiz makine öğrenimi algoritmalarını kullanma sürecini ifade eder.

Anormallik tespiti için en yaygın denetimsiz makine öğrenimi algoritmaları, k-means gibi kümeleme algoritmalarını, DBSCAN gibi yoğunluğa dayalı algoritmaları ve İzolasyon Ormanı gibi aykırı değer tespit algoritmalarını içerir. Bu algoritmalar, finansal veriler, zaman serisi verileri ve görüntü verileri gibi çeşitli veri kümelerindeki anormallikleri tespit etmek için kullanılabilir.

12. Hava Kirliliği Verilerini Analiz Etme ve Görselleştirme

Hava kirliliği önemli bir küresel sağlık sorunudur ve insan sağlığını, çevreyi ve iklimi ciddi şekilde etkileyebilir. Hava kalitesini izlemenin ve değerlendirmenin bir yolu, hava kirliliği verilerini toplamak ve analiz etmektir.

• Hava kalitesi, sıcaklık, nem, rüzgar hızı ve analizle ilgili diğer değişkenler hakkında bilgileri içeren hava kirliliği verilerini toplayın.
• Verileri temizleyin ve önceden işleyin.
• Verileri analiz etmek ve hava kirliliği ile diğer çevresel değişkenler arasındaki kalıpları veya ilişkileri belirlemek için istatistiksel ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanın.
• Grafikler, dağılım grafikleri ve ısı haritaları gibi çeşitli görselleştirme araçlarını kullanarak verileri görselleştirin.
• Analiz sonuçlarını yorumlar ve hava kirliliği verilerini sonuçlandırır.

13. Makine Öğrenimi ile Zaman Serisi Tahmini

Bu proje, zaman serisi tahmini için bir makine öğrenme modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır.

• Tahmin etmek istediğiniz zaman serisi verilerini toplayın. Bu, satışlar, müşteriler veya envanterle ilgili verileri içerebilir.
• Verilerdeki temel eğilimleri ve kalıpları anlamak için veri görselleştirme tekniklerini kullanın.
• Verileri modellemeye uygun formata dönüştürerek hazırlar.
• Çözmeye çalıştığınız tahmin sorununa uygun bir makine öğrenimi modeli seçin.
• Hazırlanan verileri kullanarak modeli eğitin.
• Modelin performansını değerlendirin ve iyileştirilebilecek alanları belirleyin.
• Performansını artırmak için modelin parametrelerini ayarlayın.

Çözüm

Veri bilimi projeleri, verileri daha verimli ve etkili bir şekilde anlamaya ve yorumlamaya yardımcı olma açısından paha biçilmezdir. Veri bilimi proje konularıyla ilgilenerek içgörüler elde edebilir, pazarda rekabet avantajı elde edebilir ve daha iyi, daha bilinçli kararlar alabilirsiniz. Ek olarak, veri bilimi projeleri , süreçleri optimize edebilen ve kaynakları en üst düzeye çıkarabilen gizli eğilimleri ve ilişkileri ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir.

Kariyerinizi Veri Biliminde mi inşa etmek istiyorsunuz? IIITB'nin Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Alanında Gelişmiş Sertifikasyon Programı, sizi Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi temelleri konusunda uzman biri haline getirmek için tasarlanmış kapsamlı bir programdır.

Bu kurs şunları içerir:

• Etkileşimli dersler
• Uygulamalı laboratuvarlar
• Gerçek dünya vaka çalışmaları
• Yerleştirmeler ve çok daha fazlası için özel iş portalı