Pratik Yapmanız Gereken En İyi 10 Gerçek Zamanlı Veri Bilimi Projesi

Farkında olalım ya da olmayalım, üstlendiğimiz hemen hemen her çevrimiçi etkinlik dijital ayak izleri bırakıyor. Geride bıraktığımız çevrimiçi iz, tüketici davranışı ve genel olarak çevremizdeki dünya hakkında anlamlı içgörüler ortaya çıkarma potansiyeline sahiptir. OTT platformlarında çevrimiçi alışveriş ve filmlere göz atmaktan taksi rezervasyonu yapmaya kadar, kullanıcıların her çevrimiçi eylemi, veri bilimcilerin trendleri ve kalıpları anlamak için analiz edebileceği bir bilgi altın madeni gibidir. Öyleyse, gerçek zamanlı veriler parmaklarımızın ucunda olduğunda, neden bazı heyecan verici ve ilgi çekici veri bilimi projeleri tasarlamak için kullanmıyorsunuz?

En İyi 10 Veri Bilimi Projesi Fikri

Veri bilimi, şüphesiz dünyanın en çok aranan becerilerinden biri haline geldi. Ancak becerilerinizi uygulamaya koymadığınız sürece sadece teorisini öğrenmek hiçbir işe yaramaz. İlham verici veri bilimi proje fikirleri arıyorsanız , yeni başlayanlar için en iyi 10 veri bilimi projesinin listesi burada.

1. Sahte haber tespiti

Bilginin bir telefon dokunuşu kadar uzağınızda olduğu bir dünyada, yalan haberlere karşı bağışıklık neredeyse hiçbirimizin karşılayamayacağı bir lüks. Sahte haberler, çoğu durumda siyasi bir gündem elde etmek için genellikle sosyal medya ve diğer çevrimiçi platformlar aracılığıyla yayılan yanlış ve yanıltıcı bilgilerdir. Daha da kötüsü, bunlar gerçek haberlerden çok daha hızlı yayıldı. Dolayısıyla bu proje, sahte gazeteciliği ele geçirmeyi ve sosyal medya haberlerinin gerçekliğini tespit etmeyi amaçlıyor. Bu, bir TfidfVectorizer oluşturmanız ve haberleri "Sahte" ve "Gerçek" olarak sınıflandırmak için bir PassiveAggressiveClassifier kullanmanız gereken Python kullanılarak yapılabilir. Bütün bunlar JupyterLab'da 7796×4 şekilli bir veri seti kullanılarak yürütülecektir.

2. İklim değişikliğini ve küresel gıda arzı üzerindeki etkisini görselleştirmek

Veri biliminin ayrılmaz bir parçası, veri içgörülerini daha geniş bir kitleye görselleştirmek ve sunmaktır. Bu projenin bir parçası olarak, araştırmacının birincil amacı, küresel ortalama sıcaklıklardaki değişiklikleri ve atmosferdeki karbondioksit konsantrasyonlarının artışını görselleştirmek olacaktır. Ayrıca, bu veri bilimi projesi, değişen (ve kötüleşen) küresel iklim koşullarının dünya çapında gıda üretimini nasıl etkilediğine de odaklanmaktadır. Bu nedenle proje, değişen sıcaklık ve yağış düzenlerinin etkilerini ve bunun temel mahsul üretimini nasıl etkilediğini incelemeyi ve farklı zaman dilimlerindeki çıktıları karşılaştırmayı amaçlayacaktır.

3. Duygu analizi

Günümüzde birçok veriye dayalı şirket, ürün ve hizmetlerine yönelik tüketici davranışını değerlendirmek için duyarlılık analizi modelinden yararlanmaktadır. Bir müşterinin ürün/hizmet hakkındaki izleniminin olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığını belirlemek için geri bildirimde veya incelemede ifade edilen görüşleri analiz etme ve kategorilere ayırma sürecini ifade eder. Sınıfların ikili (olumlu ve olumsuz) veya çoklu (mutlu, üzgün, kızgın, tiksinmiş vb.) olabileceği bir sınıflandırma türüdür. Bu veri bilimi projesini R'de uygulayabilir ve janeaustenR veya Tidytext paket veri setini kullanabilirsiniz.

4. Yol şerit çizgisi tespiti

Kendi kendine giden arabalar hala bir bilimkurgu romanından fırlamış gibi görünebilir ama şimdi buradalar! Sürücüsüz otomobillerin geliştirilmesinde etkili olan kilit teknolojilerden biri, şeritlerin bulunduğu yerde araca rehberlik etmek için yollarda çizgilerin çizildiği canlı şerit çizgisi algılama sistemidir. Ayrıca insan sürücüler için de kullanışlıdır ve arabayı yönlendirmek için yönü gösterir. Canlı yol şerit çizgisi tespiti projesi Python'da yapılabilir. Amaç, giriş görüntüleri veya sürekli bir video karesi aracılığıyla bir yol şeridi çizgisini belirlemek için bir uygulama geliştirmek olacaktır.

5. Sohbet Robotları

Chatbotlar, birinci sınıf bir müşteri deneyimi sunmak isteyen işletmeler için vazgeçilmez bir iletişim aracı haline geldi. Kişiselleştirilmiş müşteri hizmeti sağlamanın yanı sıra, sohbet robotları, tasarruf ettikleri zaman ve para miktarı nedeniyle kuruluşlar arasında yaygın hale geldi. Yaygın kullanımlarının onları denemeye değer en çok talep edilen veri bilimi projelerinden biri yapmasına şaşmamalı. Sohbet robotları, tüketicilerle etkileşim kurmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır ve öncelikle RNN'ler (tekrarlayan sinir ağları) kullanılarak eğitilir. Chatbot projesi, Python'un Intents JSON dosya veri seti kullanılarak yapılabilir.

6. Sürücü uyuşukluk algılama

Bir başka ilginç veri bilimi projesi fikri, Python kullanarak bir Keras ve OpenCV uyuşukluk algılama sistemi oluşturmaktır. Sürücülerin araba sürerken uykuya dalması nedeniyle kazalar meydana geliyor ve bu proje sorunu gidermeye çalışmak için harika bir yol. Amaç, uykulu sürücünün davranışını zamanında tespit etmek ve sesli bir alarm aracılığıyla bir uyarı vermek için bir model oluşturmaktır. Görüntülerin insan gözünün açık veya kapalı olmasına göre sınıflandırıldığı bir derin öğrenme modelinden yararlanır. OpenCV yüz ve göz hareketlerini algılarken, Keras sürücünün gözlerinin kapalı mı yoksa açık mı olduğunu belirlemek için derin sinir ağlarını kullanır.

7. Cinsiyet ve yaş tespiti

OpenCV ile cinsiyet ve yaş tespiti projesi, yeni başlayanlar için en heyecan verici veri bilimi projelerinden biridir. Bilgisayar vizyonuna dayalıdır ve bu proje sayesinde CNN'lerin (kıvrımlı sinir ağları) pratik faydalarını öğrenebileceksiniz. Bu gerçek zamanlı proje, kişinin yüz görüntüsünden yaşını ve cinsiyetini tanıyabilen bir model geliştirmeyi amaçlamaktadır. Yüz ifadeleri, makyaj ve aydınlatma gibi çeşitli faktörler kişinin gerçek yaşını belirlemeyi zorlaştırabileceğinden, bu projede regresyon modeli yerine sınıflandırma modeli kullanılmaktadır. Böylece, kodlama becerilerinizi yükseltmek için geniş kapsamlı etkileyici bir veri bilimi projesi yapar.

8. El yazısı rakam tanıma

MNIST el yazısıyla yazılmış rakam veri seti, yeni yetişen veri bilimcileri ve makine öğrenimi meraklıları için mükemmel bir kaynaktır. Proje CNN'ler aracılığıyla uygulanıyor ve bir bilgisayar sisteminin el yazısı formatlarındaki karakterleri ve rakamları tanımasını sağlamayı amaçlıyor. Gerçek zamanlı tahmin için, bir tuval üzerine sayılar çizmek için bir grafik kullanıcı arayüzü oluşturacak ve rakamları tahmin etmek için bir model oluşturacaksınız. Proje, Keras ve Tkinter kitaplıklarının pratik uygulamalarını içerir ve veri bilimi becerilerinizi geliştirmenin harika bir yoludur.

9. Resim yazısı oluşturucu

Resim yazısı oluşturma, görüntülerin bağlamını tanımak ve bunları İngilizce gibi bir dilde tanımlamak için doğal dil işlemeyi ve bilgisayarla görmeyi içerir. İyi biçimlendirilmiş cümleler kullanarak görüntü içeriğini doğru bir şekilde tanımlamak zor olsa da, kullanıcılar, özellikle de görme engelliler üzerinde çok büyük bir etkisi vardır. Devasa veri kümelerinin mevcudiyeti ve derin öğrenme tekniklerinin gelişmesiyle, görüntüler için altyazı oluşturabilen modeller oluşturmak mümkündür. Bu projenin amacı, CNN ve RNN kullanarak bir resim yazısı oluşturucu oluşturmaktır. Flickr8k, resim yazısı oluşturmaya başlamak için mükemmel bir veri kümesidir.

10. Konuşma duygu tanıma

Konuşma duygu tanıma, insan duygularının sesleriyle yorumlandığı popüler bir veri bilimi projesidir. Veri seti, insan duygularını izlemek için çeşitli ses dosyaları içerir. Ayrıca proje, bir kişinin sesinden duyguları algılayabilen bir MLPClassifier kullanmayı gerektiriyor. Müzik ve ses analizi için Python paketi Librosa burada NumPy, Soundfile, Pysudio ve Sklearn ile birlikte kullanılır. Konuşma duygu tanıma, müşterinin bir ürün hakkındaki tepkisini algılamak için çağrı merkezlerinde, konuşma etkileşimini iyileştirmek için IVR sistemlerinde, bireyin duygularına ve ruh haline uyarlanmış bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesi gibi çeşitli alanlarda uygulama bulur.

upGrad ile Veri Bilimi Becerilerinizi Yükseltin

Veri Biliminde upGrad İleri Düzey Sertifika Programı , veri bilimi kariyerlerine hızlı bir başlangıç ​​yapmak isteyen çalışan profesyoneller için tasarlanmış 8 aylık bir çevrimiçi kurstur. Sağlam kurs müfredatı, bireyleri veri biliminde gelecek vaat eden bir kariyere hazırlamak için Python, istatistik, SQL ve makine öğreniminde en üst düzeyde beceriler kazandırır.

Programın Öne Çıkanları:

• IIIT Bangalore'den Veri Biliminde İleri Düzey Sertifika
• 7+ vaka çalışması ve proje ile 300+ saat öğrenim
• Küresel uzmanlarla canlı oturumlar
• 85'ten fazla ülkeden akranlarla etkileşim fırsatı
• Endüstri ağı ve 360 ​​derece kariyer yardımı

Talep üzerine veri bilimi becerilerinde uzmanlaşmak istiyorsanız, işte şansınız. upGrad'ın titiz, sektörle ilgili programları, kapsamlı bir öğrenme deneyimi sunmak için seçkin fakülte ve sektör uzmanlarıyla işbirliği içinde tasarlanır ve sunulur. 40.000'den fazla küresel öğrenci tabanı ve programlarından etkilenen 500.000'den fazla çalışan profesyonel ile upGrad, çevrimiçi yüksek EdTech endüstrisinde ölçütler belirlemeye devam ediyor.

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