面向初学者的 13 个令人兴奋的数据科学项目创意和主题 [2022]

数据科学项目理念的表达

数据科学作为这一代人的绝佳职业选择不断蓬勃发展。 它是最有希望和发生的选择之一。 随着对数据科学家的更多需求，市场正在增长。 最近有报道称，未来几年需求将进一步增加许多倍。 所以，如果你是数据科学初学者，你能做的最好的事情就是研究一些实时数据科学项目的想法。

因此，如果您是一名有抱负的数据科学家，强烈建议您练习技能以成为该领域的高效专业人士。 在掌握了一些非常好的数据科学理论知识之后，如果你真的期待探索成为一名专业人士的感觉，那么现在是做一些实际项目的时候了。

您必须完成一些技术和实时数据科学项目，以帮助您促进职业发展。 您在数据科学项目中练习得越多，我们向您保证，您可以跟上成为一名优秀的数据科学家专业人士的步伐。

因此，如果你做一些现场数据科学项目，它将增强你的知识、技术技能和整体信心。 但最重要的是，如果你在简历中展示了一些数据科学项目，那么找到一份好工作对你来说会容易得多。 为什么这样？ 因为这样面试官就会知道你对数据科学职业非常认真。

您对实时数据科学项目的实时体验将使您牢牢掌握数据科学趋势和技术。 因此，将您的手布置在实时数据科学项目上，您将知道这对您的快速职业发展有多大好处。 经过所有这些讨论，我们知道为您的数据科学项目找到完美的数据科学项目理念比实际实施更关心您。

在这个数据科学博客中，我们列出了一些数据科学项目想法的名称。 为了回答你的问题——“什么样的数据科学项目最好开始？”，我们整理了一些好的数据科学项目想法供你选择。

无需编码经验。 360° 职业支持。 来自 IIIT-B 和 upGrad 的机器学习和人工智能 PG 文凭。

这里有 50 个数据科学项目想法供您参考，在前面的博客中，我们将详细讨论其中一些项目。 那么让我们开始吧！

1. 聊天机器人
2. 分析气候变化对全球粮食供应的影响
3. 天气预报
4. 谷歌广告的关键字生成
5. 交通标志识别
6. 葡萄酒品质分析
7. 股市预测
8. 假新闻检测
9. 视频分类
10. 人类行为识别
11. 使用 CT 扫描生成医疗报告
12. 电子邮件分类
13. 优步数据分析
14. 声音分类
15. 信用卡欺诈检测
16. 手语识别
17. 花预测类
18. 颜色检测
19. 贷款预测
20. 道路交通预测
21. 收入分类
22. 语音情感识别
23. 名人语音预测
24. 店铺销售预测
25. 检测帕金森病
26. 空气污染预测
27. 年龄和性别检测
28. 优化产品价格
29. IMDB 预测
30. 手写数字识别
31. Quora 不真诚的问题分类
32. 驾驶员瞌睡检测
33. 网络流量时间序列预测
34. 泰坦尼克号的生存预测
35. 时间序列建模
36. 图片说明生成器
37. 保险购买预测
38. 犯罪分析
39. 客户细分
40. 出租车行程时间预测
41. 工作推荐系统
42. 波士顿住房预测
43. 情绪分析
44. 出租物业的兴趣水平
45. Google Ads 的关键字生成
46. 乳腺癌分类
47. 员工计算机访问需求
48. 推文分类
49. 电影推荐系统
50. 产品价格建议

最新的数据科学项目理念

我们根据学习者的水平对所有数据科学项目的想法进行了细分。 因此，您将获得一些针对初学者、中级和高级数据科学项目创意的令人惊叹的项目简介列表。

1. 初级 | 数据科学项目理念

这份面向学生的数据科学项目创意列表适合初学者，以及刚开始使用 Python 或数据科学的人。 这些数据科学项目的想法将帮助您掌握在数据科学开发人员的职业生涯中取得成功所需的所有实用性。

此外，如果您正在寻找最后一年的数据科学项目创意，那么此列表应该可以帮助您。 因此，事不宜迟，让我们直接进入一些数据科学项目的想法，这些想法将加强你的基础并让你爬上阶梯。

1.1 气候变化对全球粮食供应的影响

频繁的气候变化和违规行为是极具挑战性的环境问题。 气候分区的这些不规则性正在极大地影响居住在地球上的人类生活。 该数据科学项目专注于气候影响将如何高度影响全球粮食生产以及量化将在多大程度上影响气候变化。

该项目开发的主要目的是计算气候变化对主要作物生产的潜力。 通过这个项目，所有与温度和降水相关的影响都发生了变化。 然后将考虑二氧化碳对植物生长的影响以及气候调节中发生的不确定性。 因此，该项目将主要处理数据可视化。 它还将比较不同时区不同地区的产量。

1.2 假新闻检测

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您可以通过这个针对初学者的惊人数据科学项目理念——使用 Python 语言检测假新闻，推动您的数据科学事业。 该项目可以检测数字平台或虚假新闻上的错误或误导性新闻行为。 伪造通过社交媒体平台和在线渠道和数字媒体传播，以实现任何政治议程。

有了这个数据科学项目的想法，你可以使用 Python 语言开发一个特定的模型，可以精确检测新闻是真实新闻还是虚假信息。为此，你需要构建一个 'TfidfVectorizer' 分类器，然后使用一个 'PassiveAggressiveClassifier ' 将新闻分类为“真实”和“虚假”分段。 将有一个 7796×4 尺寸的数据集，并在“JupyterLab”中执行所有这些。

这个数据科学项目的主要思想是开发一种可以正确检测社交媒体新闻真实性的实时机器学习模型。 “TF”，通常称为“词频”，是任何单词在单个文档中出现的总次数。 而“IDF”或“反向文档频率”是对单词价值的计算量度，它基于其出现在各种文档中的声誉频率。

该理论是关于“常用词”的，如果这些常用词碰巧以高频率出现在多个文档中，那么它们被认为是不太重要的词。 所以，'TFIDFVectorizer' 所做的就是分析这些文档的集合，然后相应地为其创建一个 'TF-IDF' 矩阵。

除此之外，如果“分类结果”正确，“PassiveAggressive”分类器将保持“被动”； 但另一方面，如果“分类结果”不正确，它将发生剧烈变化。 因此，您可以使用这个数据科学项目的想法创建一个机器学习模型来检测社交媒体新闻是真新闻还是假新闻。

1.3 人类行为识别

这是一个关于人类行为识别模型的数据科学项目。 它将查看在人类执行特定动作时制作的短视频。 该模型尝试根据执行的操作进行分类。 在这个数据科学项目中，您需要使用复杂的神经网络。 然后在包含这些短视频的特定数据集上训练这个神经网络。 然后是与数据集关联的加速度计数据。 加速度计数据转换首先与“时间切片”表示一起完成。 此后，您必须使用“ Keras ”库，以便您可以基于这些数据集对网络进行训练、验证和测试。

1.4 森林火灾预报

当今世界发生的令人震惊和常见的灾难之一是森林火灾。 这些灾害对生态系统造成极大破坏。 为了应对这样的灾难，需要大量资金用于基础设施以及控制和处理。 我们可以使用“k-means 聚类”构建一个数据科学项目——它可以识别任何森林火灾热点以及该特定地点的火灾严重程度。

它也可以用于更好的资源分配和更快的响应时间。 因此，使用气象数据，例如这些火灾悲剧更可能发生的季节以及使它们恶化的各种天气条件，可能会提高这些结果的准确性水平。

1.5 道路车道线检测

另一个面向初学者的数据科学项目创意包括内置 Python 语言的 Live Lane-Line Detection Systems。 在这个项目中，人类驾驶员通过绘制在道路上的线条接收车道检测指导。

不仅如此，它还涉及驾驶员应该将车辆转向哪个方向。 这个数据科学项目应用程序对于无人驾驶汽车的开发至关重要。 因此，您还可以开发具有强大功能的应用程序，通过输入图像或通过连续视频帧来识别轨迹线。

阅读：前 4 大数据分析项目理念：从初学者到专家级别

2. 数据科学项目思路|中级

2.1 言语情感的识别

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流行的数据科学项目理念之一是语音情感识别。 如果你想了解不同库的用法，这个项目非常适合你。 你一定见过很多可以告诉我们语音情感是如何出现的编辑工具。 该程序模型可以构建为数据科学项目。

在这个数据科学项目中，我们将使用“librosa”来为我们执行“语音情感识别”。 SER过程是一个可以识别人类情感的试验过程。 它还可以从情感状态中识别语音。 当我们使用音调和音高的组合来通过我们的声音表达情感时。

语音情感识别模型是绝对可行的。 但是，由于人类的情绪非常主观，因此执行起来可能是一个具有挑战性的项目。 人类音频的注释也非常具有挑战性。 因此，在这里您将使用 mfcc、mel 和色度功能。 有了这个，您还将使用称为“RAVDESS”的数据集进行情绪识别过程。 在这个数据科学项目中，您还将学习如何为此模型开发“MLPClassifier”。

2.2 使用数据科学进行性别和年龄检测

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因此，数据科学中令人印象深刻的项目理念之一是“使用 OpenCV 进行性别和年龄检测”。 通过这种实时项目，您可以轻松地在数据科学面试中吸引招聘人员的注意力。

谈到这个项目，“性别和年龄检测”是一个基于计算机视觉的机器学习项目。 通过这个数据科学项目，您可以了解 CNN 的实际应用，即卷积神经网络。 接下来，您还将使用由“Tal Hassner”和“Gil Levi”训练的模型用于“Adience”数据集。

除此之外，您还将使用一些文件，例如 – .pb、.prototxt、.pbtxt 和 .caffemodel 文件。 听说过这些条款吗？ 了解这些文件？ 也懂模型？ 但是你知道如何实现它们吗？ 好吧，如果您选择在其上开发数据科学项目，则可以学习它。

这是一个非常实用的项目，因为您将创建一个模型，该模型可以通过图像分析单人脸检测来检测任何人的年龄和性别。 因此，用这种性别分类可以对男人或女人进行分类。 此外，年龄可分为 0-2/4-6/8-2/15-20/25-32/38-43/48-53/60-100 的范围。

但由于化妆、较暗的灯光或不寻常的面部表情等各种因素，从单一来源识别性别和年龄可能变得具有挑战性。 因此，在这个数据科学项目中，您将使用分类模型而不是回归模型。 可以通过这些项目获取大量实用和技术学习来提升您的技术技能。 因此，接受挑战并努力工作，制作一份令人印象深刻的数据科学简历。

2.3 Python中的驾驶员嗜睡检测

中级水平的优秀数据科学项目理念是“Keras 和 OpenCV 嗜睡检测系统”。 夜间开车不仅是一项艰巨的工作，而且也是一项危险的工作。 我们听说过很多事故是因为司机在开车时睡着了。

因此，该项目可以帮助防止因此类情况而发生的大量道路事故。 该项目的主要目的是识别驾驶员在驾驶时何时可能昏昏欲睡和入睡。 该项目使用 Python 语言，您可以在其中构建一个模型，该模型可以及时检测到驾驶员的瞌睡行为，并通过高哔声发出警报警报。

在这个项目中，您可以实现一个“深度学习模型”，并通过它的使用，您可以在人眼睁开或闭合的图像之间进行分类。 不仅如此，在这个模型中，另一个公式行是计算分数。

该分数基于眼睛保持闭合的时间段。 分数在整个驾驶过程中保持不变。 如果该分数增加并超过指定阈值，此模型将引发工作流自动化，警报将通过该自动化开始大量嗡嗡声。

因此，通过这些类型的数据科学项目实施，您将了解数据科学项目的所有基础知识。 您将使用“Keras”和“OpenCV”来实现它。 那么，为什么要使用这些？ 好吧，您正在使用“OpenCV”来检测面部和眼球运动。 而使用“Keras”，您可以在使用深度神经网络技术时对眼睛的状态进行分类，无论是睁眼还是闭眼。

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2.4 聊天机器人

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如今，聊天机器人越来越流行。 因此，对于数据科学项目来说，几乎所有组织都对它提出了很高的按需要求。 它是当今业务的重要组成部分。 如今，聊天机器人在企业中发挥着非常重要的作用。 他们正在帮助业务部门节省大量人力资源时间。 它用于同时提供改进和个性化的业务服务。

有许多企业为他们的客户提供服务。 要大规模提供客户服务，需要大量的人力资源、充裕的时间、多方努力才能按时处理好每一位客户。 另一方面，这些聊天机器人只需回答客户经常询问的一组常见问题，就可以为客户交互服务提供自动化。

当今有两种类型的聊天机器人可用：特定域聊天机器人和开放域聊天机器人。 特定领域的聊天机器人最常用于特定问题的解决方案。 这些以非常战略性和智能的方式进行定制，以便它们在与领域规范相关的战略性和有效地工作。 第二个，“开放域”聊天机器人，需要大量过于连续的培训材料，因为顾名思义，它是为回答任何类型的问题而开发的。

从技术上讲，聊天机器人是使用“深度学习”技术进行训练的。 他们需要一个包含词汇列表的数据集、由一个常见句子组成的列表、它们背后的意图，然后是适当的响应。 这是趋势数据科学项目的想法之一。

“循环神经网络”（RNN）是训练聊天机器人的常用方法。 这些机器人包含编码器，可以根据输入句子和意图更新状态。 然后它将指定的状态传递给聊天机器人。

此后，聊天机器人使用解码器根据输入的单词和意图搜索适当的后续响应。 通过这个数据科学项目，您可以轻松学习 Python 语言实现，因为整个项目本身就是用 Python 制作的。 您可以在一定程度上提升您的 Python 技术技能。

学习：如何在 Python 中逐步制作聊天机器人

2.5 手写数字字符识别项目

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在 CNN 的帮助下，通过这个关于“手写数字和字符识别”的数据科学项目理念，您将实际学习深度学习概念。 因此，如果您是一名崭露头角的数据科学家或机器学习爱好者，那么这对您来说是完美的数据科学项目理念。 对于此项目开发，您将使用手写数字的“MNIST 数据集”。 这是一个获得数据科学实践经验的好项目，因为您将学习项目构建过程中涉及的惊人方法。

如前所述，该项目是通过“卷积神经网络”实现的。 在此之后，对于实时预测，您将构建一个创造性的基于图形的用户界面，用于在画布上绘制数字，然后您将构建一个用于预测数字的模型。

该项目的重点是开发计算机的能力并增强计算机系统的能力，使其能够识别人类手写格式的字符。 然后它将进一步评估它以合理准确地理解它。 通过这个项目实施，您可以了解“Keras”和“Tkinter”库的实际实施。

这些是您可以研究的一些中级数据科学项目想法。 如果您仍然喜欢测试您的知识并承担一些艰巨的项目

3. 高级数据科学项目的想法

3.1 信用卡欺诈检测项目

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在实施简单的项目之后，您现在可以转向一些高级数据科学项目的想法来学习更多概念。 一个这样的想法是信用卡欺诈检测。 通过这个项目，您将学习如何将 R 与不同的算法一起使用，例如决策树、人工神经网络、逻辑回归和梯度提升分类器。

您还可以学习使用“信用卡交易”数据集将信用卡交易分类为欺诈活动或真实交易。 您还将学习拟合所有不同类型的模型以及所有模型的绘图性能曲线。 这是人们能找到的最好的数据科学项目理念之一。

3.2 客户细分

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这是数据科学领域最受欢迎的数据科学项目之一。 数字营销是一种先进的方式，通过他们的在线营销活动为公司定位受众，以达到营销目的。 因此，在开展营销活动之前，首先要完成不同的客户细分。

客户细分是非常流行的无监督学习应用之一。 因此，使用聚类方法，公司现在可以轻松识别客户的各个细分市场，以瞄准潜在的用户群。 对客户进行划分，根据性别、兴趣领域、年龄、习惯等共同特征形成群体。

基于这些细节，他们可以有效地营销每个客户群。 该项目使用“K-means 聚类”，您将学习如何对性别和年龄等分布进行可视化。 还可以分析客户的年收入和平均分值。

3.3 交通标志识别

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该项目旨在开发一个模型，以使用 CNN 技术在自动驾驶汽车技术中实现高精度。 交通标志和交通规则对每个驾驶员都至关重要，必须遵守，以免发生事故。 要遵循这些规则，用户必须了解交通信号的外观。

获得驾驶执照的一般规则是，个人必须学习所有驾驶信号。 但是对于自动驾驶汽车，已经开发了诸如使用 CNN 的“交通标志识别”之类的程序，您可以在其中学习如何编写一个模型，该模型可以通过输入图像来精确识别各种交通信号。

有一个名为“德国交通标志识别基准”的数据集。 它通常被称为 GTSRB，用于开发深度神经网络，用于识别属于哪个类别类型的所有交通标志的类别。 您还将学习为应用程序交互构建 GUI 的实用知识。

了解更多： 10 个令人兴奋的 Python GUI 项目和初学者主题

底线

在本文中，我们介绍了顶级数据科学项目的想法。 我们从一些您可以轻松解决的初学者项目开始。 一旦你完成了这些简单的数据科学项目，我建议你回去，学习更多的概念，然后尝试中间项目。

当您感到自信时，您就可以处理高级项目。 如果你想提高你的数据科学技能，你需要掌握这些数据科学项目的想法。 现在继续测试您通过我们的数据科学项目创意指南收集的所有知识，以构建您自己的数据科学项目！

我们希望您能够通过我们在此博客中向您介绍的项目想法大幅提高数据科学的所有技能。 但是，如果您是数据科学领域的新手，并且很想学习数据科学并为技术进步建立类似的模型，我们建议您查看关于upGrad 和 IIIT-B 的 PG 文凭课程的在线课程来学习和提升技能与经验丰富的专家一起在数据科学世界中工作。

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