2022 年 7 个有趣的数据科学项目创意

拥有实践经验在今天被认为更有价值，这是最好的，因为积极主动的学生通过他们在该领域的所有实践知识获得了比其他人更高的评价。 数据科学也不例外。 它被认为是目前最务实的领域之一，为了在同一个领域成长，需要大量的实践经验才能成功应对工作、压力和一切。 为了这篇文章，让我重申一下数据科学实际上是什么——用最基本的术语来说，数据科学被应用于提供洞察力和信息的各个领域，以及来自海量数据的任何有价值的东西。 很简单，对吧？

对于该领域的有机增长，创造创新解决方案已成为先决条件，而不仅仅是拥有数据科学专业。 拥有一个突出的投资组合，只有通过参与数据科学挑战和使用提供的各种数据集才能实现，并为所提出的问题提供解决方案。 听起来有点压倒性，不是吗？ 别担心，这里有 7 个项目创意，它们不仅可以帮助您检查实用经验清单中的所有内容，还可以打动您的听众（此处为招聘经理）。

1. 预测超市在主要假期（胡里节、排灯节等）的销售额：
   超市有很多部门，因此，使用数据科学，您可以预测哪些部门受假期影响最大，影响范围有多大。 为此，您可以使用公司的历史数据集。

2. 电影推荐器：这个挑战的目标非常简单——向用户推荐电影。 为此，您可以使用电影镜头数据集。 它是数据科学中引用最多的数据集之一。 这个项目将帮助您更深入地了解您最喜欢的流媒体平台的工作原理，谁知道呢，也许您有一个改进现有系统的想法？

3. 预测新交通方式的交通：该项目将允许您预测任何新交通方式的交通和客流量，并在如何增加和减少相同的情况下给他们两分钱。 为此，您可以使用时间序列分析数据集。 该数据集在学生中也很受欢迎。 它可以用于一系列领域——预测销售、天气、出现的年度趋势等。特定于时间序列的数据集，其中的挑战是预测城市中任何交通方式的交通量。 整个练习包括行和列。

4. 预测演员年龄：
   如果您想深入了解深度学习，那么应该是您理想的起点。 为此，您可以使用印度演员数据集的年龄检测。 它包含数千张从视频中手动选择和裁剪的图像，因此您可以期待在比例、表情、分辨率等方面有所不同。

5. ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC)：
   该挑战的两个目标是定位对象和从视频中检测对象。 它提出了一个引人注目的挑战，因为它创建了用于大规模对象检测和图像分类的最佳算法。 该竞赛每年举办一次，主要目的是比较图像分类和检测领域的进展，以及将优秀研究与更多数据相结合。 它还衡量了在索引注释和检索计算机视觉方面取得的进展。

6. 预测 RMS Titanic 上所有乘客的存活率：
   泰坦尼克号数据集提供了有关 RMS 泰坦尼克号在 1912 年 4 月 15 日在大西洋与冰山相撞后遭遇灾难性结局时的数据。 它非常适合初学者，也是最常用的一种。 该集合共有 891 行和 12 列，提供基于门票的性别、年龄、班级等个人特征的变量及其组合，并测试分类技巧。

7. 回答有关图像的开放式问题：
   这个面向所有计算机视觉爱好者。 为此，您可以使用 VisualQA 数据集，其中包含超过 200,000 张图像，每张图像 3 个问题，每个问题 10 个基本事实答案。 您的任务将是利用您对计算机视觉的理解并回答所述数据集中存在的开放式问题。

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