13 个令人兴奋的美国初学者数据科学项目创意和主题 [2023]

数据科学项目非常适合练习和继承新的数据分析技能，以在竞争中保持领先地位并获得宝贵的经验。 它们允许您处理不同类型的数据，应用不同的技术和工具，并更好地了解数据科学领域。 这里有 13 个适合初学者的激动人心的数据科学项目，您可以查看这些项目来开始您的旅程。

数据科学项目的想法和主题

1. 机器学习网页抓取

Web 抓取与机器学习是相对较新的数据科学项目理念之一，它结合了 Web 抓取和 ML 的强大功能。 您可以快速准确地从网站收集数据并使用它来生成业务洞察力。

在这个数据科学项目中，您可以从网站中提取结构化和非结构化数据，将其存储在数据库或结构化格式（例如 CSV 或 JSON 文件）中，然后使用用 R 或 Python 编写的机器学习算法来识别模式、趋势、以及来自网页数据的见解。

2. 分析和可视化美国人口普查数据

机器学习可用于分析和可视化美国人口普查数据。 它可用于识别数据中的模式和趋势，并开发用于预测人口趋势的预测模型。 这是您的简历中最有趣的数据科学研究主题之一。

• 从美国人口普查局收集美国人口普查数据。
• 通过清理和组织数据来预处理数据。
• 创建模型以使用机器学习算法分析数据。
• 使用图表、图形和其他可视化方式可视化结果。

3. 使用 MNIST 数据集进行手写数字分类

MNIST 数据集是一个手写数字数据库，用作测试各种机器学习算法的基准。 它有 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。 图像为 28×28 像素且为灰度。

• 下载MNIST 数据集并将其拆分为训练集和测试集。
• 标准化像素值，将它们转换为浮点数，并将数据重塑为正确的格式。
• 创建一个卷积神经网络 (CNN) 模型来对数字进行分类。
• 使用适当的优化器和损失函数在训练集上训练模型。
• 在测试集上评估模型并测量其准确性。
• 调整模型的参数和超参数以提高其准确性。

4. 了解和预测股市走势

使用机器学习来理解和预测股市走势是最好的数据分析项目创意之一。 通过利用数据科学和机器学习的力量，投资者和交易员可以制定更复杂的股票交易策略并在市场中获得优势

• 从金融市场收集数据，例如股票价格、交易量和新闻。
• 规范化数据并删除任何异常值。
• 使用回归、决策树和神经网络等机器学习技术构建模型。
• 通过在测试数据集上测试模型并测量每个模型的性能来评估模型。
• 通过调整模型的超参数或向数据添加更多特征来优化模型。

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5. 使用机器学习检测信用卡欺诈

数据科学和机器学习可用于识别可疑和欺诈性交易，例如信用卡欺诈。

• 收集数据，包括有关欺诈和非欺诈信用卡交易的信息，例如交易的时间和日期、金额和涉及的商家。

• 删除任何不相关的数据，规范化数据，并删除任何异常值。

• 使用特征选择、特征工程和降维等技术。

• 使用决策树、支持向量机、逻辑回归和神经网络等技术训练模型。

• 使用交叉验证、精度和召回技术评估模型。

6. 构建具有协同过滤的推荐系统

协同过滤是一种推荐系统，它使用其他用户的偏好向给定用户推荐项目。 它通常用于电子商务和流媒体平台应用程序，例如 Netflix 和亚马逊，根据其他具有相似兴趣的用户喜欢或观看的内容来推荐用户可能感兴趣的项目

• 收集有关他们喜欢或与之交互的项目的用户数据。
• 创建一个用户-项目矩阵，一个包含有关每个用户的信息以及他们与哪些项目进行交互的表格。
• 根据与两个项目交互过的用户的偏好，通过计算项目彼此之间的相似程度来生成项目到项目的相似性分数。
• 使用这些相似性分数为每个用户生成推荐，方法是将他们与用户-项目矩阵中与他们已经与之交互的项目相似的项目进行匹配。

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7. 分析和可视化房地产数据

美国的房地产数据可以使用机器学习技术进行分析和可视化。 这是数据分析项目的想法之一，机器学习可以预测房地产的未来趋势，帮助投资者和买家做出明智的决定。

• 从房地产清单和公共记录中收集数据。 这包括位置、大小、便利设施、价格和其他相关特征。
• 清理并准备数据以供分析。 这包括删除任何异常值、规范化数据并将其转换为适合分析的格式。
• 使用描述性和推论性统计来分析数据并发现见解。 这包括计算汇总统计数据、创建可视化效果以及执行测试以检测相关性和其他模式。
• 使用数据可视化来交流见解。 这包括创建图表、地图和其他可视化效果以帮助说明数据和传达关键发现。

8. 使用 CNN 进行人脸识别

卷积神经网络 (CNN) 可用于面部识别，方法是拍摄面部照片，然后学习每张面部的特征。 CNN 将学习每张脸的特征，然后在出现时识别出一张脸。

• 收集标记图像的数据集。 该数据集应包含人脸图像，每张图像都有标签，指示图像中的人物。

• 通过调整大小、将它们转换为灰度和归一化像素值来预处理图片。

• 将数据集拆分为训练集、验证集和测试集。

• 设计卷积神经网络 (CNN) 架构。 这可能涉及选择层数、内核大小、激活函数类型和其他超参数。

• 在训练集上训练模型。 监控验证集性能以确定何时停止训练。
• 在训练集上评估模型。

9. 使用情感分析分析社交网络数据

情感分析是分析社交网络数据的强大工具。 它可以帮助我们了解人们对特定主题或产品的感受。 借助机器学习，我们可以构建强大的模型来分析大量数据以准确识别情绪。

• 从社交网站收集数据。 这可以通过使用 API 来完成。
• 使用自然语言处理 (NLP) 技术将数据转换为合适的格式，以从文本中提取相关特征或应用其他数据转换技术。
• 对其应用机器学习模型。 用于情感分析的常见模型包括支持向量机、逻辑回归和神经网络。
• 评估分析结果以了解模型的工作准确性。

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10. 深度学习图像分类

该项目旨在创建一个深度学习模型，该模型可以使用各种技术对图像进行分类和识别。 本项目选用的数据集是 ImageNet 数据库。 这些图像将被标记为适当的类别，例如动物、植物、物体和人。

• 收集和预处理数据：
  • 收集要分类的图像。
  • 预处理图像（调整大小、规范化等）。 这可以通过 Keras 库来完成。

• 定义模型架构：
  • 选择卷积神经网络 (CNN) 模型。 配置层、激活函数、优化器等。

• 训练模型：
  • 将图像输入模型。
  • 监控培训过程。
  • 根据需要调整模型参数。

• 测试模型：
  • 输入看不见的数据作为测试数据。
  • 查看测试结果。

11. 无监督机器学习异常检测

无监督机器学习异常检测是指使用无监督机器学习算法检测数据集中的异常值或异常的过程。

用于异常检测的最常见的无监督机器学习算法包括聚类算法（例如 k-means）、基于密度的算法（例如 DBSCAN）和异常值检测算法（例如 Isolation Forest）。 这些算法可用于检测各种数据集中的异常，例如金融数据、时间序列数据和图像数据。

12.分析和可视化空气污染数据

空气污染是全球主要的健康问题，会严重影响人类健康、环境和气候。 监测和评估空气质量的一种方法是收集和分析空气污染数据。

• 收集空气污染数据，包括有关空气质量、温度、湿度、风速和与分析相关的其他变量的信息。
• 清理和预处理数据。
• 使用统计和机器学习算法来分析数据并确定空气污染与其他环境变量之间的模式或相关性。
• 使用各种可视化工具（例如图表、散点图和热图）可视化数据。
• 解释分析结果并总结空气污染数据。

13. 使用机器学习进行时间序列预测

该项目旨在开发用于时间序列预测的机器学习模型。

• 收集您要预测的时间序列数据。 这可能包括与销售、客户或库存相关的数据。
• 使用数据可视化技术了解数据中的潜在趋势和模式。
• 通过将数据转换为适合建模的格式来准备数据。
• 选择适合您要解决的预测问题的机器学习模型。
• 使用准备好的数据训练模型。
• 评估模型的性能并确定可以改进的区域。
• 调整模型的参数以提高其性能。

结论

数据科学项目在帮助更有效地理解和解释数据方面具有无价的价值。 通过参与数据科学项目主题，您可以获得洞察力、市场竞争优势，并做出更好、更明智的决策。 此外，数据科学项目可以帮助发现可以优化流程和最大化资源的隐藏趋势和关系。

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