您需要亲自动手的 10 个实时数据科学项目

无论我们是否意识到，几乎我们进行的每一项在线活动都会留下数字足迹。 我们留下的在线线索有可能挖掘出关于消费者行为和我们周围世界的有意义的见解。 从在线购物和在 OTT 平台上浏览电影到预订出租车，用户的每一个在线行为都像是一座信息金矿，数据科学家可以分析这些信息以了解趋势和模式。 那么，当实时数据触手可及时，为什么不使用它来设计一些令人兴奋和引人入胜的数据科学项目呢？

10 个最佳数据科学项目创意

数据科学无疑已成为世界上最抢手的技能之一。 但仅仅学习它的理论是没有用的，除非你把你的技能付诸实践。 如果您一直在寻找一些鼓舞人心的数据科学项目创意，这里列出了适合初学者的 10 大数据科学项目。

1. 假新闻检测

在一个信息只是一个电话的世界里，免受假新闻的影响是我们几乎所有人都买不起的奢侈品。 假新闻是虚假和误导性信息，通常通过社交媒体和其他在线平台传播，以在大多数情况下实现政治议程。 更糟糕的是，这些消息的传播速度比真实消息要快得多。 因此，该项目旨在控制虚假新闻并检测社交媒体新闻的真实性。 它可以使用 Python 来完成，您必须在其中构建一个 TfidfVectorizer 并使用 PassiveAggressiveClassifier 将新闻分类为“假”和“真”。 所有这些都将在 JupyterLab 中使用 7796×4 形状的数据集执行。

2. 可视化气候变化及其对全球粮食供应的影响

数据科学的一个组成部分是将数据洞察可视化并呈现给更多的受众。 作为该项目的一部分，研究人员的主要目标是可视化全球平均温度的变化和大气中二氧化碳浓度的上升。 此外，该数据科学项目还关注不断变化（和恶化）的全球气候条件如何影响全球粮食生产。 因此，该项目旨在研究温度和降水模式变化的影响以及它如何影响主要作物的生产，并比较不同时区的产量。

3. 情绪分析

如今，许多数据驱动的公司利用情绪分析模型来评估消费者对其产品和服务的行为。 它是指对反馈或评论中表达的观点进行分析和分类的过程，以确定客户对产品/服务的印象是积极的、消极的还是中性的。 这是一种分类类型，其中类别可以是二元（正面和负面）或多重（快乐、悲伤、愤怒、厌恶等）。 您可以在 R 中实现这个数据科学项目并使用 janeaustenR 或 Tidytext 包数据集。

4.道路车道线检测

自动驾驶汽车可能看起来仍然像科幻小说中的东西，但现在，它们就在这里！ 有助于开发无人驾驶汽车的关键技术之一是实时车道线检测系统，该系统在道路上绘制线以引导车辆到车道所在的位置。 它对人类驾驶员也很方便，并显示了驾驶汽车的方向。 实时道路车道线检测项目可以用 Python 完成。 目标是开发一个应用程序，通过输入图像或连续视频帧识别道路车道线。

5. 聊天机器人

对于希望提供一流客户体验的企业而言，聊天机器人已成为不可或缺的沟通工具。 除了提供个性化的客户服务外，聊天机器人在组织中也变得司空见惯，因为它们可以节省大量的时间和金钱。 难怪它们的广泛使用使它们成为最需要尝试的数据科学项目之一。 聊天机器人使用深度学习技术与消费者互动，主要使用 RNN（循环神经网络）进行训练。 聊天机器人项目可以使用 Python 的 Intents JSON 文件数据集来完成。

6.驾驶员睡意检测

另一个有趣的数据科学项目想法是使用 Python 构建 Keras 和 OpenCV 嗜睡检测系统。 由于驾驶员在驾驶时睡着了而发生事故是司空见惯的，这个项目是尝试和缓解问题的好方法。 目标是建立一个模型，以按时检测困倦驾驶员的行为并通过嗡嗡声警报发出警报。 它利用深度学习模型，根据人眼是睁眼还是闭眼对图像进行分类。 当 OpenCV 检测面部和眼睛的运动时，Keras 使用深度神经网络来确定驾驶员的眼睛是闭着还是睁着。

7. 性别和年龄检测

OpenCV 的性别和年龄检测项目是初学者最激动人心的数据科学项目之一。 它基于计算机视觉，通过这个项目，您将能够学习 CNN（卷积神经网络）的实用工具。 这个实时项目旨在开发一个模型，可以通过他/她/他们的面部图像识别一个人的年龄和性别。 由于面部表情、化妆和照明等各种因素会使确定一个人的实际年龄变得困难，因此该项目使用分类模型而不是回归模型。 因此，它是一个令人印象深刻的数据科学项目，具有足够的空间来提升你的编码技能。

8.手写数字识别

MNIST 手写数字数据集是初露头角的数据科学家和机器学习爱好者的绝佳资源。 该项目通过 CNN 实现，旨在使计算机系统能够识别手写格式的字符和数字。 对于实时预测，您将构建图形用户界面以在画布上绘制数字并构建模型来预测数字。 该项目涉及 Keras 和 Tkinter 库的实际应用，是提高数据科学技能的好方法。

9. 图片说明生成器

图像说明生成涉及自然语言处理和计算机视觉，以识别图像的上下文并用英语等语言描述它们。 尽管使用格式正确的句子准确描述图像内容具有挑战性，但它对用户，尤其是视障人士产生了巨大的影响。 随着海量数据集的可用性和深度学习技术的进步，可以构建可以为图像生成标题的模型。 该项目的目标是使用 CNN 和 RNN 创建一个图像说明生成器。 Flickr8k 是开始使用图像字幕的优秀数据集。

10.语音情感识别

语音情感识别是一个流行的数据科学项目，通过语音来解释人类情感。 该数据集包含各种声音文件以监控人类情绪。 此外，该项目需要使用可以从个人声音中感知情绪的 MLPClassifier。 这里使用了用于音乐和音频分析的 Python 包 Librosa，以及 NumPy、Soundfile、Pysudio 和 Sklearn。 语音情感识别在多个领域都有应用，例如在呼叫中心检测客户对产品的反应，在 IVR 系统中改善语音交互，在开发适应个人情绪和情绪的计算机系统等。

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