面向初學者的 13 個令人興奮的數據科學項目創意和主題 [2022]

數據科學項目理念的表達

數據科學作為這一代人的絕佳職業選擇不斷蓬勃發展。 它是最有希望和發生的選擇之一。 隨著對數據科學家的更多需求，市場正在增長。 最近有報導稱，未來幾年需求將進一步增加許多倍。 所以，如果你是數據科學初學者，你能做的最好的事情就是研究一些實時數據科學項目的想法。

因此，如果您是一名有抱負的數據科學家，強烈建議您練習技能以成為該領域的高效專業人士。 在掌握了一些非常好的數據科學理論知識之後，如果你真的期待探索成為一名專業人士的感覺，那麼現在是做一些實際項目的時候了。

您必須完成一些技術和實時數據科學項目，以幫助您促進職業發展。 您在數據科學項目中練習得越多，我們向您保證，您可以跟上成為一名優秀的數據科學家專業人士的步伐。

因此，如果你做一些現場數據科學項目，它將增強你的知識、技術技能和整體信心。 但最重要的是，如果你在簡歷中展示了一些數據科學項目，那麼找到一份好工作對你來說會容易得多。 為什麼這樣？ 因為這樣面試官就會知道你對數據科學職業非常認真。

您對實時數據科學項目的實時體驗將使您牢牢掌握數據科學趨勢和技術。 因此，將您的手佈置在實時數據科學項目上，您將知道這對您的快速職業發展有多大好處。 經過所有這些討論，我們知道為您的數據科學項目找到完美的數據科學項目理念比實際實施更關心您。

在這個數據科學博客中，我們列出了一些數據科學項目想法的名稱。 為了回答你的問題——“什麼樣的數據科學項目最好開始？”，我們整理了一些好的數據科學項目想法供你選擇。

無需編碼經驗。 360° 職業支持。 來自 IIIT-B 和 upGrad 的機器學習和人工智能 PG 文憑。

這裡有 50 個數據科學項目想法供您參考，在前面的博客中，我們將詳細討論其中一些項目。 那麼讓我們開始吧！

1. 聊天機器人
2. 分析氣候變化對全球糧食供應的影響
3. 天氣預報
4. 谷歌廣告的關鍵字生成
5. 交通標誌識別
6. 葡萄酒品質分析
7. 股市預測
8. 假新聞檢測
9. 視頻分類
10. 人類行為識別
11. 使用 CT 掃描生成醫療報告
12. 電子郵件分類
13. 優步數據分析
14. 聲音分類
15. 信用卡欺詐檢測
16. 手語識別
17. 花預測類
18. 顏色檢測
19. 貸款預測
20. 道路交通預測
21. 收入分類
22. 語音情感識別
23. 名人語音預測
24. 店鋪銷售預測
25. 檢測帕金森病
26. 空氣污染預測
27. 年齡和性別檢測
28. 優化產品價格
29. IMDB 預測
30. 手寫數字識別
31. Quora 不真誠的問題分類
32. 駕駛員瞌睡檢測
33. 網絡流量時間序列預測
34. 泰坦尼克號的生存預測
35. 時間序列建模
36. 圖片說明生成器
37. 保險購買預測
38. 犯罪分析
39. 客戶細分
40. 出租車行程時間預測
41. 工作推薦系統
42. 波士頓住房預測
43. 情緒分析
44. 出租物業的興趣水平
45. Google Ads 的關鍵字生成
46. 乳腺癌分類
47. 員工計算機訪問需求
48. 推文分類
49. 電影推薦系統
50. 產品價格建議

最新的數據科學項目理念

我們根據學習者的水平對所有數據科學項目的想法進行了細分。 因此，您將獲得一些針對初學者、中級和高級數據科學項目創意的令人驚嘆的項目簡介列表。

1. 初級 | 數據科學項目理念

這份面向學生的數據科學項目創意列表適合初學者，以及剛開始使用 Python 或數據科學的人。 這些數據科學項目的想法將幫助您掌握在數據科學開發人員的職業生涯中取得成功所需的所有實用性。

此外，如果您正在尋找最後一年的數據科學項目創意，那麼此列表應該可以幫助您。 因此，事不宜遲，讓我們直接進入一些數據科學項目的想法，這些想法將加強你的基礎並讓你爬上階梯。

1.1 氣候變化對全球糧食供應的影響

頻繁的氣候變化和違規行為是極具挑戰性的環境問題。 氣候分區的這些不規則性正在極大地影響居住在地球上的人類生活。 該數據科學項目專注於氣候影響將如何高度影響全球糧食生產以及量化將在多大程度上影響氣候變化。

該項目開發的主要目的是計算氣候變化對主要作物生產的潛力。 通過這個項目，所有與溫度和降水相關的影響都發生了變化。 然後將考慮二氧化碳對植物生長的影響以及氣候調節中發生的不確定性。 因此，該項目將主要處理數據可視化。 它還將比較不同時區不同地區的產量。

1.2 假新聞檢測

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您可以通過這個針對初學者的驚人數據科學項目理念——使用 Python 語言檢測假新聞，推動您的數據科學事業。 該項目可以檢測數字平台或虛假新聞上的錯誤或誤導性新聞行為。 偽造通過社交媒體平台和在線渠道和數字媒體傳播，以實現任何政治議程。

有了這個數據科學項目的想法，你可以使用 Python 語言開發一個特定的模型，可以精確檢測新聞是真實新聞還是虛假信息。為此，你需要構建一個 'TfidfVectorizer' 分類器，然後使用一個 'PassiveAggressiveClassifier ' 將新聞分類為“真實”和“虛假”分段。 將有一個 7796×4 尺寸的數據集，並在“JupyterLab”中執行所有這些。

這個數據科學項目的主要思想是開發一種可以正確檢測社交媒體新聞真實性的實時機器學習模型。 “TF”，通常稱為“詞頻”，是任何單詞在單個文檔中出現的總次數。 而“IDF”或“反向文檔頻率”是對單詞價值的計算量度，它基於其出現在各種文檔中的聲譽頻率。

該理論是關於“常用詞”的，如果這些常用詞碰巧以高頻率出現在多個文檔中，那麼它們被認為是不太重要的詞。 所以，'TFIDFVectorizer' 所做的就是分析這些文檔的集合，然後相應地為其創建一個 'TF-IDF' 矩陣。

除此之外，如果“分類結果”正確，“PassiveAggressive”分類器將保持“被動”； 但另一方面，如果“分類結果”不正確，它將發生劇烈變化。 因此，您可以使用這個數據科學項目的想法創建一個機器學習模型來檢測社交媒體新聞是真新聞還是假新聞。

1.3 人類行為識別

這是一個關於人類行為識別模型的數據科學項目。 它將查看在人類執行特定動作時製作的短視頻。 該模型嘗試根據執行的操作進行分類。 在這個數據科學項目中，您需要使用複雜的神經網絡。 然後在包含這些短視頻的特定數據集上訓練這個神經網絡。 然後是與數據集關聯的加速度計數據。 加速度計數據轉換首先與“時間切片”表示一起完成。 此後，您必須使用“ Keras ”庫，以便您可以基於這些數據集對網絡進行訓練、驗證和測試。

1.4 森林火災預報

當今世界發生的令人震驚和常見的災難之一是森林火災。 這些災害對生態系統造成極大破壞。 為了應對這樣的災難，需要大量資金用於基礎設施以及控制和處理。 我們可以使用“k-means 聚類”構建一個數據科學項目——它可以識別任何森林火災熱點以及該特定地點的火災嚴重程度。

它也可以用於更好的資源分配和更快的響應時間。 因此，使用氣象數據，例如這些火災悲劇更有可能發生的季節以及使它們惡化的各種天氣條件，可能會提高這些結果的準確性水平。

1.5 道路車道線檢測

另一個面向初學者的數據科學項目創意包括內置 Python 語言的 Live Lane-Line Detection Systems。 在這個項目中，人類駕駛員通過繪製在道路上的線條接收車道檢測指導。

不僅如此，它還涉及駕駛員應該將車輛轉向哪個方向。 這個數據科學項目應用程序對於無人駕駛汽車的開發至關重要。 因此，您還可以開發具有強大功能的應用程序，通過輸入圖像或通過連續視頻幀來識別軌跡線。

閱讀：前 4 大數據分析項目理念：從初學者到專家級別

2. 數據科學項目思路|中級

2.1 言語情感的識別

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流行的數據科學項目理念之一是語音情感識別。 如果你想了解不同庫的用法，這個項目非常適合你。 你一定見過很多可以告訴我們語音情感是如何出現的編輯工具。 該程序模型可以構建為數據科學項目。

在這個數據科學項目中，我們將使用“librosa”來為我們執行“語音情感識別”。 SER過程是一個可以識別人類情感的試驗過程。 它還可以從情感狀態中識別語音。 當我們使用音調和音高的組合來通過我們的聲音表達情感時。

語音情感識別模型是絕對可行的。 但是，由於人類的情緒非常主觀，因此執行起來可能是一個具有挑戰性的項目。 人類音頻的註釋也非常具有挑戰性。 因此，在這裡您將使用 mfcc、mel 和色度功能。 有了這個，您還將使用稱為“RAVDESS”的數據集進行情緒識別過程。 在這個數據科學項目中，您還將學習如何為此模型開發“MLPClassifier”。

2.2 使用數據科學進行性別和年齡檢測

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因此，數據科學中令人印象深刻的項目理念之一是“使用 OpenCV 進行性別和年齡檢測”。 通過這種實時項目，您可以輕鬆地在數據科學面試中吸引招聘人員的注意力。

談到這個項目，“性別和年齡檢測”是一個基於計算機視覺的機器學習項目。 通過這個數據科學項目，您可以了解 CNN 的實際應用，即卷積神經網絡。 接下來，您還將使用由“Tal Hassner”和“Gil Levi”訓練的模型用於“Adience”數據集。

除此之外，您還將使用一些文件，例如 – .pb、.prototxt、.pbtxt 和 .caffemodel 文件。 聽說過這些條款嗎？ 了解這些文件？ 也懂模型？ 但是你知道如何實現它們嗎？ 好吧，如果您選擇在其上開發數據科學項目，則可以學習它。

這是一個非常實用的項目，因為您將創建一個模型，該模型可以通過圖像分析單人臉檢測來檢測任何人的年齡和性別。 因此，用這種性別分類可以對男人或女人進行分類。 此外，年齡可分為 0-2/4-6/8-2/15-20/25-32/38-43/48-53/60-100 的範圍。

但由於化妝、較亮昏暗的燈光或不尋常的面部表情等各種因素，從單一來源識別性別和年齡可能變得具有挑戰性。 因此，在這個數據科學項目中，您將使用分類模型而不是回歸模型。 可以通過這些項目獲取大量實用和技術學習來提升您的技術技能。 因此，接受挑戰並努力工作，製作一份令人印象深刻的數據科學簡歷。

2.3 Python中的駕駛員嗜睡檢測

中級水平的優秀數據科學項目理念是“Keras 和 OpenCV 嗜睡檢測系統”。 夜間開車不僅是一項艱鉅的工作，而且也是一項危險的工作。 我們聽說過很多事故是因為司機在開車時睡著了。

因此，該項目可以幫助防止因此類情況而發生的大量道路事故。 該項目的主要目的是識別駕駛員在駕駛時何時可能昏昏欲睡和入睡。 該項目使用 Python 語言，您可以在其中構建一個模型，該模型可以及時檢測到駕駛員的瞌睡行為，並通過高嗶聲發出警報警報。

在這個項目中，您可以實現一個“深度學習模型”，並通過它的使用，您可以在人眼睜開或閉合的圖像之間進行分類。 不僅如此，在這個模型中，另一個公式行是計算分數。

該分數基於眼睛保持閉合的時間段。 分數在整個駕駛過程中保持不變。 如果該分數增加並超過指定閾值，此模型將引發工作流自動化，警報將通過該自動化開始大量嗡嗡聲。

因此，通過這些類型的數據科學項目實施，您將了解數據科學項目的所有基礎知識。 您將使用“Keras”和“OpenCV”來實現它。 那麼，為什麼要使用這些？ 好吧，您正在使用“OpenCV”來檢測面部和眼球運動。 而使用“Keras”，您可以在使用深度神經網絡技術時對眼睛的狀態進行分類，無論是睜眼還是閉眼。

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2.4 聊天機器人

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如今，聊天機器人越來越流行。 因此，對於數據科學項目來說，幾乎所有組織都對它提出了很高的按需要求。 它是當今業務的重要組成部分。 如今，聊天機器人在企業中發揮著非常重要的作用。 他們正在幫助業務部門節省大量人力資源時間。 它用於同時提供改進和個性化的業務服務。

有許多企業為他們的客戶提供服務。 要大規模提供客戶服務，需要大量的人力資源、充裕的時間、多方努力才能按時處理好每一位客戶。 另一方面，這些聊天機器人只需回答客戶經常詢問的一組常見問題，就可以為客戶交互服務提供自動化。

當今有兩種類型的聊天機器人可用：特定域聊天機器人和開放域聊天機器人。 特定領域的聊天機器人最常用於特定問題的解決方案。 這些以非常戰略性和智能的方式進行定制，以便它們在與領域規範相關的戰略性和有效地工作。 第二個，“開放域”聊天機器人，需要大量過於連續的培訓材料，因為顧名思義，它是為回答任何類型的問題而開發的。

從技術上講，聊天機器人是使用“深度學習”技術進行訓練的。 他們需要一個包含詞彙列表的數據集、由一個常見句子組成的列表、它們背後的意圖，然後是適當的響應。 這是趨勢數據科學項目的想法之一。

“循環神經網絡”（RNN）是訓練聊天機器人的常用方法。 這些機器人包含編碼器，可以根據輸入句子和意圖更新狀態。 然後它將指定的狀態傳遞給聊天機器人。

此後，聊天機器人使用解碼器根據輸入的單詞和意圖搜索適當的後續響應。 通過這個數據科學項目，您可以輕鬆學習 Python 語言實現，因為整個項目本身就是用 Python 製作的。 您可以在一定程度上提升您的 Python 技術技能。

學習：如何在 Python 中逐步製作聊天機器人

2.5 手寫數字字符識別項目

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在 CNN 的幫助下，通過這個關於“手寫數字和字符識別”的數據科學項目理念，您將實際學習深度學習概念。 因此，如果您是一名嶄露頭角的數據科學家或機器學習愛好者，那麼這對您來說是完美的數據科學項目理念。 對於此項目開發，您將使用手寫數字的“MNIST 數據集”。 這是一個獲得數據科學實踐經驗的好項目，因為您將學習項目構建過程中涉及的驚人方法。

如前所述，該項目是通過“卷積神經網絡”實現的。 在此之後，對於實時預測，您將構建一個創造性的基於圖形的用戶界面，用於在畫布上繪製數字，然後您將構建一個用於預測數字的模型。

該項目的重點是開發計算機的能力並增強計算機系統的能力，使其能夠識別人類手寫格式的字符。 然後它將進一步評估它以合理準確地理解它。 通過這個項目實施，您可以了解“Keras”和“Tkinter”庫的實際實施。

這些是您可以研究的一些中級數據科學項目想法。 如果您仍然喜歡測試您的知識並承擔一些艱鉅的項目

3. 高級數據科學項目的想法

3.1 信用卡欺詐檢測項目

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在實施簡單的項目之後，您現在可以轉向一些高級數據科學項目的想法來學習更多概念。 一個這樣的想法是信用卡欺詐檢測。 通過這個項目，您將學習如何將 R 與不同的算法一起使用，例如決策樹、人工神經網絡、邏輯回歸和梯度提升分類器。

您還可以學習使用“信用卡交易”數據集將信用卡交易分類為欺詐活動或真實交易。 您還將學習擬合所有不同類型的模型以及所有模型的繪圖性能曲線。 這是人們能找到的最好的數據科學項目理念之一。

3.2 客戶細分

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這是數據科學領域最受歡迎的數據科學項目之一。 數字營銷是一種先進的方式，通過他們的在線營銷活動為公司定位受眾，以達到營銷目的。 因此，在開展營銷活動之前，首先要完成不同的客戶細分。

客戶細分是非常流行的無監督學習應用之一。 因此，使用聚類方法，公司現在可以輕鬆識別客戶的各個細分市場，以瞄準潛在的用戶群。 對客戶進行劃分，根據性別、興趣領域、年齡、習慣等共同特徵形成群體。

基於這些細節，他們可以有效地營銷每個客戶群。 該項目使用“K-means 聚類”，您將學習如何對性別和年齡等分佈進行可視化。 還可以分析客戶的年收入和平均分值。

3.3 交通標誌識別

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該項目旨在開發一個模型，以使用 CNN 技術在自動駕駛汽車技術中實現高精度。 交通標誌和交通規則對每個駕駛員都至關重要，必須遵守，以免發生事故。 要遵循這些規則，用戶必須了解交通信號的外觀。

獲得駕駛執照的一般規則是，個人必須學習所有駕駛信號。 但是對於自動駕駛汽車，已經開發了諸如使用 CNN 的“交通標誌識別”之類的程序，您可以在其中學習如何編寫一個模型，該模型可以通過輸入圖像來精確識別各種交通信號。

有一個名為“德國交通標誌識別基準”的數據集。 它通常被稱為 GTSRB，用於開發深度神經網絡，用於識別屬於哪個類別類型的所有交通標誌的類別。 您還將學習為應用程序交互構建 GUI 的實用知識。

了解更多： 10 個令人興奮的 Python GUI 項目和初學者主題

底線

在本文中，我們介紹了頂級數據科學項目的想法。 我們從一些您可以輕鬆解決的初學者項目開始。 一旦你完成了這些簡單的數據科學項目，我建議你回去，學習更多的概念，然後嘗試中間項目。

當您感到自信時，您就可以處理高級項目。 如果你想提高你的數據科學技能，你需要掌握這些數據科學項目的想法。 現在繼續測試您通過我們的數據科學項目創意指南收集的所有知識，以構建您自己的數據科學項目！

我們希望您能夠通過我們在此博客中向您介紹的項目想法大幅提高數據科學的所有技能。 但是，如果您是數據科學領域的新手，並且很想學習數據科學並為技術進步建立類似的模型，我們建議您查看關於upGrad 和 IIIT-B 的 PG 文憑課程的在線課程來學習和提陞技能與經驗豐富的專家一起在數據科學世界中工作。

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1.數據科學執行 PG 項目（12 個月）

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2.數據科學理學碩士（18個月）

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