13 個令人興奮的美國初學者數據科學項目創意和主題 [2023]

數據科學項目非常適合練習和繼承新的數據分析技能，以在競爭中保持領先地位並獲得寶貴的經驗。 它們允許您處理不同類型的數據，應用不同的技術和工具，並更好地了解數據科學領域。 這裡有 13 個適合初學者的激動人心的數據科學項目，您可以查看這些項目來開始您的旅程。

數據科學項目的想法和主題

1. 機器學習網頁抓取

Web 抓取與機器學習是相對較新的數據科學項目理念之一，它結合了 Web 抓取和 ML 的強大功能。 您可以快速準確地從網站收集數據並使用它來生成業務洞察力。

在這個數據科學項目中，您可以從網站中提取結構化和非結構化數據，將其存儲在數據庫或結構化格式（例如 CSV 或 JSON 文件）中，然後使用用 R 或 Python 編寫的機器學習算法來識別模式、趨勢、以及來自網頁數據的見解。

2. 分析和可視化美國人口普查數據

機器學習可用於分析和可視化美國人口普查數據。 它可用於識別數據中的模式和趨勢，並開髮用於預測人口趨勢的預測模型。 這是您的簡歷中最有趣的數據科學研究主題之一。

• 從美國人口普查局收集美國人口普查數據。
• 通過清理和組織數據來預處理數據。
• 創建模型以使用機器學習算法分析數據。
• 使用圖表、圖形和其他可視化方式可視化結果。

3. 使用 MNIST 數據集進行手寫數字分類

MNIST 數據集是一個手寫數字數據庫，用作測試各種機器學習算法的基準。 它有 60,000 張訓練圖像和 10,000 張測試圖像。 圖像為 28×28 像素且為灰度。

• 下載MNIST 數據集並將其拆分為訓練集和測試集。
• 標準化像素值，將它們轉換為浮點數，並將數據重塑為正確的格式。
• 創建一個卷積神經網絡 (CNN) 模型來對數字進行分類。
• 使用適當的優化器和損失函數在訓練集上訓練模型。
• 在測試集上評估模型並測量其準確性。
• 調整模型的參數和超參數以提高其準確性。

4. 了解和預測股市走勢

使用機器學習來理解和預測股市走勢是最好的數據分析項目創意之一。 通過利用數據科學和機器學習的力量，投資者和交易員可以製定更複雜的股票交易策略並在市場中獲得優勢

• 從金融市場收集數據，例如股票價格、交易量和新聞。
• 規範化數據並刪除任何異常值。
• 使用回歸、決策樹和神經網絡等機器學習技術構建模型。
• 通過在測試數據集上測試模型並測量每個模型的性能來評估模型。
• 通過調整模型的超參數或向數據添加更多特徵來優化模型。

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5. 使用機器學習檢測信用卡欺詐

數據科學和機器學習可用於識別可疑和欺詐性交易，例如信用卡欺詐。

• 收集數據，包括有關欺詐和非欺詐信用卡交易的信息，例如交易的時間和日期、金額和涉及的商家。

• 刪除任何不相關的數據，規範化數據，並刪除任何異常值。

• 使用特徵選擇、特徵工程和降維等技術。

• 使用決策樹、支持向量機、邏輯回歸和神經網絡等技術訓練模型。

• 使用交叉驗證、精度和召回技術評估模型。

6. 構建具有協同過濾的推薦系統

協同過濾是一種推薦系統，它使用其他用戶的偏好向給定用戶推薦項目。 它通常用於電子商務和流媒體平台應用程序，例如 Netflix 和亞馬遜，根據其他具有相似興趣的用戶喜歡或觀看的內容來推薦用戶可能感興趣的項目

• 收集有關他們喜歡或與之交互的項目的用戶數據。
• 創建一個用戶-項目矩陣，一個包含有關每個用戶的信息以及他們與哪些項目進行交互的表格。
• 根據與兩個項目交互過的用戶的偏好，通過計算項目彼此之間的相似程度來生成項目到項目的相似性分數。
• 使用這些相似性分數為每個用戶生成推薦，方法是將他們與用戶-項目矩陣中與他們已經與之交互的項目相似的項目進行匹配。

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7. 分析和可視化房地產數據

美國的房地產數據可以使用機器學習技術進行分析和可視化。 這是數據分析項目的想法之一，機器學習可以預測房地產的未來趨勢，幫助投資者和買家做出明智的決定。

• 從房地產清單和公共記錄中收集數據。 這包括位置、大小、便利設施、價格和其他相關特徵。
• 清理並準備數據以供分析。 這包括刪除任何異常值、規範化數據並將其轉換為適合分析的格式。
• 使用描述性和推論性統計來分析數據並發現見解。 這包括計算匯總統計數據、創建可視化效果以及執行測試以檢測相關性和其他模式。
• 使用數據可視化來交流見解。 這包括創建圖表、地圖和其他可視化效果以幫助說明數據和傳達關鍵發現。

8. 使用 CNN 進行人臉識別

卷積神經網絡 (CNN) 可用於面部識別，方法是拍攝面部照片，然後學習每張面部的特徵。 CNN 將學習每張臉的特徵，然後在出現時識別出一張臉。

• 收集標記圖像的數據集。 該數據集應包含人臉圖像，每張圖像都有標籤，指示圖像中的人物。

• 通過調整大小、將它們轉換為灰度和歸一化像素值來預處理圖片。

• 將數據集拆分為訓練集、驗證集和測試集。

• 設計卷積神經網絡 (CNN) 架構。 這可能涉及選擇層數、內核大小、激活函數類型和其他超參數。

• 在訓練集上訓練模型。 監控驗證集性能以確定何時停止訓練。
• 在訓練集上評估模型。

9. 使用情感分析分析社交網絡數據

情感分析是分析社交網絡數據的強大工具。 它可以幫助我們了解人們對特定主題或產品的感受。 借助機器學習，我們可以構建強大的模型來分析大量數據以準確識別情緒。

• 從社交網站收集數據。 這可以通過使用 API 來完成。
• 使用自然語言處理 (NLP) 技術將數據轉換為合適的格式，以從文本中提取相關特徵或應用其他數據轉換技術。
• 對其應用機器學習模型。 用於情感分析的常見模型包括支持向量機、邏輯回歸和神經網絡。
• 評估分析結果以了解模型的工作準確性。

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10. 深度學習圖像分類

該項目旨在創建一個深度學習模型，該模型可以使用各種技術對圖像進行分類和識別。 本項目選用的數據集是 ImageNet 數據庫。 這些圖像將被標記為適當的類別，例如動物、植物、物體和人。

• 收集和預處理數據：
  • 收集要分類的圖像。
  • 預處理圖像（調整大小、規範化等）。 這可以通過 Keras 庫來完成。

• 定義模型架構：
  • 選擇卷積神經網絡 (CNN) 模型。 配置層、激活函數、優化器等。

• 訓練模型：
  • 將圖像輸入模型。
  • 監控培訓過程。
  • 根據需要調整模型參數。

• 測試模型：
  • 輸入看不見的數據作為測試數據。
  • 查看測試結果。

11. 無監督機器學習異常檢測

無監督機器學習異常檢測是指使用無監督機器學習算法檢測數據集中的異常值或異常的過程。

用於異常檢測的最常見的無監督機器學習算法包括聚類算法（例如 k-means）、基於密度的算法（例如 DBSCAN）和異常值檢測算法（例如 Isolation Forest）。 這些算法可用於檢測各種數據集中的異常，例如金融數據、時間序列數據和圖像數據。

12.分析和可視化空氣污染數據

空氣污染是全球主要的健康問題，會嚴重影響人類健康、環境和氣候。 監測和評估空氣質量的一種方法是收集和分析空氣污染數據。

• 收集空氣污染數據，包括有關空氣質量、溫度、濕度、風速和與分析相關的其他變量的信息。
• 清理和預處理數據。
• 使用統計和機器學習算法來分析數據並確定空氣污染與其他環境變量之間的模式或相關性。
• 使用各種可視化工具（例如圖表、散點圖和熱圖）可視化數據。
• 解釋分析結果並總結空氣污染數據。

13. 使用機器學習進行時間序列預測

該項目旨在開髮用於時間序列預測的機器學習模型。

• 收集您要預測的時間序列數據。 這可能包括與銷售、客戶或庫存相關的數據。
• 使用數據可視化技術了解數據中的潛在趨勢和模式。
• 通過將數據轉換為適合建模的格式來準備數據。
• 選擇適合您要解決的預測問題的機器學習模型。
• 使用準備好的數據訓練模型。
• 評估模型的性能並確定可以改進的區域。
• 調整模型的參數以提高其性能。

結論

數據科學項目在幫助更有效地理解和解釋數據方面具有無價的價值。 通過參與數據科學項目主題，您可以獲得洞察力、市場競爭優勢，並做出更好、更明智的決策。 此外，數據科學項目可以幫助發現可以優化流程和最大化資源的隱藏趨勢和關係。

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