您需要親自動手的 10 個實時數據科學項目

無論我們是否意識到，幾乎我們進行的每一項在線活動都會留下數字足跡。 我們留下的在線線索有可能挖掘出關於消費者行為和我們周圍世界的有意義的見解。 從在線購物和在 OTT 平台上瀏覽電影到預訂出租車，用戶的每一個在線行為都像是一座信息金礦，數據科學家可以分析這些信息以了解趨勢和模式。 那麼，當實時數據觸手可及時，為什麼不使用它來設計一些令人興奮和引人入勝的數據科學項目呢？

10 個最佳數據科學項目創意

數據科學無疑已成為世界上最搶手的技能之一。 但僅僅學習它的理論是沒有用的，除非你把你的技能付諸實踐。 如果您一直在尋找一些鼓舞人心的數據科學項目創意，這裡列出了適合初學者的 10 大數據科學項目。

1. 假新聞檢測

在一個信息只是一個電話的世界裡，免受假新聞的影響是我們幾乎所有人都買不起的奢侈品。 假新聞是虛假和誤導性信息，通常通過社交媒體和其他在線平台傳播，以在大多數情況下實現政治議程。 更糟糕的是，這些消息的傳播速度比真實消息要快得多。 因此，該項目旨在控制虛假新聞並檢測社交媒體新聞的真實性。 它可以使用 Python 來完成，您必須在其中構建一個 TfidfVectorizer 並使用 PassiveAggressiveClassifier 將新聞分類為“假”和“真”。 所有這些都將在 JupyterLab 中使用 7796×4 形狀的數據集執行。

2. 可視化氣候變化及其對全球糧食供應的影響

數據科學的一個組成部分是將數據洞察可視化並呈現給更多的受眾。 作為該項目的一部分，研究人員的主要目標是可視化全球平均溫度的變化和大氣中二氧化碳濃度的上升。 此外，該數據科學項目還關注不斷變化（和惡化）的全球氣候條件如何影響全球糧食生產。 因此，該項目旨在研究溫度和降水模式變化的影響以及它如何影響主要作物的生產，並比較不同時區的產量。

3. 情緒分析

如今，許多數據驅動的公司利用情緒分析模型來評估消費者對其產品和服務的行為。 它是指對反饋或評論中表達的觀點進行分析和分類的過程，以確定客戶對產品/服務的印像是積極的、消極的還是中性的。 這是一種分類類型，其中類別可以是二元（正面和負面）或多重（快樂、悲傷、憤怒、厭惡等）。 您可以在 R 中實現這個數據科學項目並使用 janeaustenR 或 Tidytext 包數據集。

4.道路車道線檢測

自動駕駛汽車可能看起來仍然像科幻小說中的東西，但現在，它們就在這裡！ 有助於開發無人駕駛汽車的關鍵技術之一是實時車道線檢測系統，該系統在道路上繪製線以引導車輛到車道所在的位置。 它對人類駕駛員也很方便，並顯示了駕駛汽車的方向。 實時道路車道線檢測項目可以用 Python 完成。 目標是開發一個應用程序，通過輸入圖像或連續視頻幀識別道路車道線。

5. 聊天機器人

對於希望提供一流客戶體驗的企業而言，聊天機器人已成為不可或缺的溝通工具。 除了提供個性化的客戶服務外，聊天機器人在組織中也變得司空見慣，因為它們可以節省大量的時間和金錢。 難怪它們的廣泛使用使它們成為最需要嘗試的數據科學項目之一。 聊天機器人使用深度學習技術與消費者互動，主要使用 RNN（循環神經網絡）進行訓練。 聊天機器人項目可以使用 Python 的 Intents JSON 文件數據集來完成。

6.駕駛員睡意檢測

另一個有趣的數據科學項目想法是使用 Python 構建 Keras 和 OpenCV 嗜睡檢測系統。 由於駕駛員在駕駛時睡著了而發生事故是司空見慣的，這個項目是嘗試和緩解問題的好方法。 目標是建立一個模型，以按時檢測困倦駕駛員的行為並通過嗡嗡聲警報發出警報。 它利用深度學習模型，根據人眼是睜眼還是閉眼對圖像進行分類。 當 OpenCV 檢測面部和眼睛的運動時，Keras 使用深度神經網絡來確定駕駛員的眼睛是閉著還是睜著。

7. 性別和年齡檢測

OpenCV 的性別和年齡檢測項目是初學者最激動人心的數據科學項目之一。 它基於計算機視覺，通過這個項目，您將能夠學習 CNN（卷積神經網絡）的實用工具。 這個實時項目旨在開發一個模型，可以通過他/她/他們的面部圖像識別一個人的年齡和性別。 由於面部表情、化妝和照明等各種因素會使確定一個人的實際年齡變得困難，因此該項目使用分類模型而不是回歸模型。 因此，它是一個令人印象深刻的數據科學項目，具有足夠的空間來提升你的編碼技能。

8.手寫數字識別

MNIST 手寫數字數據集是初露頭角的數據科學家和機器學習愛好者的絕佳資源。 該項目通過 CNN 實現，旨在使計算機系統能夠識別手寫格式的字符和數字。 對於實時預測，您將構建圖形用戶界面以在畫布上繪製數字並構建模型來預測數字。 該項目涉及 Keras 和 Tkinter 庫的實際應用，是提高數據科學技能的好方法。

9. 圖片說明生成器

圖像說明生成涉及自然語言處理和計算機視覺，以識別圖像的上下文並用英語等語言描述它們。 儘管使用格式正確的句子準確描述圖像內容具有挑戰性，但它對用戶，尤其是視障人士產生了巨大的影響。 隨著海量數據集的可用性和深度學習技術的進步，可以構建可以為圖像生成標題的模型。 該項目的目標是使用 CNN 和 RNN 創建一個圖像說明生成器。 Flickr8k 是開始使用圖像字幕的優秀數據集。

10.語音情感識別

語音情感識別是一個流行的數據科學項目，通過語音來解釋人類情感。 該數據集包含各種聲音文件以監控人類情緒。 此外，該項目需要使用可以從個人聲音中感知情緒的 MLPClassifier。 這裡使用了用於音樂和音頻分析的 Python 包 Librosa，以及 NumPy、Soundfile、Pysudio 和 Sklearn。 語音情感識別在多個領域都有應用，例如在呼叫中心檢測客戶對產品的反應，在 IVR 系統中改善語音交互，在開發適應個人情緒和情緒的計算機系統等。

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