Актуальные новости мира криптовалют и новых технологий. Ежедневно публикуем новости, переходи, читай и комментируй.

Актуальное

Криптовалюта

Bitcoin
$53,524.67
+3.59%
Ethereum
$3,133.50
+1.69%
Binance Coin
$396.01
+1.81%
Stellar
$0.12
+0.48%
Monero
$130.88
+4.11%
Dogecoin
$0.09
+1.26%
Ripple
$0.54
-0.19%
Cardano
$0.61
+3.28%
Litecoin
$70.62
+0.51%

9 идейных проектов по науке о данных для начинающих

285

Использовать работу с инициативой для реализации проекта по науке о данных, освоении для начинающих, улучшении своих навыков и портфолио.

Новичкам следует выполнять проекты по науке о данных, поскольку они дают практический опыт и уделяют внимание применению теоретических концепций, исследованиям на курсах, созданию портфолио и приобретению навыков. Это позволяет им завоевать доверие и выделиться на конкурентном рынке труда.

Если вы рассматриваете проект диссертации по науке о данных или просто хотите продемонстрировать свои знания в этой области, проводя независимые и применяя передовые методы анализа данных, можно предположить, что проект может быть ограничен исследованиями.

Online advertising service 1lx.online

Анализ настроения по отзывам о продукции

Это включает в себя анализ набора данных и создание визуализаций для лучшего раскрытия данных. Например, идея проекта может заключаться в исследовании оценок пользователей продуктов на Amazon с использованием методов обработки естественного языка (НЛП), чтобы предложить общее исследование к таким вещам. Для этого можно собрать небольшую коллекцию обзоров продуктов от Amazon, используя методы веб-скрапинга или API продуктов Amazon.

После сбора данных их можно предварительно обработать, удалив стоп-слова, знаки препинания и другие помехи. Затем можно определить полярность обзора или то, является ли указанное в нем настроение благоприятным, отрицательным или нейтральным, алгоритм применения алгоритма анализа настроений к предварительному изучению языка. Чтобы понять общее мнение о продуктах, результаты были использованы с помощью графиков или других инструментов получения данных.

Прогнозирование цен на жилье

Этот проект включает в себя модели создания жилья машинного обучения для прогнозирования цен на различные факторы, такие как расположение, площадь и количество спален.

Online advertising service 1lx.online

Использование моделей машинного оборудования, которые используют данные о жилье, такие как расположение, количество спален и ванных комнат, площадь размеров и данные о предыдущих продажах, для оценки продажной цены на жилье, является обучением из данных исследований по науке о жилье, связанного с этим. прогнозирование дома. Цены.

Модель можно обучить на наборе данных о прошлых продажах домов и протестовать на отдельном наборе данных, чтобы оценить ее точность. Конечной целью было бы представление и прогнозы, которые могли бы помочь брокерам по недвижимости, покупателям сделать мудрый выбор в отношении цен и тактики покупок/продаж.

Сегментация клиентов

Проект сегментации клиентов включает использование алгоритмов кластеризации для группировки клиентов на основе их покупательского поведения, демографических данных и других функций.

Online advertising service 1lx.online

Проект по анализу данных о данных, связанный с сегментацией клиентов, может отображать анализ данных о клиентах розничной компании, таких как история транзакций, демографические данные и модели поведения. Цель состоит в том, чтобы выявить отдельные сегменты клиентов, используя методы кластеризации, чтобы сгруппировать клиентов со схожими признаками вместе и определить факторы, которые различают каждую группу.

Этот анализ может дать использование по назначению, предпочтениям и потребительским отношениям клиентов, которые могут быть использованы для разработки конкретных расчетов, уточнения по продукту и персонализированного обслуживания клиентов. Повышенная удовлетворенность клиентов, лояльность и прибыльность, розничная компания может извлечь выгоду из результатов этого проекта.

Обнаружение мошенничества

Этот проект включает в себя модели создания машинного обучения для выявления мошеннических транзакций в наборе данных. Использование алгоритмов машинного обучения для изучения данных финансовых транзакций и определения приоритетов мошеннической деятельности является требованием проекта по науке о данных, связанных с обнаружением мошенничества.

Конечной целью является создание надежной модели мошенничества, которая может помочь финансовому обществу предотвратить мошеннические оценки и повысить учетные записи своих клиентов.

Классификация изображений

Этот проект включает в себя создание модели глубокого расследования для расследования обвинений по разным категориям. Научный проект по проверке изображений может привести к созданию глубокой модели для проверки изображений по имеющимся категориям на основе их визуальных характеристик. Модель можно обучить большому набору данных с выбранными изображениями, а затем протестовать на отдельном наборе данных, чтобы оценить ее точность.

Конечной целью будет создание системы обнаружения изображений, которую можно будет использовать в различных приложениях, таких как распознавание объектов, медицинская и беспилотная визуализация автомобилей.

Анализ временных рядов

Этот проект включает в себя анализ данных с учетом времени и прогнозирование ожидаемых результатов. Проект анализа временных рядов может составить анализ статистических данных для конкретных криптовалют, таких как биткойн (BTC), с использованием статистических моделей и методов машинного прогнозирования прогнозирования ценовых вычислений.

Цель составлена в том, чтобы предложить представления и прогнозы, которые помогают трейдерам и инвесторам сделать правильный выбор в отношении покупки, продажи и хранения криптовалют.

Система сосредоточения

Этот проект включает в себя создание системы определения, чтобы предлагать продукты или контент пользователей на основе их прошлого поведения и предпочтений.

Проект системы отображения может отображать внешний вид изображения Netflix, такие как история просмотров, рейтинги и поисковые запросы, для создания персонализированных текстур по фильмам и. Цель состоит в том, чтобы выделить пользователей более персонализированный и эффективный опыт работы с платформой, что может повысить эффективность и удержание.

Веб-скрейпинг и анализ данных

Веб-скрапинг — это безопасный сбор данных с нескольких веб-сайтов с использованием таких программ, как BeautifulSoup или Scrapy, анализ данных — это процесс анализа данных с использованием методов статистики и алгоритмов машинного обучения. Проект может просмотреть сбор данных с веб-сайта и их анализ с использованием методов науки о данных, получить представление и прогнозы.

Кроме того, это может быть связано с сбором информации о поведении клиентов, рыночных перспективах или других темах с намерением предложить организациям или затронуть внешние идеи и практические советы. Конечная цель состоит в том, чтобы использовать объем максимальных данных, которые легко доступны в Интернете, для приема прошедших открытий и управления процессами принятия решений на основе данных.

Анализ транзакций в ловушке

Проект анализа транзакций в обнаружении включает анализ показателей плотности дыхания, таких как Биткойн или Эфириум, для измерения величин, показателей и информации о транзакциях в сети. Это может помочь лучше понять системы на основе приближения и предложить информировать об инвестиционных решениях или разработать политику.

Основная цель состоит в том, чтобы использовать том открытости и неизменности обнаружения для получения новых знаний о привлечении пользователей в сети и сделать возможным создание более надежных и децентрализованных устойчивых приложений.

Online advertising service 1lx.online

Комментарии
Russian
English Russian Ukraine Spanish Italy German French UAE Turkey Bengali Malay Vietnamese