9 идейных проектов по науке о данных для начинающих

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.

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.

One of my favorite datasets on Kaggle:

Amazon Reviews

Ideas for your project:

• Calculate basic product analytics
• Use clustering algorithms to group products
• Endless NLP use cases: sentiment analysis, keyword extraction, summarization

Check it out!

— David Miller 🧮 (@thedavescience) October 21, 2022

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.

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.

The Role of Data Science in Customer Segmentation

Data science has revolutionized the field of customer segmentation by providing businesses with the tools to analyze vast amounts of data quickly and accurately.

— Mastermindzero (@Mg_S_) March 9, 2023

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.

Recommendation systems are one of the most widely used topics of machine learning.

Netflix, YouTube, Amazon: they all use a recommendation system at their core.

Here is a great dataset to learn: https://t.co/j418uwjawL

45,000+ movies. 26M ratings from over 270,000 users. pic.twitter.com/P3HhFKCixQ

— Abacus.AI (@abacusai) January 21, 2023

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.