9 идей проектов по науке о данных для начинающих

Новичкам следует браться за проекты по науке о данных, поскольку они дают практический опыт и помогают применять теоретические концепции, изученные на курсах, создавать портфолио и улучшать навыки. 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 исследования и применяя лучшие практики в области науки о данных, следующие идеи проектов могут быть вам полезны.

Анализ настроений на основе отзывов о продуктах

Он включает в себя анализ набора данных и создание визуализаций для лучшего понимания данных. Например, с помощью методов обработки естественного языка (NLP) идея проекта может состоять в том, чтобы изучить пользовательские оценки товаров на Amazon, чтобы узнать общее отношение к таким вещам. Для этого вы можете собрать значительную коллекцию отзывов о продуктах с Amazon, используя методы парсинга веб-страниц или API продуктов Amazon.

«Один из моих любимых наборов данных на Kaggle:
Амазон Отзывы
Идеи для вашего проекта:
• Расчет базовой товарной аналитики.
• Используйте алгоритмы кластеризации для группировки продуктов.
• Бесконечные варианты использования НЛП: анализ настроений, извлечение ключевых слов, обобщение.
Проверьте это!» пишет Дэвид Миллер (@thedavescience).

После сбора данных их можно предварительно обработать, чтобы удалить стоп-слова, знаки препинания и другие помехи. Затем можно определить полярность отзыва или то, является ли указанное в нем настроение благоприятным, отрицательным или нейтральным, применяя алгоритм анализа настроений к предварительно обработанному языку. Чтобы понять общее мнение о продукте, результаты можно представить с помощью графиков или других инструментов визуализации данных.

Прогнозирование цен на жилье

Этот проект включает в себя создание модели машинного обучения для прогнозирования цен на жилье на основе различных факторов, таких как местоположение, площадь и количество комнат.

Применение модели машинного обучения, которая использует данные рынка жилья, такие как местоположение, количество спален и ванных комнат, площадь в квадратных футах и ​​данные о предыдущих продажах, для оценки продажной цены конкретного дома, является одним из примеров проекта по науке о данных.

Модель можно обучить на наборе данных о прошлых продажах жилья и протестировать на отдельном наборе данных, чтобы оценить ее точность. Конечной целью могут быть прогнозы, которые могут помочь брокерам, покупателям и продавцам недвижимости сделать правильный выбор в отношении цены и тактики покупки/продажи.

Сегментация клиентов

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

«Роль науки о данных в сегментации клиентов

Наука о данных произвела революцию в сегментации клиентов, предоставив предприятиям инструменты для быстрого и точного анализа огромных объемов данных», — пишет Mastermindzero (@Mg_S_).

Проект по науке о данных, связанный с сегментацией клиентов, может включать анализ данных о клиентах розничной компании, таких как история транзакций, демографические данные и модели поведения. Цель состоит в том, чтобы определить отдельные сегменты клиентов с помощью методов кластеризации, чтобы сгруппировать клиентов со схожими характеристиками и определить факторы, которые отличают каждую группу.

Этот анализ может дать представление о поведении, предпочтениях и потребностях клиентов, которые можно использовать для разработки целевых маркетинговых кампаний, рекомендаций по продуктам и персонализированного обслуживания клиентов. Повышая удовлетворенность клиентов, лояльность и прибыльность, ритейлер может извлечь выгоду из результатов этого проекта.

Обнаружение мошенничества

Этот проект включает в себя создание модели машинного обучения для обнаружения мошеннических транзакций в наборе данных. Использование алгоритмов машинного обучения для проверки данных финансовых транзакций и выявления моделей мошеннической деятельности является примером проекта по науке о данных, связанного с обнаружением мошенничества.

Конечная цель — создать надежную модель обнаружения мошенничества, которая поможет финансовым учреждениям предотвращать мошеннические транзакции и защищать счета своих клиентов.

Классификация изображений

Этот проект включает в себя создание модели глубокого обучения для классификации изображений по разным категориям. Научный проект по классификации изображений может включать создание модели глубокого обучения для классификации изображений по различным категориям на основе их визуальных характеристик. Модель можно обучить на большом наборе данных с помеченными изображениями, а затем протестировать на отдельном наборе данных, чтобы оценить ее точность.

Конечной целью будет создание автоматизированной системы классификации изображений, которую можно будет использовать в различных приложениях, таких как распознавание объектов, медицинская визуализация и самоуправляемые автомобили.

Анализ временных рядов

Этот проект включает в себя анализ данных с течением времени и прогнозирование будущих тенденций. Проект анализа временных рядов может включать анализ исторических ценовых данных для конкретной криптовалюты, такой как биткойн, с использованием статистических моделей и методов машинного обучения для прогнозирования будущих ценовых тенденций.

Цель состоит в том, чтобы предложить идеи и прогнозы, которые могут помочь трейдерам и инвесторам сделать правильный выбор в отношении покупки, продажи и хранения криптовалют.

Система рекомендаций

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

«Системы рекомендаций — одна из наиболее широко используемых тем в машинном обучении.
Netflix, YouTube, Amazon: все они используют систему рекомендаций в своей основе.
Вот отличный набор данных для изучения:
45 000+ фильмов. 26 миллионов оценок от более чем 270 000 пользователей. pic.twitter.com/P3HhFKCixQ», — написал Abacus.AI (@abacusai) 21 января 2023 года.

Дизайн системы рекомендаций может включать анализ пользовательских данных Netflix, таких как история просмотров, рейтинги и условия поиска, для создания персонализированных рекомендаций для фильмов и телешоу. Цель состоит в том, чтобы предоставить пользователям более персонализированный и актуальный опыт работы с платформой, что может повысить вовлеченность и удержание.

Веб-скрапинг и интеллектуальный анализ данных

Веб-скрапинг — это автоматизированный сбор данных с нескольких веб-сайтов с использованием таких программ, как BeautifulSoup или Scrapy, а анализ данных — это процесс анализа полученных данных с использованием статистических методов и алгоритмов машинного обучения. Чтобы получить представление и сделать прогноз, проект может включать сбор данных с веб-сайта и их анализ с использованием методов науки о данных.

Кроме того, это может повлечь за собой сбор информации о поведении клиентов, рыночных тенденциях или других соответствующих темах с целью предложения идей и практических советов организациям или частным лицам. Конечная цель — использовать огромные объемы данных, которые легко доступны в Интернете, чтобы делать важные открытия и принимать решения на основе данных.

Анализ транзакций в блокчейне

Проект анализа транзакций блокчейна включает анализ сетевых данных блокчейна, таких как Биткойн или Эфириум, для выявления закономерностей, тенденций и информации о транзакциях в сети. Это может помочь улучшить понимание систем на основе блокчейна и потенциально информировать об инвестиционных решениях или разработке политики.

Основная цель — использовать открытость и неизменность блокчейна для получения новых знаний о поведении пользователей сети и создания более надежных и устойчивых децентрализованных приложений.