9 Идеи проекта Data Science для начинающих

Новички должны предпринять научные проекты, поскольку они предоставляют практический опыт и помогают в применении теоретических концепций, изученных на курсах, создании портфеля и улучшении навыков. Это позволяет им получить уверенность и выделяться на конкурентном рынке труда.

Если вы рассмотрите проект диссертации Data Science или просто хотите продемонстрировать мастерство в этой области, проведя независимые исследования и применяя передовые методы анализа данных, могут оказаться полезные идеи проекта.

Анализ настроений обзоров продуктов

Это включает анализ набора данных и создание визуализаций, чтобы лучше понять данные. Например, идея проекта может состоять в том, чтобы изучить пользовательские оценки продуктов на Amazon с использованием методов обработки естественного языка (NLP), чтобы выяснить общее настроение к таким вещам. Для достижения этого можно собрать значительную коллекцию обзоров продуктов от Amazon, используя методы сетевого очистка или API продукта Amazon.

Один из моих любимых наборов данных на Kaggle:

Amazon Reviews

Идеи для вашего проекта:

• Рассчитайте базовую аналитику продукта
• Используйте алгоритмы кластеризации для групповых продуктов
• Бесконечные варианты использования NLP: Анализ настроений, извлечение ключевых слов, суммирование

Проверьте это!
- Дэвид Миллер (@ThedAvescience) 21 октября 2022 г.

После того, как данные будут собраны, их можно предварительно обработать путем удаления остановки слов, препинания и другого шума. Полярность обзора, или то, указывается ли, что в нем, является благоприятной, отрицательной или нейтральной, можно определить путем применения алгоритма анализа настроений к предварительному языку. Чтобы понять общее мнение продукта, результаты могут быть представлены с использованием 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, квадратные метры и количество спален.

Использование модели машинного обучения, которая использует данные рынка жилья, такие как местоположение, количество спален и ванных комнат, квадратные метры и предыдущие данные о продажах, чтобы оценить цену продажи конкретного дома, является одним из примеров проекта по науке о данных, подключенного к прогнозированию дома Цены.

Модель может быть обучена набору данных прошлых продаж дома и протестирована на отдельном наборе данных, чтобы оценить его точность. Конечной целью было бы предложить восприятие и прогнозы, которые могут помочь брокерам, покупателям и продавцам в сфере недвижимости сделать мудрый выбор в отношении цены и тактики покупки/продажи.

Сегментация клиента

Проект сегментации клиентов включает в себя использование алгоритмов кластеризации для групп клиентов на основе их поведения в покупке, демографии и других факторов.

Роль науки данных в сегментации клиентов

Data Science произвела революцию в области сегментации клиентов, предоставляя предприятиям инструменты для быстрого и точного анализа огромных объемов данных.
- Mastermindzero (@mg_s_) 9 марта 2023 г.

Проект науки о данных, связанный с сегментацией клиентов, может включать анализ данных клиентов от розничной компании, таких как история транзакций, демография и поведенческие модели. Целью будет определение отдельных сегментов клиентов с использованием методов кластеризации для групп клиентов с аналогичными характеристиками вместе и определить факторы, которые дифференцируют каждую группу.

Этот анализ может дать представление о поведении клиентов, предпочтениях и потребностях, которые могут быть использованы для разработки целевых маркетинговых кампаний, рекомендаций по продуктам и персонализированного опыта клиентов. Повышая удовлетворенность клиентов, лояльность и прибыльность, розничная компания 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 изучения данных финансовой транзакции и точечных моделей мошеннической деятельности является примером проекта по науке о данных, связанного с обнаружением мошенничества.

Конечная цель состоит в том, чтобы создать надежную модель обнаружения мошенничества, которая может помочь финансовым учреждениям в предотвращении мошеннических транзакций и защите счетов своих потребителей.

Классификация изображений

Этот проект включает в себя создание модели глубокого обучения для классификации изображений по разным категориям. Научный проект классификации изображений может включать в себя создание модели глубокого обучения для классификации изображений по разным категориям на основе их визуальных функций. Модель может быть обучена на большом наборе данных меченых изображений, а затем протестирована на отдельном наборе данных, чтобы оценить его точность.

Конечной целью будет предоставление автоматизированной системы классификации изображений, которую можно использовать в различных приложениях, таких как распознавание объектов, медицинская визуализация и автомобили с самостоятельным вождением.

Анализ временных рядов

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

Целью было бы предложить восприятие и прогнозы, которые могут помочь трейдерам и инвесторам сделать мудрый выбор о покупке, продаже и хранении криптовалют.

Интернет -соскабливание и анализ данных

Веб -скрипинга - это автоматизированный сбор данных с нескольких веб -сайтов с использованием программного обеспечения, такого как BeautySoup или Scrapy, в то время как анализ данных - это процесс анализа полученных данных с использованием статистических методов и алгоритмов машинного обучения. Проект может включать в себя очистку данных с веб -сайта и анализ его с использованием методов науки о данных для получения информации и прогнозов.

Кроме того, это может повлечь за собой сбор информации о поведении клиентов, рыночных тенденциях или других подходящих предметах с намерением предложить организациям или отдельным лицам понимание и практические советы. Конечная цель состоит в том, чтобы использовать массовые объемы данных, которые легко доступны в Интернете для получения проницательных открытий и направления принятия решений, управляемых данными.

Анализ транзакций блокчейна

Проект анализа транзакций блокчейна включает в себя анализ сетевых данных блокчейна, таких как биткойн или Ethereum, для определения шаблонов, тенденций и понимания транзакций в сети. Это может помочь улучшить понимание систем на основе блокчейна и потенциально информировать об инвестиционных решениях или принятии политики.

Ключевая цель состоит в том, чтобы использовать открытость и неизменность блокчейна, чтобы получить свежие знания о том, как ведут себя сетевые пользователи, и позволяет создавать децентрализованные приложения, которые являются более долговечными и устойчивыми.

Источник