علم البيانات مجال سريع النمو ، وهناك طلب كبير على علماء البيانات. إذا كنت مهتمًا بمهنة في علم البيانات ، فإن إحدى أفضل الطرق للتعلم هي العمل في مشاريع علوم البيانات. في هذه المقالة ، سنناقش مشاريع علوم البيانات المثالية للمبتدئين والخبراء على حدٍ سواء. سنغطي أيضًا كل جزء من المعلومات حول علم البيانات لمساعدتك في التعرف على كيفية عمله.
ما هو مشروع علوم البيانات
مشروع علم البيانات هو وسيلة لوضع معرفتك موضع التنفيذ. يمكنك وضع قدراتك في جمع البيانات ، والتنقية ، والتحليل ، والتصور ، والبرمجة ، والتعلم الآلي ، وغيرها من المجالات للعمل في مشروع نموذجي. إنه يساعد في تطبيق قدراتك على مواجهة الصعوبات في العالم الفعلي. إذا أكملت ذلك بنجاح ، يمكنك تضمين ذلك في محفظتك لإثبات قدراتك لأصحاب العمل في المستقبل.
أفكار لمشروعات علوم البيانات
للكشف عن أنماط مهمة في كل من البيانات المنظمة وغير المهيكلة ، يستخدم علماء البيانات مجموعة متنوعة من الأساليب والعمليات والخوارزميات العلمية وأنظمة استخراج المعرفة.
نظرًا لتطور الذكاء الاصطناعي والتقنيات الجديدة الأخرى ، شهد علم البيانات طفرة حديثة من المتوقع أن تزداد فقط. ستظهر فرص أكثر في السوق مع بدء المزيد من الصناعات في التعرف على قيمة علم البيانات.
أفضل المشاريع للمبتدئين في علم البيانات للطلاب الجدد في بايثون أو علم البيانات بشكل عام ، سيقدم هذا القسم قائمة بأفكار مشاريع علوم البيانات. سيكون لديك جميع الموارد اللازمة لتكون مطور علم بيانات ناجحًا إذا كنت تستخدم هذه الأفكار لمشاريع علوم بيانات Python. يتم سرد أفكار مشروع علوم البيانات مع شفرة المصدر أدناه.
# 1. الكشف عن استخدام بايثون للأخبار الوهمية
ليست هناك حاجة لتقديم أخبار مزيفة. في عالم اليوم المتصل عالميًا ، من السهل جدًا نشر معلومات خاطئة عبر الإنترنت. أحيانًا يتم نشر الأخبار المزيفة عبر الإنترنت من خلال مصادر غير موثوقة ، مما يسبب مشاكل للجمهور المستهدف ، ويخشى الناس ، وأحيانًا يلهم العنف. يعد تحديد صحة المحتوى أمرًا بالغ الأهمية لمنع انتشار الأخبار المزيفة ، وهو أمر يمكن أن تفعله مبادرة علوم البيانات هذه. يمكن استخدام Python لهذا الغرض ، ويتم استخدام TfidfVectorizer لبناء نموذج. يمكنك استخدام PassiveAggressiveClassifier للتمييز بين الأخبار الحقيقية والأخبار الزائفة. تعد برامج Python مثل Pandas و NumPy و sci-kit-Learn مناسبة لهذا المشروع.
# 2. التعرف على خطوط الطريق لين
اقتراح مشروع آخر للمبتدئين في علم البيانات هو استخدام لغة Python المضمنة في أنظمة الكشف عن الخط المباشر. في هذا المشروع ، تم رسم خطوط على الطريق لتكون بمثابة تعليمات للكشف عن الحارات للسائقين البشر. حيث يتم تحديد المسارب للقيادة البشرية بالخطوط المرسومة على الطرق. كما يصف كيفية قيادة السيارة. يعتمد تطوير السيارات ذاتية القيادة على هذا التطبيق. يعتمد تطوير السيارات ذاتية القيادة على هذا التطبيق الخاص بمشروع علوم البيانات.
# 3. مشروع التحليل العاطفي
تحليل المشاعر هو عملية تحليل المواد المكتوبة لتحديد المواقف والأفكار التي قد تكون مستقطبة إيجابًا أو سلبًا. هذا شكل من أشكال التصنيف تكون فيه الفئات إما كثيرة (سعيد ، غاضب ، حزين ، مقرف ، إلخ) أو ثنائي (متفائل أو متشائم). يتم استخدام مجموعة البيانات التي تقدمها حزمة Janeausten R في المشروع ، والتي يتم تنفيذها بلغة البرمجة R. يتم تنفيذ صلة داخلية على معاجم الأغراض العامة AFINN و Bing و Loughran ، وتظهر النتائج على هيئة سحابة كلمات.
مشاريع في علوم البيانات لتجربتها
قد يكون من الصعب فهم علم البيانات في البداية ، ولكن مع الممارسة المستمرة ، ستبدأ في فهم المفاهيم والمصطلحات العديدة المستخدمة في هذا المجال. بصرف النظر عن قراءة الأدبيات ، فإن القيام بمشاريع مفيدة من شأنها تحسين مهاراتك وتحسين سيرتك الذاتية هو أفضل طريقة للحصول على مزيد من التعرض لعلوم البيانات.
# 1. بناء روبوتات المحادثة
تستفيد الشركات بشكل كبير من روبوتات المحادثة لأنها تعمل بسلاسة ودون أي تأخير. إنها تقلل تمامًا من الجهد المبذول لدعم العملاء من خلال أتمتة جزء كبير من الإجراء. تستخدم روبوتات المحادثة مجموعة من الأساليب التي يدعمها الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلم البيانات.
تفسر روبوتات الدردشة مدخلات المستهلك وتستجيب باستجابة مناسبة محددة. يمكن استخدام الشبكات العصبية المتكررة ومجموعة بيانات JSON المقصودة لتدريب روبوت المحادثة ، ويمكن استخدام Python للتنفيذ. سيحدد هدف روبوت الدردشة الخاص بك ما إذا كنت تريده أن يكون مجالًا مفتوحًا أو مجالًا محددًا. تصبح روبوتات المحادثة هذه أكثر ذكاءً ودقة لأنها تعالج المزيد من اللقاءات.
# 2. توقع حرائق الغابات
تطبيق فعال آخر لعلم البيانات هو إنشاء نظام للتنبؤ بحرائق الغابات وحرائق الغابات. يُعرف الحريق غير المنضبط في الغابة باسم حرائق الغابات أو حرائق الغابات. تسبب كل حريق في الغابة في إلحاق ضرر كبير بالبيئة وموائل الحياة البرية والممتلكات الخاصة.
يمكن استخدام مجموعة K-mean clustering لتحديد نقاط الحريق الرئيسية وشدتها ، مما يسمح لك بتنظيم وحتى التنبؤ بالطابع الفوضوي لحرائق الغابات. قد يساعد هذا في تخصيص الموارد بالطريقة الصحيحة. لتحسين دقة النموذج الخاص بك ، يمكنك أيضًا دمج بيانات الأرصاد الجوية لتحديد الأوقات والمواسم النموذجية لحرائق الغابات.
# 3. تصنيف سرطان الثدي
أنشئ نظامًا للكشف عن سرطان الثدي باستخدام Python إذا كنت تبحث عن مشروع رعاية صحية لتضمينه في محفظتك. أفضل طريقة لمكافحة سرطان الثدي هي اكتشافه مبكرًا وتنفيذ الإجراءات الوقائية اللازمة. حالات سرطان الثدي آخذة في الارتفاع.
# 4. تحليل المشاعر
تحليل المشاعر ، والذي يشار إليه أيضًا باسم التنقيب عن الرأي ، هو أسلوب مدعوم بالذكاء الاصطناعي يمكّنك بشكل أساسي من تحديد أفكار الأشخاص حول موضوع أو منتج ما وجمعها وتقييمها. يمكن أن تأتي هذه الآراء من مجموعة من المصادر ، مثل مراجعات الإنترنت أو نتائج الاستطلاع ، وقد تعبر عن مجموعة متنوعة من المشاعر ، بما في ذلك السعادة والغضب والإيجابية والحب والسلبية والحماس وغير ذلك.
عمليات علم البيانات
تحضير واكتساب البيانات
نادرًا ما يتم جمع البيانات مع وضع مهام النمذجة القادمة في الاعتبار. يمكن أن يتأثر التصميم الكامل للحلول بمعرفة البيانات التي يمكن الوصول إليها ، وأين توجد ، والمفاضلات بين إمكانية الوصول وتكلفة التجميع. إذا واجهت الفرق مشكلة جديدة في توافر البيانات ، فغالبًا ما يحتاجون إلى العودة إلى اختيار القطع الأثرية.
إن عملية اكتساب أقصى قيمة تحليلية من عناصر البيانات المتاحة هي عملية تكرارية وعادة ما تتبع فهم البيانات. ساعدتنا الممارسات التالية الموصى بها على تبسيط عملية صعبة في كثير من الأحيان.
# 1. تحقق من تصورات أصحاب المصلحة
غالبًا ما يمتلك أصحاب المصلحة حدسًا قويًا بشأن الخصائص المهمة وفي أي اتجاه. تستخدم العديد من الفرق الفعالة هذا الحدس لتوجيههم نحو الحقائق ذات الصلة وإطلاق عملية هندسة الميزات.
# 2. استخدام مجموعات البيانات كجزء قابل لإعادة الاستخدام
بالنظر إلى العمل المستثمر في جمع البيانات وتنقيتها ، من الضروري إتاحة المخرجات لإعادة الاستخدام. تقوم العديد من الشركات بتطوير مجموعات بيانات تحليلية أو نمذجة ككيانات رئيسية مشتركة ، مما يلغي الحاجة إلى الاستيفاء المتكرر للقيم الفارغة والاستبعاد الخارجي. لضمان قدرة الموظفين على البناء على عمل سابق ، بدأت العديد من الشركات في الانتقال إلى متاجر الميزات. أيا كان الاسم ، يجب أن يكون الجهد المبذول لإنشاء مجموعات البيانات هذه قادرًا على الاستعلام والتدقيق للدراسة المستقبلية المحتملة بالإضافة إلى خطوط الإنتاج المبسطة.
# 3. مراقبة استهلاك البيانات في المستقبل
تستثمر العديد من الشركات مبالغ كبيرة من المال في الحصول على بيانات خارجية أو تخصيص موارد داخلية لجمع البيانات دون معرفة ما إذا كانت البيانات ستكون ذات قيمة. للمساعدة في اتخاذ قرارات الاستثمار في البيانات ، تتعقب إحدى مؤسسات التصنيف الائتماني العليا عدد المشاريع والتطبيقات الموجهة للأعمال التي تستخدم كل مجموعة بيانات خارجية.
# 4. إنشاء "مسرحية" لتقييم ودمج البيانات الخارجية
تستخدم الفرق بشكل متزايد مجموعات البيانات البديلة ، مثل البيانات الاجتماعية وبيانات الموقع والعديد من الأنواع الأخرى ، لمعرفة المزيد عن عملائها. تتم إزالة عنق الزجاجة الكبير من قبل الشركات التي سهلت عملية اختيار البائعين ومراجعة البيانات والشراء والاستيعاب. إنشاء عملية تتطلب بشكل متكرر التنسيق بين الأعمال وتكنولوجيا المعلومات والشؤون القانونية والمشتريات. قام أحد صناديق التحوط بتخفيض الفترة بين التقييم والاستيعاب من أشهر إلى أسابيع ، مما ساعده في الحفاظ على ميزة تنافسية في سوق متقلب.
التطوير والبحث
هناك العديد من الأدلة حول أفضل الممارسات التقنية ، ويعتبر هذا جوهر عملية علم البيانات. تتناول أفضل الممارسات المدرجة أدناه العديد من المشكلات الرئيسية التي تتسبب في معاناة مؤسسات علوم البيانات.
# 1. إنشاء نماذج بسيطة
لا تستسلم للحافز لاستخدام جميع الوظائف الخمسمائة. عملت إحدى الشركات على الميزات وضبطت المعلمات الفائقة لأسابيع. اكتشفوا لاحقًا أن العديد منهم كانوا إما أ) لم يتم جمعهم في الوقت الفعلي ، مما يجعلها غير مجدية لحالة الاستخدام المقصودة ، أو ب) محظورة بسبب مشكلات الامتثال. استقروا في النهاية على نموذج مباشر من خمس ميزات ثم تعاونوا مع فريق تكنولوجيا المعلومات لديهم لالتقاط المزيد من البيانات في الوقت الفعلي للتكرار التالي.
# 2. ضع جدولاً لمشاركة الرؤى
يحدث أحد أكثر أوضاع الفشل شيوعًا ، كما ذكرنا سابقًا ، عندما تقدم فرق علوم البيانات استنتاجات إما متأخرة جدًا أو لا تتطابق مع كيفية عمل المؤسسة حاليًا. أبلغ الآخرين باكتشافاتك في أسرع وقت ممكن. على سبيل المثال ، تتطلب إحدى شركات تكنولوجيا المعلومات الكبرى من علماء البيانات لديها الكشف عن رؤية ثاقبة كل ثلاثة إلى أربعة أيام. إذا لم يتمكنوا من كتابة منشور موجز في مدونة حول اكتشافاتهم المتزايدة من حيث فهم الشركات ، فمن المحتمل أن يكونوا في حالة تفوق.
التحقق
مراجعة التعليمات البرمجية ليست سوى جزء صغير من التحقق من الصحة. لدينا ثقة في أنه يمكننا زيادة أداء الأعمال باستمرار باستخدام علم البيانات بفضل المراجعة الدقيقة لافتراضات البيانات وقاعدة الكود وأداء النموذج ونتائج التنبؤ. يعد إشراك أصحاب المصلحة والتحقق من النتائج أمرًا بالغ الأهمية خلال هذه الفترة. الهدف النهائي هو الحصول على موافقة من جميع الأطراف ذات الصلة ، بما في ذلك الشركة وأي فريق مستقل للتحقق من صحة النموذج وتكنولوجيا المعلومات ، وبشكل متزايد ، من الناحية القانونية أو الامتثال.
# 1. تأكد من أن المشروع قابل للتكرار وله تاريخ واضح
يجب فحص افتراضات النموذج والحساسيات بالتفصيل ، من العينة الأولية إلى المعلمات المفرطة والتنفيذ الأمامي ، كجزء من عملية التحقق من الجودة. إذا قضى المدقق 90٪ من وقته في جمع الوثائق ومحاولة تكرار البيئات ، فهذا مستحيل عمليًا. تسجل الشركات الرائدة ليس فقط الكود ولكن السجل التجريبي بأكمله. يوضح الرسم البياني التالي ، الذي تم إنشاؤه لعميل مؤسسة كبيرة ، هذا بشكل فعال.
# 2. استخدم التحقق الآلي للمساعدة في التفتيش البشري
لا يرتبط اختبار الوحدة بشكل مباشر بعلم البيانات نظرًا لطبيعته غير الحتمية ، على الرغم من أن عملية التحقق من الصحة غالبًا ما تتضمن مراحل متكررة يمكن أتمتتها. قد يكون هذا تشخيصًا تلقائيًا ، أو مجموعة من الإحصائيات الموجزة والرسوم البيانية ، أو اختبار خلفي للمحفظة ، أو أي إجراء آخر. من خلال القيام بذلك ، قد يركز المدققون البشريون على المناطق الرمادية الحاسمة.
# 3. احتفظ بسجل دقيق للمحادثة
غالبًا ما يكون اتخاذ قرارات ذاتية أثناء عملية تطوير النموذج ضروريًا لتنقية البيانات وإنشاء الميزات والعديد من المراحل الأخرى. على سبيل المثال ، يمكن لمتغير "القرب من متجر الخمور" أن يحسن القدرة التنبؤية عند إنشاء نموذج التنبؤ بسعر العقار. ومع ذلك ، قد يكون من الضروري إجراء مناقشة مستفيضة حول كيفية حسابه وما إذا كان مسموحًا به من وجهة نظر الامتثال بين العديد من أصحاب المصلحة. تم إعداد بنية وإجراءات المؤسسات الرائدة لجمع هذه التعليقات والمناقشات والاحتفاظ بها معًا في مكان واحد بدلاً من تفريقها عبر سلاسل بريد إلكتروني متعددة.
# 4. احتفظ بالنتائج الفارغة في مكانها
حتى إذا لم ينتج عن المشروع أي فوائد مادية ولم يتم إدخاله في الإنتاج ، فمن المهم تسجيله والاحتفاظ به في مستودع المعرفة المركزي. في كثير من الأحيان ، نسمع أن علماء البيانات يعيدون إجراء البحوث التي تم إجراؤها بالفعل دون معرفة الدراسات السابقة.
مشروع بايثون لعلوم البيانات
حان الوقت لوضع معرفتك المكتسبة حديثًا عن Python وعلوم البيانات لاستخدامها والبدء في اكتساب الخبرة. ستتحسن مهارات حل المشكلات لديك نتيجة لهذه المهام. بالإضافة إلى ذلك ، سوف يعلمك أفكارًا وتقنيات جديدة ، وسيساعدك على فهم دورة حياة المشروع بأكملها.
# 1. كشط تمويل ياهو لأسعار الأسهم
الجانب الأكثر أهمية في وظائف محللي البيانات ومهندسي ذكاء الأعمال وعلماء البيانات هو تجريف الويب. لكتابة عناكب الويب أو برامج الكشط للحصول على دفق مستمر من البيانات في الوقت الفعلي من العديد من مواقع الويب ، يجب أن تكون على دراية بمجموعة متنوعة من تقنيات Python.
# 2. مشروع لتحليل الوصول إلى Instagram
ليس الهدف من الدراسات التحليلية تقديم تصورات جميلة. من المهم فهم المعلومات ونقلها بوضوح. تنظيف البيانات ، والتحليل الإحصائي ، وإضافة الرسم البياني لتصور البيانات ، وشرح أصحاب المصلحة غير التقنيين ، والتحليل التنبئي كلها مهام يجب على عالم البيانات إنجازها.
# 3. مشروع كامل للتنبؤ وتحليل السلاسل الزمنية
الصناعة المالية لديها طلب كبير على تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ بها. من أجل منع الكوارث وزيادة أرباح أصحاب المصلحة ، تقوم الشركات بإنشاء مناهج جديدة لفهم الأنماط والاتجاهات.
ما هي مشاريع علوم البيانات؟
مشروع علم البيانات هو وسيلة لوضع معرفتك موضع التنفيذ. يمكنك وضع قدراتك في جمع البيانات ، والتنقية ، والتحليل ، والتصور ، والبرمجة ، والتعلم الآلي ، وغيرها من المجالات للعمل في مشروع نموذجي. إنه يساعد في تطبيق قدراتك على مواجهة الصعوبات في العالم الفعلي.
كيف أجد مشروع علم بيانات جيد؟
- المشاركة في فعاليات التواصل والتواصل الاجتماعي.
- استخدم هواياتك واهتماماتك لتوليد أفكار جديدة.
- إصلاح المشاكل في عملك اليومي.
- تعرف على مجموعة أدوات علوم البيانات.
- قم بإنشاء إجابات علوم البيانات الخاصة بك.
كيف تقوم بمشروع علم البيانات للأعمال؟
- حدد بيان المشكلة
- جمع البيانات
- تنظيفه
- تحليله ونمذجه.
- التحسين والنشر.
ما هو مثال لمشروع علوم البيانات؟
يعد تقسيم العملاء أحد أكثر مبادرات علوم البيانات شهرة. قبل البدء في أي تسويق ، تنشئ الشركات عدة مجموعات من العملاء. أحد الاستخدامات التعليمية الشائعة غير الخاضعة للإشراف هو تجزئة العملاء. تستخدم الشركات التجميع لتحديد مجموعات العملاء الفرعية واستهداف قاعدة المستخدمين المحتملين.
كيف يجب أن أبدأ مشروع علم البيانات؟
- اختر مجموعة بيانات.
- حدد IDE
- ضع قائمة بجميع الإجراءات بالتفصيل
- اتخذ الإجراء واحدًا تلو الآخر
- قم بعمل ملخص ووزعه عبر منصات مفتوحة المصدر
ما هي أنواع مشاريع علوم البيانات؟
- مشاريع لتطهير البيانات
- مشاريع لتحليل البيانات الاستكشافية
- المبادرات التي تتضمن تصور البيانات (المشاريع التفاعلية بشكل مثالي)
- المشاريع التي تتضمن تعلم الآلة (التجميع ، التصنيف ، البرمجة اللغوية العصبية).
ما هي فئات محفظة المشاريع الرئيسية الثلاثة؟
- المشاريع الإستراتيجية أو المؤسسية هي منشئ القيمة.
- المشاريع التشغيلية هي تلك التي تعمل على تحسين الكفاءة التنظيمية وإكمال بعض المهام الوظيفية الأساسية.
- الامتثال: مهام "يجب القيام بها" ضرورية للحفاظ على الامتثال القانوني.
وفي الختام
الحاجة إلى التعلم القائم على المشاريع. إنها تساعد في فهمك لدورة حياة المشروع وتجعلك جاهزًا لعالم العمل. بالإضافة إلى المبادرات المستقلة ، أنصح بشدة بالعمل في مشاريع مفتوحة المصدر لاكتساب المزيد من التعرض لإجراءات ومعدات العمل.
مقالات ذات صلة
- ما هو مهندس البيانات الضخمة ، وكيف تصبح واحدًا؟
- وسم البيانات: ما هو وكيف تفعل ذلك؟
- قاعدة البيانات ومخزن البيانات: ما هو الفرق؟
- شركة LIFE SCIENCE: أكثر شركات علوم الحياة ابتكارًا في عام 2023
- مهندس البرمجيات مقابل علوم الكمبيوتر: ما هي الاختلافات؟
مراجع حسابات
