Datenwissenschaft ist ein schnell wachsendes Feld und es besteht ein hoher Bedarf an Datenwissenschaftlern. Wenn Sie an einer Karriere in der Datenwissenschaft interessiert sind, ist die Arbeit an Datenwissenschaftsprojekten eine der besten Möglichkeiten, etwas zu lernen. In diesem Artikel besprechen wir Data-Science-Projekte, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind. Wir werden auch jede einzelne Information über Data Science behandeln, um Ihnen zu helfen, die Funktionsweise zu verstehen.
Was ist ein Data Science-Projekt?
Ein Data-Science-Projekt ist eine Möglichkeit, Ihr Wissen in die Praxis umzusetzen. Sie können Ihre Fähigkeiten in den Bereichen Datenerfassung, Bereinigung, Analyse, Visualisierung, Programmierung, maschinelles Lernen und anderen Bereichen einsetzen, um an einem typischen Projekt zu arbeiten. Es hilft dabei, Ihre Fähigkeiten einzusetzen, um Schwierigkeiten in der realen Welt zu bewältigen. Wenn Sie es erfolgreich absolvieren, können Sie es in Ihr Portfolio aufnehmen, um Ihre Fähigkeiten gegenüber zukünftigen Arbeitgebern zu demonstrieren.
Ideen für Data Science-Projekte
Um signifikante Muster sowohl in organisierten als auch in unstrukturierten Daten aufzudecken, nutzen Datenwissenschaftler eine Vielzahl wissenschaftlicher Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme zur Wissensextraktion.
Aufgrund der Entwicklung künstlicher Intelligenz und anderer neuer Technologien hat die Datenwissenschaft in letzter Zeit einen Aufschwung erlebt, der voraussichtlich noch zunehmen wird. Je mehr Branchen beginnen, den Wert der Datenwissenschaft zu erkennen, desto mehr Chancen ergeben sich auf dem Markt.
Die besten Projekte für Einsteiger in die Datenwissenschaft. Für Studenten, die noch keine Erfahrung mit Python oder Datenwissenschaft im Allgemeinen haben. In diesem Abschnitt finden Sie eine Liste mit Ideen für datenwissenschaftliche Projekte. Wenn Sie diese Ideen für Python-Data-Science-Projekte nutzen, verfügen Sie über alle notwendigen Ressourcen, um ein erfolgreicher Data-Science-Entwickler zu sein. Die Ideen für Data-Science-Projekte mit Quellcode sind unten aufgeführt.
#1. Erkennung der Python-Nutzung von Fake News
Es besteht keine Notwendigkeit, Fake News einzuführen. In der heutigen global vernetzten Welt ist es unglaublich einfach, falsche Informationen online zu verbreiten. Gelegentlich werden gefälschte Nachrichten von unzuverlässigen Quellen online verbreitet, was bei der Zielgruppe zu Problemen führt, bei den Menschen Angst auslöst und gelegentlich sogar zu Gewalt anregt. Um die Verbreitung gefälschter Nachrichten zu verhindern, ist es von entscheidender Bedeutung, die Richtigkeit des Inhalts zu ermitteln. Dies kann mit dieser Data-Science-Initiative erreicht werden. Hierfür kann Python verwendet werden, und TfidfVectorizer wird zum Erstellen eines Modells verwendet. Sie können PassiveAggressiveClassifier verwenden, um echte Nachrichten von gefälschten Nachrichten zu unterscheiden. Für dieses Projekt eignen sich Python-Programme wie Pandas, NumPy und Sci-Kit-Learn.
#2. Erkennen von Fahrspurlinien
Ein weiterer Projektvorschlag für Anfänger in der Datenwissenschaft ist die Verwendung der in Live-Lane-Line-Detection-Systeme eingebetteten Python-Sprache. In diesem Projekt werden Linien auf die Straße gemalt, um menschlichen Fahrern als Hinweise zur Spurerkennung zu dienen. Wo die Fahrspuren für den menschlichen Verkehr sind, wird durch die auf den Straßen aufgemalten Linien angezeigt. Es beschreibt auch, wie das Auto gefahren wird. Die Entwicklung selbstfahrender Autos ist von dieser Anwendung abhängig. Die Entwicklung selbstfahrender Autos hängt von dieser Anwendung für das Data Science Project ab.
#3. Projekt zur sentimentalen Analyse
Bei der Stimmungsanalyse wird schriftliches Material analysiert, um Einstellungen und Ideen zu identifizieren, die positiv oder negativ polarisiert sein können. Dabei handelt es sich um eine Form der Kategorisierung, bei der es entweder viele Kategorien (glücklich, wütend, traurig, angewidert usw.) oder binäre Kategorien (optimistisch oder pessimistisch) gibt. In dem Projekt wird der vom Janeausten R-Paket bereitgestellte Datensatz verwendet, der in der Programmiersprache R implementiert ist. Ein Inner Join wird für die Allzwecklexika AFINN, Bing und Loughran durchgeführt und die Ergebnisse werden als Wortwolke angezeigt.
Projekte in Data Science zum Ausprobieren
Es kann zunächst schwierig sein, die Datenwissenschaft zu verstehen, aber mit ständiger Übung werden Sie beginnen, die zahlreichen Konzepte und Terminologien zu verstehen, die in diesem Bereich verwendet werden. Neben der Lektüre der Literatur ist die Übernahme nützlicher Projekte, die Sie weiterbilden und Ihren Lebenslauf verbessern, die beste Methode, um zusätzliche Einblicke in die Datenwissenschaft zu erhalten.
#1. Chatbots erstellen
Unternehmen profitieren stark von Chatbots, da sie reibungslos und ohne Verzögerungen funktionieren. Sie reduzieren den Aufwand für den Kundensupport vollständig, indem sie einen Großteil des Prozesses automatisieren. Chatbots nutzen eine Reihe von Methoden, die durch künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Data Science unterstützt werden.
Chatbots interpretieren Verbrauchereingaben und reagieren mit einer passenden zugeordneten Antwort. Rekurrente neuronale Netze und der Intent-JSON-Datensatz können zum Trainieren des Chatbots verwendet werden, und Python kann für die Implementierung verwendet werden. Das Ziel Ihres Chatbots bestimmt, ob er domänenoffen oder domänenspezifisch sein soll. Diese Chatbots werden intelligenter und genauer, je mehr Begegnungen sie verarbeiten.
#2. Vorhersage von Waldbränden
Eine weitere effektive Anwendung der Datenwissenschaft ist die Schaffung eines Systems zur Vorhersage von Wald- und Waldbränden. Ein unkontrollierter Waldbrand wird als Lauffeuer oder Waldbrand bezeichnet. Jeder Waldbrand hat die Umwelt, die Lebensräume der Wildtiere und das Privateigentum erheblich geschädigt.
K-Means-Clustering kann verwendet werden, um die wichtigsten Brandherde und deren Schwere zu lokalisieren, sodass Sie den chaotischen Charakter von Waldbränden regulieren und sogar vorhersagen können. Dies könnte bei der richtigen Ressourcenzuweisung hilfreich sein. Um die Genauigkeit Ihres Modells zu verbessern, können Sie auch meteorologische Daten einbeziehen, um typische Zeiten und Jahreszeiten für Waldbrände zu ermitteln.
#3. Klassifikation von Brustkrebs
Erstellen Sie mit Python ein Brustkrebserkennungssystem, wenn Sie nach einem Gesundheitsprojekt suchen, das Sie in Ihr Portfolio aufnehmen können. Die beste Methode zur Bekämpfung von Brustkrebs besteht darin, ihn frühzeitig zu erkennen und die notwendigen Vorsorgemaßnahmen zu ergreifen. Die Fälle von Brustkrebs nehmen zu.
#4. Stimmungsanalyse
Die Stimmungsanalyse, auch Opinion Mining genannt, ist eine auf künstlicher Intelligenz basierende Technik, die es Ihnen im Wesentlichen ermöglicht, die Gedanken von Menschen zu einem Thema oder einem Produkt zu lokalisieren, zu sammeln und auszuwerten. Diese Meinungen können aus einer Reihe von Quellen stammen, beispielsweise aus Internetrezensionen oder Umfrageergebnissen, und sie könnten eine Vielzahl von Emotionen ausdrücken, darunter Glück, Wut, Positivität, Liebe, Negativität, Begeisterung und mehr.
Data-Science-Prozesse
Datenaufbereitung und -erfassung
Selten werden Daten im Hinblick auf anstehende Modellierungsaufgaben erfasst. Das gesamte Design von Lösungen kann dadurch beeinflusst werden, dass man weiß, welche Daten zugänglich sind, wo sie sich befinden und welche Kompromisse zwischen Zugänglichkeit und Kosten der Erfassung bestehen. Wenn Teams bei der Datenverfügbarkeit auf eine neue Besonderheit stoßen, müssen sie häufig zur Artefaktauswahl zurückkehren.
Der Prozess, den maximalen analytischen Wert aus den verfügbaren Datenelementen zu ziehen, ist iterativ und folgt in der Regel dem Datenverständnis. Die folgenden empfohlenen Vorgehensweisen haben uns geholfen, einen häufig schwierigen Prozess zu rationalisieren.
#1. Überprüfen Sie die Wahrnehmungen der Stakeholder
Stakeholder verfügen häufig über ein ausgeprägtes Gespür dafür, welche Merkmale wichtig sind und in welche Richtung. Viele erfolgreiche Teams nutzen diese Intuition, um relevante Fakten zu finden und den Feature-Engineering-Prozess einzuleiten.
#2. Verwendung von Datensätzen als wiederverwendbarer Teil
Angesichts des Arbeitsaufwands für das Sammeln und Bereinigen der Daten ist es wichtig, dass die Ergebnisse zur Wiederverwendung verfügbar gemacht werden. Viele Unternehmen entwickeln Analyse- oder Modellierungsdatensätze als zentrale, gemeinsame Einheiten, wodurch die Notwendigkeit einer wiederholten Interpolation von Nullwerten und des Ausschlusses von Ausreißern entfällt. Um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter auf früheren Arbeiten aufbauen können, beginnen mehrere Unternehmen mit der Umstellung auf Feature-Stores. Wie auch immer der Name lautet, der Aufwand zur Erstellung dieser Datensätze sollte für mögliche zukünftige Studien sowie optimierte Produktionspipelines abgefragt und geprüft werden können.
#3. Überwachen Sie den Datenverbrauch in der Zukunft
Viele Unternehmen investieren erhebliche Summen in die Beschaffung externer Daten oder setzen interne Ressourcen für die Datenerfassung ein, ohne zu wissen, ob die Daten wertvoll sind. Um ihre Dateninvestitionsentscheidungen zu unterstützen, verfolgt eine führende Bonitätsbewertungsorganisation die Anzahl der Projekte und geschäftsorientierten Apps, die jeden externen Datensatz nutzen.
#4. Erstellen Sie ein „Spiel“ zur Bewertung und Integration externer Daten
Teams nutzen zunehmend alternative Datensätze wie soziale Daten, Standortdaten und viele andere Arten, um mehr über ihre Kunden zu erfahren. Ein erheblicher Engpass wird durch Unternehmen beseitigt, die die Prozesse für Anbieterauswahl, Datenüberprüfung, Kauf und Aufnahme optimiert haben. Richten Sie einen Prozess ein, der häufig eine Koordination zwischen Geschäft, IT, Rechtsabteilung und Beschaffung erfordert. Ein Hedgefonds hat den Zeitraum zwischen Bewertung und Aufnahme von Monaten auf Wochen verkürzt, was ihm geholfen hat, sich in einem hart umkämpften Markt einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.
Entwicklung und Forschung
Es gibt viele Leitfäden zu technischen Best Practices, die als Kern des Data-Science-Prozesses gelten. Die unten aufgeführten Best Practices befassen sich mit vielen der Hauptprobleme, unter denen Data-Science-Organisationen leiden.
#1. Erstellen Sie einfache Modelle
Geben Sie nicht dem Drang nach, alle 500 Funktionen zu nutzen. Ein Unternehmen arbeitete wochenlang an den Funktionen und passte die Hyperparameter an. Später stellten sie fest, dass viele von ihnen entweder a) nicht in Echtzeit erfasst wurden, was sie für den beabsichtigten Anwendungsfall unbrauchbar machte, oder b) aufgrund von Compliance-Problemen verboten waren. Letztendlich entschieden sie sich für ein einfaches Modell mit fünf Funktionen und arbeiteten dann mit ihrem IT-Team zusammen, um mehr Daten in Echtzeit für die folgende Iteration zu erfassen.
#2. Erstellen Sie einen Zeitplan für den Austausch von Erkenntnissen
Einer der häufigsten Fehlermodi tritt, wie bereits erwähnt, auf, wenn Data-Science-Teams Schlussfolgerungen ziehen, die entweder zu spät sind oder nicht mit der aktuellen Arbeitsweise des Unternehmens übereinstimmen. Informieren Sie andere so schnell wie möglich über Ihre Entdeckungen. Ein führendes IT-Unternehmen verlangt beispielsweise von seinen Datenwissenschaftlern, dass sie alle drei bis vier Tage Erkenntnisse offenlegen. Wenn sie nicht in der Lage sind, einen kurzen Blogbeitrag über ihre inkrementellen Entdeckungen in einer für Unternehmen verständlichen Sprache zu verfassen, sind sie wahrscheinlich überfordert.
Validierung
Die Codeüberprüfung ist nur ein kleiner Teil der Validierung. Wir sind zuversichtlich, dass wir die Geschäftsleistung mithilfe von Data Science dank einer sorgfältigen Überprüfung der Datenannahmen, der Codebasis, der Modellleistung und der Vorhersageergebnisse kontinuierlich steigern können. In dieser Zeit sind sowohl die Einbindung von Stakeholdern als auch die Validierung der Ergebnisse von entscheidender Bedeutung. Das ultimative Ziel besteht darin, die Genehmigung aller relevanten Parteien zu erhalten, einschließlich des Unternehmens, eines unabhängigen Modellvalidierungsteams, der IT und zunehmend auch der Rechts- und Compliance-Abteilung.
#1. Stellen Sie sicher, dass das Projekt reproduzierbar ist und einen klaren Verlauf hat
Im Rahmen des Qualitätsvalidierungsprozesses müssen die Annahmen und Sensitivitäten eines Modells detailliert untersucht werden, von der ersten Stichprobe bis zu den Hyperparametern und der Front-End-Implementierung. Wenn ein Validator 90 % seiner Zeit damit verbringt, Dokumentationen zu sammeln und Umgebungen zu duplizieren, ist dies praktisch unmöglich. Führende Unternehmen zeichnen nicht nur den Code, sondern die gesamte Versuchsaufzeichnung auf. Das folgende Diagramm, das für einen großen Unternehmenskunden erstellt wurde, veranschaulicht dies eindrucksvoll.
#2. Nutzen Sie die automatisierte Überprüfung, um die menschliche Inspektion zu unterstützen
Unit-Tests haben aufgrund ihres nichtdeterministischen Charakters keinen direkten Bezug zur Datenwissenschaft, obwohl ein Validierungsprozess häufig wiederholte Phasen umfasst, die automatisiert werden können. Dabei kann es sich um eine automatische Diagnose, eine Sammlung zusammenfassender Statistiken und Grafiken, einen Portfolio-Backtest oder eine andere Aktion handeln. Auf diese Weise können sich menschliche Prüfer auf die entscheidenden Graubereiche konzentrieren.
#3. Führen Sie eine genaue Aufzeichnung des Gesprächs
Für die Datenbereinigung, Merkmalsgenerierung und viele andere Phasen ist es häufig notwendig, während des Modellentwicklungsprozesses subjektive Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise könnte die Variable „Nähe zu einem Spirituosengeschäft“ die Vorhersagekraft bei der Erstellung eines Immobilienpreisprognosemodells verbessern. Es kann jedoch erforderlich sein, dass eine ausführliche Diskussion darüber geführt wird, wie es zu berechnen ist und ob es unter Compliance-Gesichtspunkten bei zahlreichen Beteiligten zulässig ist. Die Architektur und Verfahren führender Organisationen sind darauf ausgelegt, diese Kommentare und Diskussionen zu sammeln und an einem Ort zusammenzuhalten, anstatt sie über mehrere E-Mail-Ketten zu verteilen.
#4. Behalten Sie Null-Ergebnisse bei
Auch wenn ein Projekt keinen materiellen Nutzen bringt und nicht in Produktion geht, ist es wichtig, es aufzuzeichnen und im zentralen Wissensspeicher aufzubewahren. Allzu oft hören wir, dass Datenwissenschaftler bereits durchgeführte Forschung wiederholen, ohne etwas über frühere Studien zu wissen.
Python Data Science-Projekt
Es ist an der Zeit, Ihre neu erworbenen Kenntnisse in Python und Data Science anzuwenden und Erfahrungen zu sammeln. Ihre Problemlösungsfähigkeiten werden sich durch diese Aufgaben verbessern. Darüber hinaus vermittelt es Ihnen neue Ideen und Techniken und hilft Ihnen, den gesamten Projektlebenszyklus zu verstehen.
#1. Durchsuchen von Yahoo Finance nach Aktienkursen
Der wichtigste Aspekt der Arbeit von Datenanalysten, BI-Ingenieuren und Datenwissenschaftlern ist das Web Scraping. Um Web-Spider oder Scraping-Programme für einen kontinuierlichen Echtzeitdatenstrom von zahlreichen Websites zu schreiben, müssen Sie mit einer Vielzahl von Python-Technologien vertraut sein.
#2. Projekt zur Instagram-Reichweitenanalyse
Es ist nicht das Ziel analytischer Studien, schöne Visualisierungen zu liefern. Es ist wichtig, die Informationen zu verstehen und klar zu vermitteln. Datenbereinigung, statistische Analyse, das Hinzufügen von Datenvisualisierungsdiagrammen, nicht-technische Stakeholder-Erklärung und prädiktive Analyse sind alles Aufgaben, die der Datenwissenschaftler erfüllen muss.
#3. Prognose und Zeitreihenanalyse, abgeschlossenes Projekt
In der Finanzbranche besteht ein hoher Bedarf an Zeitreihenanalysen und -prognosen. Um Katastrophen zu verhindern und die Erträge der Stakeholder zu steigern, entwickeln Unternehmen neue Ansätze, um Muster und Trends zu verstehen.
Was sind Projekte für Data Science-Projekte?
Ein Data-Science-Projekt ist eine Möglichkeit, Ihr Wissen in die Praxis umzusetzen. Sie können Ihre Fähigkeiten in den Bereichen Datenerfassung, Bereinigung, Analyse, Visualisierung, Programmierung, maschinelles Lernen und anderen Bereichen einsetzen, um an einem typischen Projekt zu arbeiten. Es hilft dabei, Ihre Fähigkeiten einzusetzen, um Schwierigkeiten in der realen Welt zu bewältigen.
Wie finde ich ein gutes Data-Science-Projekt?
- Teilnahme an Networking-Veranstaltungen und geselliges Beisammensein.
- Nutzen Sie Ihre Hobbys und Interessen, um neue Ideen zu generieren.
- Beheben Sie Probleme bei Ihrer täglichen Arbeit.
- Erfahren Sie mehr über das Toolkit für Data Science.
- Erstellen Sie Ihre datenwissenschaftlichen Antworten.
Wie führt man ein Data-Science-Projekt für Unternehmen durch?
- Definieren Sie die Problemstellung
- Daten sammeln
- Reinigen
- Analysieren und modellieren.
- Optimierung und Bereitstellung.
Was ist ein Beispiel für ein Data Science-Projekt?
Die Kundensegmentierung ist eine der bekanntesten Data-Science-Initiativen. Bevor Unternehmen mit dem Marketing beginnen, erstellen sie mehrere Kundengruppen. Eine häufige Anwendung des unbeaufsichtigten Lernens ist die Kundensegmentierung. Unternehmen nutzen Clustering, um Kundenuntergruppen zu identifizieren und die potenzielle Benutzerbasis anzusprechen.
Wie sollte ich ein Data-Science-Projekt beginnen?
- Wählen Sie einen Datensatz aus.
- Wählen Sie eine IDE aus
- Listen Sie alle Aktionen im Detail auf
- Nehmen Sie die Aktion einzeln vor
- Erstellen Sie eine Zusammenfassung und verbreiten Sie diese über Open-Source-Plattformen
Welche Arten von Data-Science-Projekten gibt es?
- Projekte zur Datenbereinigung
- Projekte zur explorativen Datenanalyse
- Initiativen zur Datenvisualisierung (idealerweise interaktive Projekte)
- Projekte mit maschinellem Lernen (Clustering, Klassifizierung und NLP).
Was sind die drei Hauptkategorien des Projektportfolios?
- Strategische oder Unternehmensprojekte sind Wertschöpfer.
- Operative Projekte sind solche, die die organisatorische Effizienz verbessern und einige wesentliche funktionale Aufgaben erledigen.
- Compliance: „Muss-erledigte“ Aufgaben, die zur Aufrechterhaltung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erforderlich sind.
Zusammenfassung
Der Bedarf an projektbasiertem Lernen. Es hilft Ihnen, den Projektlebenszyklus zu verstehen und bereitet Sie auf die Arbeitswelt vor. Zusätzlich zu eigenständigen Initiativen empfehle ich dringend, an Open-Source-Projekten zu arbeiten, um noch mehr Einblick in Geschäftsabläufe und -geräte zu erhalten.
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Bibliographie
