La science des données est un domaine en pleine croissance et il y a une forte demande de data scientists. Si vous êtes intéressé par une carrière en science des données, l'une des meilleures façons d'apprendre est de travailler sur des projets de science des données. Dans cet article, nous aborderons des projets de science des données parfaits pour les débutants comme pour les experts. Nous couvrirons également chaque élément d'information sur la science des données pour vous aider à comprendre comment cela fonctionne.
Qu'est-ce qu'un projet de science des données
Un projet de science des données est un moyen de mettre vos connaissances en pratique. Vous pouvez mettre vos capacités dans la collecte de données, le nettoyage, l'analyse, la visualisation, la programmation, l'apprentissage automatique et d'autres domaines pour travailler sur un projet typique. Il aide à appliquer vos capacités pour faire face aux difficultés du monde réel. Si vous le terminez avec succès, vous pouvez l'inclure dans votre portfolio pour démontrer vos capacités aux futurs employeurs.
Idées de projets de science des données
Pour découvrir des modèles significatifs dans les données organisées et non structurées, les scientifiques des données utilisent une variété de méthodes scientifiques, de processus, d'algorithmes et de systèmes d'extraction de connaissances.
En raison du développement de l'intelligence artificielle et d'autres nouvelles technologies, la science des données a connu une poussée récente qui ne devrait qu'augmenter. Plus d'opportunités se présenteront sur le marché à mesure que de plus en plus d'industries commenceront à reconnaître la valeur de la science des données.
Les meilleurs projets pour les débutants en science des données pour les étudiants qui découvrent Python ou la science des données en général, cette section proposera une liste d'idées de projets de science des données. Vous aurez toutes les ressources nécessaires pour être un développeur de science des données performant si vous utilisez ces idées pour des projets de science des données Python. Les idées de projets de science des données avec code source sont répertoriées ci-dessous.
#1. Détection de l'utilisation de Fake News Python
Il n'est pas nécessaire d'introduire de fausses nouvelles. Dans le monde connecté à l'échelle mondiale d'aujourd'hui, il est incroyablement simple de diffuser de fausses informations en ligne. Parfois, de fausses nouvelles sont diffusées en ligne par des sources non fiables, ce qui cause des problèmes au public visé, fait peur aux gens et parfois même inspire la violence. L'identification de la véracité du contenu est cruciale pour empêcher la propagation de fausses nouvelles, ce que cette initiative Data Science peut faire. Python peut être utilisé pour cela, et TfidfVectorizer est utilisé pour construire un modèle. Vous pouvez utiliser PassiveAggressiveClassifier pour différencier les vraies nouvelles des fausses nouvelles. Les programmes Python comme Pandas, NumPy et sci-kit-learn sont appropriés pour ce projet.
#2. Reconnaître les lignes des voies de circulation
Une autre suggestion de projet pour les débutants en science des données consiste à utiliser le langage Python intégré dans les systèmes de détection Live Lane-Line. Dans ce projet, des lignes sont peintes sur la route pour servir d'instructions de détection de voie pour les conducteurs humains. L'emplacement des voies pour la conduite humaine est indiqué par les lignes peintes sur les routes. Il décrit également comment la voiture est conduite. Le développement des voitures autonomes dépend de cette application. Le développement des automobiles autonomes dépend de cette application pour le Data Science Project.
#3. Projet d'analyse sentimentale
L'analyse des sentiments est le processus d'analyse de documents écrits pour identifier les attitudes et les idées qui peuvent être positivement ou négativement polarisées. Il s'agit d'une forme de catégorisation dans laquelle les catégories sont soit multiples (heureux, furieux, triste, dégoûté, etc.) soit binaires (optimistes ou pessimistes). L'ensemble de données offert par le package Janeausten R est utilisé dans le projet, qui est implémenté dans le langage de programmation R. Une jointure interne est effectuée sur les lexiques à usage général AFINN, Bing et Loughran, et les résultats sont affichés sous la forme d'un nuage de mots.
Projets en science des données à essayer
Il peut être difficile de comprendre la science des données au début, mais avec une pratique constante, vous commencerez à comprendre les nombreux concepts et termes utilisés dans le domaine. En plus de lire la littérature, entreprendre des projets utiles qui vous permettront de perfectionner vos compétences et d'améliorer votre CV est la meilleure méthode pour obtenir une exposition supplémentaire à la science des données.
#1. Construire des chatbots
Les entreprises bénéficient grandement des chatbots car ils fonctionnent de manière fluide et sans aucun décalage. Ils réduisent entièrement l'effort de support client en automatisant une grande partie de la procédure. Une gamme de méthodes soutenues par l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et la science des données sont utilisées par les chatbots.
Les chatbots interprètent les entrées des consommateurs et répondent avec une réponse mappée appropriée. Les réseaux de neurones récurrents et l'ensemble de données d'intention JSON peuvent être utilisés pour former le chatbot, et Python peut être utilisé pour la mise en œuvre. L'objectif de votre chatbot déterminera si vous voulez qu'il soit à domaine ouvert ou spécifique à un domaine. Ces chatbots deviennent plus intelligents et plus précis à mesure qu'ils traitent plus de rencontres.
#2. Prévision des incendies de forêt
Une autre application efficace de la science des données est la création d'un système de prévision des incendies de forêt et des incendies de forêt. Un incendie non maîtrisé dans une forêt est appelé feu de forêt ou feu de forêt. Chaque incendie de forêt a considérablement endommagé l'environnement, les habitats fauniques et les propriétés privées.
Le clustering K-means peut être utilisé pour identifier les principaux points chauds d'incendie et leur gravité, vous permettant de réguler et même de prédire le caractère chaotique des incendies de forêt. Cela pourrait aider à l'allocation des ressources de la bonne manière. Pour améliorer la précision de votre modèle, vous pouvez également incorporer des données météorologiques pour identifier les heures et les saisons typiques des incendies de forêt.
#3. Classification du cancer du sein
Créez un système de détection du cancer du sein à l'aide de Python si vous recherchez un projet de soins de santé à inclure dans votre portefeuille. La meilleure méthode pour lutter contre le cancer du sein est de le détecter tôt et de mettre en place les mesures préventives nécessaires. Les cas de cancer du sein sont en augmentation.
#4. Analyse des sentiments
L'analyse des sentiments, également appelée exploration d'opinions, est une technique alimentée par l'intelligence artificielle qui vous permet essentiellement de localiser, de collecter et d'évaluer les pensées des gens sur un sujet ou un produit. Ces opinions peuvent provenir de diverses sources, telles que des critiques sur Internet ou des résultats d'enquêtes, et elles peuvent exprimer diverses émotions, notamment le bonheur, la rage, la positivité, l'amour, la négativité, l'enthousiasme, etc.
Processus de science des données
Préparation et acquisition des données
Les données sont rarement recueillies en pensant aux tâches de modélisation à venir. L'ensemble de la conception des solutions peut être influencé en sachant quelles données sont accessibles, où elles se trouvent et les compromis entre l'accessibilité et le coût de la collecte. Si les équipes rencontrent une nouvelle bizarrerie dans la disponibilité des données, elles doivent souvent revenir à la sélection des artefacts.
Le processus d'obtention de la valeur analytique maximale des éléments de données disponibles est itératif et suit généralement la compréhension des données. Les pratiques recommandées suivantes nous ont aidés à rationaliser un processus souvent difficile.
#1. Vérifier les perceptions des parties prenantes
Les parties prenantes possèdent souvent une forte intuition sur les caractéristiques qui comptent et dans quelle direction. De nombreuses équipes efficaces utilisent cette intuition pour les guider vers des faits pertinents et lancer le processus d'ingénierie des fonctionnalités.
#2. Utiliser des ensembles de données en tant que partie réutilisable
Compte tenu du travail investi dans la collecte et le nettoyage des données, il est essentiel que la sortie soit disponible pour être réutilisée. De nombreuses entreprises développent des ensembles de données analytiques ou de modélisation en tant qu'entités communes clés, ce qui élimine la nécessité d'une interpolation répétée des valeurs nulles et de l'exclusion des valeurs aberrantes. Pour s'assurer que les employés peuvent s'appuyer sur le travail antérieur, plusieurs entreprises commencent à passer aux magasins vedettes. Quel que soit le nom, les efforts déployés pour créer ces ensembles de données devraient pouvoir être interrogés et audités pour une étude future potentielle ainsi que des pipelines de production rationalisés.
#3. Surveiller la consommation de données à l'avenir
De nombreuses entreprises investissent des sommes importantes dans l'acquisition de données externes ou consacrent des ressources internes à la collecte de données sans savoir si les données seront utiles. Pour aider à éclairer leurs décisions d'investissement dans les données, une grande agence de notation de crédit suit le nombre de projets et d'applications orientées métier qui utilisent chaque ensemble de données externes.
#4. Créer une « pièce de théâtre » pour l'évaluation et l'intégration des données externes
Les équipes utilisent de plus en plus des ensembles de données alternatifs, comme les données sociales, les données de localisation et bien d'autres types, pour en savoir plus sur leurs clients. Un goulot d'étranglement important est supprimé par les entreprises qui ont rationalisé les processus de sélection des fournisseurs, d'examen des données, d'achat et d'ingestion. Établissez un processus qui nécessite fréquemment une coordination entre l'entreprise, l'informatique, le service juridique et les achats. Un fonds spéculatif a réduit la période entre l'évaluation et l'admission de mois à semaines, ce qui l'a aidé à conserver un avantage concurrentiel sur un marché féroce.
Développement et recherche
Il existe de nombreux guides sur les meilleures pratiques techniques, et cela est considéré comme le cœur du processus de science des données. Les meilleures pratiques répertoriées ci-dessous traitent de bon nombre des principaux problèmes qui font souffrir les organisations de science des données.
#1. Créer des modèles simples
Ne cédez pas à l'envie d'utiliser les 500 fonctions. Une entreprise a travaillé sur les fonctionnalités et ajusté les hyperparamètres pendant des semaines. Ils ont découvert plus tard que nombre d'entre eux n'étaient a) pas collectés en temps réel, ce qui les rendait inutiles pour le cas d'utilisation prévu, ou b) interdits en raison de problèmes de conformité. Ils ont finalement opté pour un modèle simple à cinq fonctionnalités, puis ont collaboré avec leur équipe informatique pour capturer davantage de données en temps réel pour l'itération suivante.
#2. Établir un calendrier pour le partage des informations
L'un des modes d'échec les plus fréquents, comme mentionné précédemment, se produit lorsque les équipes de science des données donnent des conclusions trop tardives ou ne correspondent pas au fonctionnement actuel de l'organisation. Informez les autres de vos découvertes dès que possible. Une entreprise informatique de premier plan, par exemple, exige que ses scientifiques des données divulguent un aperçu tous les trois à quatre jours. S'ils sont incapables d'écrire un bref article de blog sur leurs découvertes progressives dans des termes que les entreprises comprendraient, ils sont probablement dépassés.
Validation
La revue de code n'est qu'une petite partie de la validation. Nous sommes convaincus que nous pouvons constamment augmenter les performances de l'entreprise en utilisant la science des données grâce à un examen minutieux des hypothèses de données, de la base de code, des performances du modèle et des résultats de prédiction. L'engagement des parties prenantes et la validation des résultats sont tous deux cruciaux pendant cette période. L'objectif ultime est de recevoir l'approbation de toutes les parties concernées, y compris l'entreprise, toute équipe de validation de modèle indépendante, l'informatique et, de plus en plus, les services juridiques ou de conformité.
#1. Assurez-vous que le projet est reproductible et a un historique clair
Les hypothèses et les sensibilités d'un modèle doivent être examinées en détail, de l'échantillon initial aux hyper-paramètres et à la mise en œuvre frontale, dans le cadre du processus de validation de la qualité. Si un validateur passe 90% de son temps à rassembler de la documentation et à essayer de dupliquer des environnements, c'est pratiquement impossible. Les grandes entreprises enregistrent non seulement le code, mais l'intégralité de l'enregistrement expérimental. Le diagramme suivant, créé pour une grande entreprise cliente, illustre bien cela.
#2. Utiliser la vérification automatisée pour faciliter l'inspection humaine
Les tests unitaires ne sont pas directement liés à la science des données en raison de leur nature non déterministe, bien qu'un processus de validation implique fréquemment des étapes répétées qui peuvent être automatisées. Cela peut être un diagnostic automatique, une collection de statistiques et de graphiques récapitulatifs, un backtest de portefeuille ou toute autre action. Ce faisant, les validateurs humains peuvent se concentrer sur les régions grises cruciales.
#3. Gardez un enregistrement précis de la conversation
Prendre des décisions subjectives pendant le processus de développement du modèle est souvent nécessaire pour la purification des données, la génération de fonctionnalités et de nombreuses autres phases. Par exemple, la variable « proximité d'un magasin d'alcools » pourrait améliorer le pouvoir prédictif lors de la création d'un modèle de prévision du prix de l'immobilier. Cependant, il pourrait être nécessaire d'avoir une discussion approfondie sur la façon de le calculer et si cela était autorisé du point de vue de la conformité entre de nombreuses parties prenantes. L'architecture et les procédures des principales organisations ont été mises en place pour collecter ces commentaires et discussions et les regrouper en un seul endroit plutôt que de les disperser sur plusieurs chaînes de messagerie.
#4. Conserver les résultats nuls en place
Même si un projet ne produit aucun avantage matériel et n'est pas mis en production, il est important de l'enregistrer et de le conserver dans le référentiel de connaissances central. Trop souvent, nous entendons dire que les scientifiques des données refont des recherches qui ont déjà été faites sans connaître les études antérieures.
Projet de science des données Python
Il est temps de mettre à profit vos connaissances nouvellement acquises en Python et en science des données et de commencer à acquérir de l'expérience. Vos compétences en résolution de problèmes s'amélioreront à la suite de ces missions. De plus, il vous apprendra de nouvelles idées et techniques et vous aidera à comprendre l'ensemble du cycle de vie du projet.
#1. Scraping Yahoo Finance pour les cours des actions
L'aspect le plus crucial du travail des analystes de données, des ingénieurs BI et des data scientists est le web scraping. Pour écrire des araignées Web ou des programmes de grattage pour un flux continu de données en temps réel à partir de nombreux sites Web, vous devez être familiarisé avec une variété de technologies Python.
#2. Projet d'analyse de la portée d'Instagram
Ce n'est pas le but des études analytiques de fournir de jolies visualisations. Il est important de comprendre l'information et de la transmettre clairement. Le nettoyage des données, l'analyse statistique, l'ajout d'un graphique de visualisation des données, l'explication non technique des parties prenantes et l'analyse prédictive sont toutes des tâches que le data scientist doit accomplir.
#3. Projet terminé de prévision et d'analyse de séries chronologiques
Le secteur financier a une forte demande d'analyse et de prévision de séries chronologiques. Afin de prévenir les catastrophes et d'augmenter les revenus des parties prenantes, les entreprises créent de nouvelles approches pour comprendre les modèles et les tendances.
Que sont les projets pour les projets de science des données ?
Un projet de science des données est un moyen de mettre vos connaissances en pratique. Vous pouvez mettre vos capacités dans la collecte de données, le nettoyage, l'analyse, la visualisation, la programmation, l'apprentissage automatique et d'autres domaines pour travailler sur un projet typique. Il aide à appliquer vos capacités pour faire face aux difficultés du monde réel.
Comment trouver un bon projet de science des données ?
- Participer à des événements de réseautage et socialiser.
- Utilisez vos passe-temps et vos intérêts pour générer de nouvelles idées.
- Résoudre les problèmes liés à votre travail quotidien.
- Découvrez la boîte à outils pour la science des données.
- Créez vos réponses en science des données.
Comment faire un projet de science des données pour les entreprises ?
- Définir l'énoncé du problème
- La collecte de données
- Le nettoyer
- L'analyser et le modéliser.
- Optimisation et déploiement.
Qu'est-ce qu'un exemple de projet de science des données ?
La segmentation de la clientèle est l'une des initiatives les plus connues de la science des données. Avant de commencer toute commercialisation, les entreprises créent plusieurs groupes de clients. Une utilisation courante de l'apprentissage non supervisé est la segmentation de la clientèle. Les entreprises utilisent le clustering pour identifier les sous-groupes de clients et cibler la base d'utilisateurs potentiels.
Comment démarrer un projet de Data Science ?
- Choisissez un jeu de données.
- Sélectionnez un EDI
- Lister toutes les actions en détail
- Prenez l'action une à la fois
- Faire un résumé et le diffuser via des plateformes open-source
Quels sont les types de projets de science des données ?
- Projets de nettoyage des données
- Projets d'analyse exploratoire de données
- Initiatives impliquant la visualisation de données (idéalement des projets interactifs)
- Projets impliquant l'apprentissage automatique (clustering, classification et NLP).
Quelles sont les trois grandes catégories de portefeuille de projets ?
- Les projets stratégiques ou d'entreprise sont créateurs de valeur.
- Les projets opérationnels sont ceux qui améliorent l'efficacité organisationnelle et accomplissent certaines tâches fonctionnelles essentielles.
- Conformité : Tâches « incontournables » nécessaires pour maintenir la conformité légale.
Conclusion
La nécessité d'un apprentissage par projet. Il vous aide à comprendre le cycle de vie du projet et vous prépare au monde du travail. En plus des initiatives autonomes, je conseille fortement de travailler sur des projets open source pour acquérir encore plus d'exposition aux procédures et aux équipements de l'entreprise.
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Bibliographie
