La scienza dei dati è un campo in rapida crescita e c'è una forte domanda di data scientist. Se sei interessato a una carriera nella scienza dei dati, uno dei modi migliori per imparare è lavorare su progetti di scienza dei dati. In questo articolo, discuteremo di progetti di data science perfetti sia per i principianti che per gli esperti. Tratteremo anche ogni singola informazione sulla scienza dei dati per aiutarti a capire come funziona.
Che cos'è un progetto di scienza dei dati
Un progetto di data science è un modo per mettere in pratica le tue conoscenze. Puoi mettere le tue abilità nella raccolta dei dati, pulizia, analisi, visualizzazione, programmazione, apprendimento automatico e altre aree per lavorare su un progetto tipico. Aiuta ad applicare le tue capacità per affrontare le difficoltà nel mondo reale. Se lo completi con successo, puoi includerlo nel tuo portfolio per dimostrare le tue capacità ai futuri datori di lavoro.
Idee per progetti di scienza dei dati
Per scoprire modelli significativi sia nei dati organizzati che in quelli non strutturati, i data scientist impiegano una varietà di metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi di estrazione della conoscenza.
A causa dello sviluppo dell'intelligenza artificiale e di altre nuove tecnologie, la scienza dei dati ha registrato un recente aumento che dovrebbe solo aumentare. Maggiori possibilità si presenteranno sul mercato man mano che più industrie inizieranno a riconoscere il valore della scienza dei dati.
I migliori progetti per principianti nella scienza dei dati per gli studenti che non conoscono Python o la scienza dei dati in generale, questa sezione offrirà un elenco di idee per progetti di scienza dei dati. Avrai tutte le risorse necessarie per essere uno sviluppatore di data science di successo se utilizzi queste idee per i progetti di data science Python. Le idee del progetto di data science con il codice sorgente sono elencate di seguito.
#1. Rilevamento dell'utilizzo di Fake News Python
Non è necessario introdurre notizie false. Nel mondo odierno globalmente connesso, è incredibilmente semplice diffondere informazioni false online. Di tanto in tanto notizie false vengono diffuse online da fonti inaffidabili, il che causa problemi al pubblico previsto, fa temere le persone e occasionalmente ispira persino violenza. Identificare la veridicità del contenuto è fondamentale per prevenire la diffusione di notizie false, cosa che questa iniziativa di Data Science può fare. Python può essere utilizzato per questo e TfidfVectorizer viene utilizzato per creare un modello. Puoi usare PassiveAggressiveClassifier per differenziare le notizie vere da quelle fasulle. Programmi Python come Pandas, NumPy e sci-kit-learn sono appropriati per questo progetto.
#2. Riconoscimento delle linee di corsia stradale
Un altro suggerimento di progetto per i principianti nella scienza dei dati è quello di utilizzare il linguaggio Python incorporato nei sistemi di rilevamento della corsia in tempo reale. In questo progetto, le linee sono dipinte sulla strada per servire come istruzioni di rilevamento della corsia per i conducenti umani. La posizione delle corsie per la guida umana è indicata dalle linee dipinte sulle strade. Descrive anche come viene guidata l'auto. Lo sviluppo di auto a guida autonoma dipende da questa applicazione. Lo sviluppo di automobili a guida autonoma dipende da questa applicazione per il Data Science Project.
#3. Progetto di analisi sentimentale
L'analisi del sentimento è il processo di analisi del materiale scritto per identificare atteggiamenti e idee che possono essere polarizzati positivamente o negativamente. Questa è una forma di categorizzazione in cui le categorie sono molte (felice, furiosa, triste, disgustata, ecc.) o binarie (ottimista o pessimista). Il set di dati offerto dal pacchetto Janeausten R è utilizzato nel progetto, che è implementato nel linguaggio di programmazione R. Viene eseguito un inner join sui lessici generici AFINN, Bing e Loughran e i risultati vengono visualizzati come una nuvola di parole.
Progetti in Data Science da provare
All'inizio può essere difficile comprendere la scienza dei dati, ma con la pratica costante inizierai a comprendere i numerosi concetti e la terminologia utilizzati nel campo. Oltre a leggere la letteratura, intraprendere progetti utili che ti miglioreranno e miglioreranno il tuo curriculum è il metodo migliore per ottenere un'esposizione aggiuntiva alla scienza dei dati.
#1. Costruire chatbot
Le aziende traggono grandi vantaggi dai chatbot poiché funzionano in modo fluido e senza ritardi. Riducono completamente lo sforzo per l'assistenza clienti automatizzando gran parte della procedura. I chatbot utilizzano una serie di metodi supportati da intelligenza artificiale, apprendimento automatico e scienza dei dati.
I chatbot interpretano l'input del consumatore e rispondono con una risposta mappata adeguata. Le reti neurali ricorrenti e il set di dati JSON intent possono essere utilizzati per addestrare il chatbot e Python può essere utilizzato per l'implementazione. L'obiettivo del tuo chatbot determinerà se desideri che sia un dominio aperto o specifico del dominio. Questi chatbot diventano più intelligenti e precisi man mano che elaborano più incontri.
#2. Previsione di incendi boschivi
Un'altra applicazione efficace della scienza dei dati è la creazione di un sistema per la previsione di incendi boschivi e incendi boschivi. Un incendio incontrollato in una foresta è noto come incendio boschivo o incendio boschivo. Ogni incendio boschivo ha danneggiato in modo significativo l'ambiente, gli habitat della fauna selvatica e la proprietà privata.
Il clustering K-means può essere utilizzato per individuare i principali punti caldi degli incendi e la loro gravità, consentendo di regolare e persino prevedere il carattere caotico degli incendi. Questo potrebbe aiutare con l'allocazione delle risorse nel modo giusto. Per migliorare la precisione del tuo modello, puoi anche incorporare dati meteorologici per identificare tempi e stagioni tipici per gli incendi.
#3. Classificazione del cancro al seno
Costruisci un sistema di rilevamento del cancro al seno utilizzando Python se stai cercando un progetto sanitario da includere nel tuo portfolio. Il metodo migliore per combattere il cancro al seno è individuarlo precocemente e attuare le misure preventive necessarie. I casi di cancro al seno sono in aumento.
#4. Analisi del sentimento
L'analisi del sentiment, nota anche come opinion mining, è una tecnica alimentata dall'intelligenza artificiale che consente essenzialmente di individuare, raccogliere e valutare i pensieri delle persone su un argomento o un prodotto. Queste opinioni potrebbero provenire da una serie di fonti, come recensioni su Internet o risultati di sondaggi, e potrebbero esprimere una varietà di emozioni, tra cui felicità, rabbia, positività, amore, negatività, entusiasmo e altro ancora.
Processi di scienza dei dati
Preparazione e acquisizione dei dati
Raramente i dati vengono raccolti pensando alle imminenti attività di modellazione. L'intera progettazione delle soluzioni può essere influenzata dalla conoscenza di quali dati sono accessibili, dove si trovano e dai compromessi tra accessibilità e costo della raccolta. Se i team incontrano una nuova stranezza nella disponibilità dei dati, spesso devono tornare alla selezione degli artefatti.
Il processo per ottenere il massimo valore analitico dagli elementi di dati disponibili è iterativo e in genere segue la comprensione dei dati. Le seguenti pratiche consigliate ci hanno aiutato a semplificare un processo spesso difficile.
#1. Verificare le percezioni degli stakeholder
Le parti interessate hanno spesso una forte intuizione su quali caratteristiche contano e in quale direzione. Molti team efficaci utilizzano questa intuizione per guidarli verso fatti pertinenti e avviare il processo di progettazione delle funzionalità.
#2. Utilizzo di set di dati come parte riutilizzabile
Dato il lavoro investito nella raccolta e nella pulizia dei dati, è essenziale che l'output sia reso disponibile per il riutilizzo. Molte aziende sviluppano set di dati analitici o di modellazione come entità chiave e comuni, eliminando la necessità di interpolazione ripetuta di valori nulli ed esclusione di valori anomali. Per garantire che i dipendenti possano basarsi sul lavoro precedente, diverse aziende stanno iniziando a passare ai feature store. Qualunque sia il nome, lo sforzo compiuto per creare questi set di dati dovrebbe poter essere interrogato e verificato per potenziali studi futuri, nonché pipeline di produzione semplificate.
#3. Monitora il consumo di dati in futuro
Molte aziende investono ingenti somme di denaro nell'acquisizione di dati esterni o impegnano risorse interne nella raccolta dei dati senza sapere se i dati saranno preziosi. Per aiutare a prendere decisioni informate sugli investimenti nei dati, una delle migliori organizzazioni di rating del credito tiene traccia del numero di progetti e app orientate al business che utilizzano ogni set di dati esterno.
#4. Crea un "gioco" per la valutazione e l'integrazione dei dati esterni
I team utilizzano sempre più set di dati alternativi, come dati social, dati sulla posizione e molti altri tipi, per saperne di più sui loro clienti. Un collo di bottiglia significativo viene rimosso dalle aziende che hanno semplificato i processi di selezione dei fornitori, revisione dei dati, acquisto e acquisizione. Stabilire un processo che richiede spesso il coordinamento tra il business, l'IT, l'ufficio legale e l'approvvigionamento. Un hedge fund ha ridotto il periodo tra la valutazione e l'assunzione da mesi a settimane, il che lo ha aiutato a mantenere un vantaggio competitivo in un mercato spietato.
Sviluppo e Ricerca
Esistono molte guide sulle migliori pratiche tecniche e questo è considerato il fulcro del processo di data science. Le best practice elencate di seguito affrontano molti dei problemi principali che causano sofferenza alle organizzazioni di data science.
#1. Creare modelli semplici
Non cedere all'impulso di utilizzare tutte le 500 funzioni. Un'azienda ha lavorato sulle funzionalità e ha adattato gli iperparametri per settimane. Successivamente hanno scoperto che molti di loro erano a) non raccolti in tempo reale, rendendoli inutili per il caso d'uso previsto, oppure b) proibiti a causa di problemi di conformità. Alla fine hanno optato per un semplice modello a cinque funzioni e poi hanno collaborato con il loro team IT per acquisire più dati in tempo reale per l'iterazione successiva.
#2. Stabilire un programma per la condivisione di approfondimenti
Una delle modalità di errore più frequenti, come accennato in precedenza, si verifica quando i team di data science giungono a conclusioni troppo tardive o non corrispondono al modo in cui opera attualmente l'organizzazione. Informa gli altri delle tue scoperte il prima possibile. Una delle principali aziende IT, ad esempio, richiede ai suoi data scientist di divulgare una panoramica ogni tre o quattro giorni. Se non sono in grado di scrivere un breve post sul blog sulle loro scoperte incrementali in termini comprensibili alle aziende, probabilmente sono fuori di testa.
Convalida
La revisione del codice è solo una piccola parte della convalida. Siamo fiduciosi di poter aumentare costantemente le prestazioni aziendali utilizzando la scienza dei dati grazie a un'attenta revisione dei presupposti dei dati, della base di codice, delle prestazioni del modello e dei risultati delle previsioni. Il coinvolgimento delle parti interessate e la convalida dei risultati sono entrambi cruciali durante questo periodo. L'obiettivo finale è ricevere l'approvazione di tutte le parti interessate, tra cui l'azienda, qualsiasi team di convalida del modello indipendente, l'IT e, sempre di più, l'ufficio legale o di conformità.
#1. Assicurati che il progetto sia riproducibile e abbia una cronologia chiara
I presupposti e le sensibilità di un modello devono essere esaminati in dettaglio, dal campione iniziale agli iperparametri e all'implementazione front-end, come parte del processo di convalida della qualità. Se un validatore impiega il 90% del proprio tempo a raccogliere documentazione e provare a duplicare gli ambienti, questo è praticamente impossibile. Le aziende leader registrano non solo il codice ma l'intero record sperimentale. Il seguente diagramma, creato per un grande cliente aziendale, lo illustra efficacemente.
#2. Utilizza la verifica automatica per assistere con l'ispezione umana
Il test unitario non è direttamente correlato alla scienza dei dati a causa della sua natura non deterministica, sebbene un processo di convalida preveda spesso fasi ripetute che possono essere automatizzate. Potrebbe trattarsi di una diagnosi automatica, una raccolta di statistiche e grafici riassuntivi, un backtest del portafoglio o qualsiasi altra azione. In questo modo, i validatori umani possono concentrarsi sulle regioni grigie cruciali.
#3. Tieni una registrazione accurata della conversazione
Prendere decisioni soggettive durante il processo di sviluppo del modello è spesso necessario per la purificazione dei dati, la generazione di funzionalità e molte altre fasi. Ad esempio, la variabile "vicinanza a un negozio di liquori" potrebbe migliorare il potere predittivo durante la creazione di un modello di previsione dei prezzi immobiliari. Tuttavia, potrebbe essere necessaria un'ampia discussione su come calcolarlo e se fosse consentito dal punto di vista della conformità tra numerose parti interessate. L'architettura e le procedure delle principali organizzazioni sono state impostate per raccogliere questi commenti e discussioni e tenerli insieme in un unico posto piuttosto che dispersi in più catene di posta elettronica.
#4. Mantieni i risultati nulli in posizione
Anche se un progetto non produce alcun beneficio materiale e non viene messo in produzione, è importante registrarlo e conservarlo nel knowledge repository centrale. Troppo spesso sentiamo che i data scientist stanno rifacendo ricerche che sono già state fatte senza conoscere studi precedenti.
Progetto di scienza dei dati Python
È ora di mettere a frutto le tue nuove conoscenze acquisite su Python e la scienza dei dati e iniziare a fare esperienza. Le tue capacità di risoluzione dei problemi miglioreranno grazie a questi incarichi. Inoltre, ti insegnerà nuove idee e tecniche e ti aiuterà a comprendere l'intero ciclo di vita del progetto.
#1. Raschiando Yahoo Finance per i prezzi delle azioni
L'aspetto più cruciale del lavoro di analisti di dati, ingegneri di BI e data scientist è il web scraping. Per scrivere web spider o programmi di scraping per un flusso continuo di dati in tempo reale da numerosi siti web, devi avere familiarità con una varietà di tecnologie Python.
#2. Progetto per l'analisi della copertura di Instagram
Non è l'obiettivo degli studi analitici fornire belle visualizzazioni. È importante comprendere le informazioni e trasmetterle chiaramente. La pulizia dei dati, l'analisi statistica, l'aggiunta di grafici di visualizzazione dei dati, la spiegazione delle parti interessate non tecniche e l'analisi predittiva sono tutte attività che il data scientist deve svolgere.
#3. Progetto completo di previsione e analisi delle serie temporali
Il settore finanziario ha una forte domanda di analisi e previsioni di serie storiche. Al fine di prevenire catastrofi e aumentare i guadagni per le parti interessate, le aziende stanno creando nuovi approcci per comprendere modelli e tendenze.
Cosa sono i progetti per i progetti di data science?
Un progetto di data science è un modo per mettere in pratica le tue conoscenze. Puoi mettere le tue abilità nella raccolta dei dati, pulizia, analisi, visualizzazione, programmazione, apprendimento automatico e altre aree per lavorare su un progetto tipico. Aiuta ad applicare le tue capacità per affrontare le difficoltà nel mondo reale.
Come trovo un buon progetto di data science?
- Partecipazione a eventi di networking e socializzazione.
- Usa i tuoi hobby e interessi per generare nuove idee.
- Risolvi i problemi nel tuo lavoro quotidiano.
- Scopri il toolkit per la scienza dei dati.
- Crea le tue risposte di data science.
Come realizzare un progetto di scienza dei dati per le aziende?
- Definire la dichiarazione del problema
- Raccolta dati
- Pulirlo
- Analizzandolo e modellandolo.
- Ottimizzazione e distribuzione.
Qual è un esempio di progetto di scienza dei dati?
La segmentazione dei clienti è una delle iniziative di Data Science più note. Prima di iniziare qualsiasi attività di marketing, le aziende creano diversi gruppi di clienti. Un uso comune dell'apprendimento non supervisionato è la segmentazione dei clienti. Le aziende utilizzano il clustering per identificare i sottogruppi di clienti e indirizzare la potenziale base di utenti.
Come dovrei iniziare un progetto di scienza dei dati?
- Scegli un set di dati.
- Seleziona un IDE
- Elenca tutte le azioni in dettaglio
- Affronta l'azione uno alla volta
- Fai un riassunto e distribuiscilo tramite piattaforme open-source
Quali sono i tipi di progetti di scienza dei dati?
- Progetti per la pulizia dei dati
- Progetti per l'analisi esplorativa dei dati
- Iniziative che coinvolgono la visualizzazione dei dati (idealmente progetti interattivi)
- Progetti che coinvolgono l'apprendimento automatico (clustering, classificazione e NLP).
Quali sono le tre categorie principali del portfolio di progetti?
- I progetti strategici o aziendali sono creatori di valore.
- I progetti operativi sono quelli che migliorano l'efficienza organizzativa e completano alcuni compiti funzionali essenziali.
- Conformità: attività "obbligatorie" necessarie per sostenere la conformità legale.
Conclusione
La necessità di un apprendimento basato su progetti. Ti aiuta nella comprensione del ciclo di vita del progetto e ti prepara per il mondo del lavoro. Oltre alle iniziative autonome, consiglio vivamente di lavorare su progetti open source per ottenere una visibilità ancora maggiore sulle procedure e sulle apparecchiature aziendali.
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Riferimenti
