データ サイエンスは急速に成長している分野であり、データ サイエンティストの需要が高まっています。 データ サイエンスのキャリアに興味がある場合、学ぶための最良の方法の XNUMX つは、データ サイエンス プロジェクトに取り組むことです。 この記事では、初心者にも専門家にも最適なデータ サイエンス プロジェクトについて説明します。 また、データ サイエンスがどのように機能するかを理解できるように、データ サイエンスに関するあらゆる情報も取り上げます。
データサイエンスプロジェクトとは
データ サイエンス プロジェクトは、知識を実践する方法です。 データ収集、クレンジング、分析、視覚化、プログラミング、機械学習、その他の分野の能力を発揮して、一般的なプロジェクトに取り組むことができます。 現実世界での困難に対処するために自分の能力を応用するのに役立ちます。 無事完了したら、これをポートフォリオに組み込んで、将来の雇用主に自分の能力を示すことができます。
データサイエンスプロジェクトのアイデア
組織化されたデータと非構造化データの両方で重要なパターンを明らかにするために、データ サイエンティストはさまざまな科学的手法、プロセス、アルゴリズム、知識抽出システムを採用します。
人工知能やその他の新技術の発展により、データサイエンスは最近急速に発展しており、今後もさらに増加すると予想されています。 より多くの業界がデータサイエンスの価値を認識し始めるにつれ、市場にはさらに多くのチャンスが訪れるでしょう。
Python やデータ サイエンス全般を初めて使用する学生向けの、データ サイエンスの初心者に最適なプロジェクト。このセクションでは、データ サイエンス プロジェクトのアイデアのリストを提供します。 これらのアイデアを Python データ サイエンス プロジェクトに使用すると、データ サイエンス開発者として成功するために必要なリソースがすべて手に入ります。 データ サイエンス プロジェクトのアイデアとソース コードを以下に示します。
#1. フェイクニュースPythonの使用の検出
フェイクニュースを持ち込む必要はない。 今日のグローバルにつながった世界では、オンラインで誤った情報を広めるのは信じられないほど簡単です。 信頼性の低い情報源によってフェイク ニュースがオンラインで拡散されることがありますが、これは対象となる視聴者に問題を引き起こし、人々に恐怖を与え、場合によっては暴力を引き起こすことさえあります。 コンテンツの真実性を特定することは、フェイク ニュースの拡散を防ぐために非常に重要であり、このデータ サイエンス イニシアチブではそれが可能です。 これには Python を使用でき、モデルの構築には TfidfVectorizer が使用されます。 PassiveAggressiveClassifier を使用すると、本物のニュースと偽のニュースを区別できます。 このプロジェクトには、Pandas、NumPy、sci-kit-learn などの Python プログラムが適しています。
#2. 道路の車線の認識
データ サイエンスの初心者向けのもう XNUMX つのプロジェクト提案は、ライブ車線検出システムに組み込まれた Python 言語を使用することです。 このプロジェクトでは、人間のドライバーに対する車線検出の指示として道路に線が描かれています。 人間が運転する車線がどこにあるかは、道路に描かれた線で示されます。 車がどのように運転されているかについても説明します。 自動運転車の開発はこのアプリケーションに依存しています。 自動運転自動車の開発は、このデータ サイエンス プロジェクトのアプリケーションに依存しています。
#3. 感情分析プロジェクト
感情分析は、書かれた資料を分析して、肯定的または否定的に二極化されている可能性のある態度やアイデアを特定するプロセスです。 これは、カテゴリーが多数 (幸せ、激怒、悲しみ、うんざりなど) または二値 (楽観的または悲観的) のいずれかである分類形式です。 Janeausten R パッケージによって提供されるデータセットは、R プログラミング言語で実装されたプロジェクトで利用されます。 汎用レキシコン AFINN、Bing、Loughran に対して内部結合が実行され、結果がワード クラウドとして表示されます。
試してみたいデータサイエンスのプロジェクト
最初はデータ サイエンスを理解するのが難しいかもしれませんが、継続的に練習することで、この分野で使用される多数の概念や用語を理解できるようになります。 文献を読む以外に、スキルを向上させ、履歴書を改善する有益なプロジェクトに取り組むことは、データ サイエンスにさらに触れるための最良の方法です。
#1. チャットボットの構築
チャットボットは遅延なくスムーズに動作するため、企業はチャットボットから大きな恩恵を受けます。 手順の大部分を自動化することで、顧客サポートの労力を完全に削減します。 チャットボットでは、人工知能、機械学習、データ サイエンスによってサポートされるさまざまな手法が使用されます。
チャットボットは消費者の入力を解釈し、適切にマップされた応答で応答します。 リカレント ニューラル ネットワークとインテント JSON データセットをチャットボットのトレーニングに使用でき、Python を実装に使用できます。 チャットボットの目的によって、チャットボットをオープンドメインにするかドメイン固有にするかが決まります。 これらのチャットボットは、より多くの出会いを処理するにつれて、より賢くなり、より正確になります。
#2. 森林火災の予測
データ サイエンスのもう XNUMX つの効果的な応用は、森林火災や山火事を予測するシステムの作成です。 森林における制御不能な火災は、山火事または森林火災として知られています。 森林火災は毎回、環境、野生動物の生息地、私有財産に大きな被害を与えています。
K 平均法クラスタリングを使用すると、主な火災ホットスポットとその深刻度を正確に特定できるため、山火事の混沌とした性質を調整したり、予測したりすることもできます。 これは、リソースを適切に割り当てるのに役立つ可能性があります。 モデルの精度を向上させるために、気象データを組み込んで山火事の典型的な時期と季節を特定することもできます。
#3. 乳がんの分類
ポートフォリオに含めるヘルスケア プロジェクトを探している場合は、Python を使用して乳がん検出システムを構築します。 乳がんと闘う最善の方法は、乳がんを早期に発見し、必要な予防措置を講じることです。 乳がんの症例は増加傾向にあります。
#4. 感情分析
意見マイニングとも呼ばれる感情分析は、本質的に、トピックや製品に関する人々の考えを特定、収集、評価できるようにする人工知能を利用した技術です。 これらの意見は、インターネットのレビューや調査結果など、さまざまな情報源から得られる可能性があり、幸福、怒り、前向き、愛、否定的、熱意など、さまざまな感情を表現している可能性があります。
データサイエンスプロセス
データの準備と取得
今後のモデリング タスクを念頭に置いてデータが収集されることはほとんどありません。 ソリューションの設計全体は、どのデータにアクセスできるか、そのデータがどこにあるか、アクセスしやすさと収集コストの間のトレードオフを知ることで影響を受ける可能性があります。 チームがデータの可用性に関して新たな問題に遭遇した場合、多くの場合、アーティファクトの選択に戻る必要があります。
利用可能なデータ要素から最大の分析値を得るプロセスは反復的であり、通常はデータの理解に続きます。 以下の推奨プラクティスは、しばしば困難なプロセスを合理化するのに役立ちました。
#1. 利害関係者の認識を検証する
利害関係者は多くの場合、どの特性が重要で、どの方向に向かうかについて、強い直観を持っています。 多くの有能なチームは、この直観を利用して関連する事実に導き、特徴量エンジニアリング プロセスを開始します。
#2. データセットを再利用可能なパーツとして使用する
データの収集とクレンジングに費やした作業を考慮すると、出力を再利用できるようにすることが不可欠です。 多くの企業は、主要な共通エンティティとして分析データセットやモデリング データセットを開発しています。これにより、NULL 値の繰り返し補間や外れ値の除外が不要になります。 従業員が以前の仕事に基づいて作業を進めることができるようにするために、いくつかの企業がフィーチャー ストアへの移行を始めています。 名前が何であれ、これらのデータセットを作成するために行われた作業は、将来の研究や合理化された運用パイプラインのためにクエリおよび監査できる必要があります。
#3. 将来のデータ消費量を監視する
多くの企業は、データに価値があるかどうかを知らずに、外部データの取得に多額の資金を投資したり、内部リソースをデータ収集に投入したりしています。 データ投資の意思決定を支援するために、一流の信用格付け機関は、各外部データセットを利用するプロジェクトとビジネス指向のアプリの数を追跡しています。
#4. 外部データの評価と統合のための「遊び」を作成する
チームは、クライアントについてさらに学ぶために、ソーシャル データ、位置データ、その他多くの種類の代替データセットをますます使用しています。 ベンダーの選択、データのレビュー、購入、取り込みのプロセスを合理化した企業によって、重大なボトルネックが解消されます。 ビジネス、IT、法務、調達間の調整を頻繁に必要とするプロセスを確立します。 あるヘッジファンドは評価から資金調達までの期間を数カ月から数週間に短縮し、熾烈な市場で競争力を維持するのに役立っている。
開発と研究
技術的なベスト プラクティスに関するガイドは数多くあり、これはデータ サイエンス プロセスの中核とみなされています。 以下にリストするベスト プラクティスは、データ サイエンス組織を悩ませる主な問題の多くに対処します。
#1. 単純なモデルの作成
500 個の機能をすべて使いたいという衝動に負けないでください。 ある企業は数週間かけてこの機能に取り組み、ハイパーパラメータを調整しました。 その後、その多くが、a) リアルタイムで収集されていないため、意図した使用例には役に立たないか、b) コンプライアンス上の問題により禁止されていることが判明しました。 最終的には、単純な XNUMX 機能モデルに落ち着き、IT チームと協力して、次の反復のためにリアルタイムでさらに多くのデータを取得しました。
#2. 洞察を共有するためのスケジュールを確立する
前述したように、最も頻繁に発生する失敗モードの XNUMX つは、データ サイエンス チームが遅すぎる結論、または組織の現在の運営方法と一致しない結論を出したときに発生します。 あなたの発見をできるだけ早く他の人に知らせてください。 たとえば、あるトップ IT ビジネスでは、データ サイエンティストに XNUMX ～ XNUMX 日ごとに洞察を開示するよう求めています。 企業が理解できるような言葉で、漸進的な発見について短いブログ投稿を書くことができないのであれば、おそらく頭がおかしくなっているでしょう。
検証
コードレビューは検証のほんの一部にすぎません。 データの前提条件、コードベース、モデルのパフォーマンス、予測結果を注意深くレビューすることで、データ サイエンスを使用してビジネス パフォーマンスを一貫して向上させることができると確信しています。 この期間中は、関係者の関与と結果の検証の両方が重要です。 最終的な目標は、ビジネス、独立したモデル検証チーム、IT、さらには法律やコンプライアンスなど、すべての関係者から承認を受けることです。
#1. プロジェクトが再現可能であり、明確な履歴があることを確認してください
品質検証プロセスの一環として、モデルの仮定と感度を、最初のサンプルからハイパーパラメーターやフロントエンドの実装に至るまで詳細に検査する必要があります。 バリデーターがドキュメントの収集と環境の複製の試行に時間の 90% を費やす場合、これは事実上不可能です。 大手企業はコードだけでなく実験記録全体を記録します。 次の図は、大企業クライアント向けに作成されたもので、これを効果的に示しています。
#2. 自動検証を利用して人間による検査を支援する
単体テストは非決定論的な性質があるためデータ サイエンスに直接関係しませんが、検証プロセスには自動化できる繰り返しの段階が含まれることがよくあります。 それは、自動診断、概要統計とグラフの収集、ポートフォリオのバックテスト、またはその他のアクションである可能性があります。 これを行うことで、人間の検証者は重要な灰色の領域に集中することができます。
#3. 会話を正確に記録しておく
モデル開発プロセス中に主観的な決定を下すことは、データ純化、特徴生成、およびその他の多くのフェーズで頻繁に必要になります。 たとえば、変数「酒屋への近さ」を使用すると、不動産価格予測モデルを作成する際の予測能力が向上する可能性があります。 ただし、その計算方法や、コンプライアンスの観点からそれが許可されるかどうかについて、多数の関係者の間で広範な議論が必要になる可能性があります。 主要な組織のアーキテクチャと手順は、これらのコメントやディスカッションを収集し、複数の電子メール チェーンに分散するのではなく、XNUMX か所にまとめて保管するように設定されています。
#4. Null 結果を適切な場所に保持する
プロジェクトが実質的な利益をもたらさず、運用に移されない場合でも、それを記録し、中央のナレッジ リポジトリに保管することが重要です。 データサイエンティストが以前の研究を知らずに、すでに行われた研究をやり直しているという話をよく聞きます。
Python データ サイエンス プロジェクト
新しく取得した Python とデータ サイエンスの知識を活用し、経験を積み始めましょう。 これらの課題の結果、問題解決スキルが向上します。 さらに、新しいアイデアやテクニックを学び、プロジェクトのライフサイクル全体を理解するのにも役立ちます。
#1. Yahooファイナンスをかき集めて株価を得る
データ アナリスト、BI エンジニア、データ サイエンティストの仕事の最も重要な側面は、Web スクレイピングです。 多数の Web サイトからのリアルタイム データの連続ストリーム用の Web スパイダーまたはスクレイピング プログラムを作成するには、さまざまな Python テクノロジに精通している必要があります。
#2. Instagramリーチ分析プロジェクト
分析研究の目的は、きれいな視覚化を提供することではありません。 情報を理解し、明確に伝えることが重要です。 データ クリーニング、統計分析、データ視覚化チャートの追加、技術以外の関係者への説明、予測分析はすべて、データ サイエンティストが実行する必要があるタスクです。
#3. 予測と時系列分析の完了プロジェクト
金融業界では、時系列分析と予測に対する高い需要があります。 大惨事を防ぎ、利害関係者の利益を増やすために、企業はパターンと傾向を把握するための新しいアプローチを生み出しています。
データサイエンスプロジェクトのプロジェクトとは何ですか?
データ サイエンス プロジェクトは、知識を実践する方法です。 データ収集、クレンジング、分析、視覚化、プログラミング、機械学習、その他の分野の能力を発揮して、一般的なプロジェクトに取り組むことができます。 現実世界での困難に対処するために自分の能力を応用するのに役立ちます。
優れたデータ サイエンス プロジェクトを見つけるにはどうすればよいですか?
- ネットワーキングイベントに参加し、交流を深めます。
- 趣味や興味を活用して、新鮮なアイデアを生み出しましょう。
- 日常の仕事での問題を解決します。
- データ サイエンスのツールキットについて学びます。
- データ サイエンスの答えを作成します。
ビジネス向けのデータ サイエンス プロジェクトを実行するにはどうすればよいですか?
- 問題ステートメントを定義する
- データの収集
- 掃除する
- それを分析してモデリングします。
- 最適化と展開。
データ サイエンス プロジェクトの例は何ですか?
顧客のセグメンテーションは、データ サイエンスの取り組みの中で最もよく知られているものの XNUMX つです。 マーケティングを開始する前に、企業はいくつかの顧客グループを作成します。 教師なし学習の一般的な用途の XNUMX つは顧客のセグメンテーションです。 企業はクラスタリングを使用してクライアントのサブグループを特定し、潜在的なユーザー ベースをターゲットにします。
データ サイエンス プロジェクトはどのように始めればよいですか?
- データセットを選択します。
- IDEを選択してください
- すべてのアクションを詳細にリストする
- 一度に一つずつ行動を起こす
- 要約を作成し、オープンソース プラットフォーム経由で配布する
データサイエンスプロジェクトにはどのような種類がありますか?
- データをクレンジングするプロジェクト
- 探索的データ分析プロジェクト
- データの視覚化に関する取り組み (理想的にはインタラクティブなプロジェクト)
- 機械学習 (クラスタリング、分類、NLP) に関連するプロジェクト。
XNUMX つの主要なプロジェクト ポートフォリオ カテゴリとは何ですか?
- 戦略的プロジェクトまたは企業プロジェクトは価値を生み出すものです。
- 運用プロジェクトは、組織の効率を向上させ、いくつかの重要な機能タスクを完了するプロジェクトです。
- コンプライアンス: 法令順守を維持するために必要な「やらなければならない」タスク。
まとめ
プロジェクトベースの学習の必要性。 これはプロジェクトのライフサイクルを理解し、実際に働く準備を整えるのに役立ちます。 スタンドアロンの取り組みに加えて、ビジネス手順や機器にさらに触れるために、オープンソース プロジェクトに取り組むことを強くお勧めします。
関連記事
- ビッグデータ エンジニアとは何ですか?どうすればなれるのですか?
- データラベル付け: それは何ですか? どのように行うのですか?
- データベースとデータ ウェアハウス: 違いは何ですか?
- ライフ サイエンス カンパニー: 最も革新的なライフ サイエンス企業 2023
- ソフトウェア エンジニア VS コンピューター サイエンス: 違いは何ですか?
参考文献
