Datawetenschap is een snelgroeiend vakgebied en er is veel vraag naar datawetenschappers. Als je geïnteresseerd bent in een carrière in datawetenschap, is werken aan datawetenschapsprojecten een van de beste manieren om te leren. In dit artikel bespreken we data science-projecten die perfect zijn voor zowel beginners als experts. We zullen ook elk stukje informatie over datawetenschap behandelen om u te helpen grip te krijgen op hoe het werkt.
Wat is een Data Science-project
Een data science project is een manier om je kennis in de praktijk te brengen. U kunt uw capaciteiten op het gebied van gegevensverzameling, opschoning, analyse, visualisatie, programmeren, machine learning en andere gebieden gebruiken om aan een typisch project te werken. Het helpt bij het toepassen van je vaardigheden om moeilijkheden in de echte wereld aan te pakken. Als je het succesvol afrondt, kun je dit opnemen in je portfolio om je capaciteiten aan toekomstige werkgevers te demonstreren.
Ideeën voor Data Science-projecten
Om significante patronen in zowel georganiseerde als ongestructureerde gegevens te ontdekken, gebruiken datawetenschappers een verscheidenheid aan wetenschappelijke methoden, processen, algoritmen en kennisextractiesystemen.
Door de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie en andere nieuwe technologieën heeft de datawetenschap een recente stijging doorgemaakt die naar verwachting alleen maar zal toenemen. Er zullen zich meer kansen in de markt voordoen naarmate meer industrieën de waarde van datawetenschap beginnen te erkennen.
De beste projecten voor beginners in datawetenschap voor studenten die nog niet bekend zijn met Python of datawetenschap in het algemeen, deze sectie biedt een lijst met ideeën voor datawetenschapsprojecten. Je hebt alle middelen die nodig zijn om een succesvolle data science-ontwikkelaar te worden als je deze ideeën gebruikt voor Python data science-projecten. De ideeën voor data science-projecten met broncode staan hieronder vermeld.
#1. Detectie van Fake News Python-gebruik
Het is niet nodig om nepnieuws te introduceren. In de wereldwijd verbonden wereld van vandaag is het ongelooflijk eenvoudig om valse informatie online te verspreiden. Af en toe wordt nepnieuws online verspreid door onbetrouwbare bronnen, wat problemen veroorzaakt voor het beoogde publiek, angst aanjaagt en af en toe zelfs aanzet tot geweld. Het identificeren van de waarheidsgetrouwheid van de inhoud is cruciaal om de verspreiding van nepnieuws te voorkomen, iets wat dit Data Science-initiatief kan doen. Hiervoor kan Python worden gebruikt en wordt TfidfVectorizer gebruikt om een model te bouwen. U kunt PassiveAggressiveClassifier gebruiken om echt nieuws te onderscheiden van nepnieuws. Python-programma's zoals Pandas, NumPy en sci-kit-learn zijn geschikt voor dit project.
#2. Rijbaanlijnen herkennen
Een ander projectvoorstel voor beginners in datawetenschap is om de Python-taal te gebruiken die is ingebed in Live Lane-Line Detection Systems. In dit project worden lijnen op de weg geschilderd die dienen als rijstrookherkenningsinstructies voor menselijke bestuurders. Waar de rijstroken voor menselijk verkeer zijn, wordt aangegeven door de lijnen die op de wegen zijn geschilderd. Ook wordt beschreven hoe er met de auto wordt gereden. De ontwikkeling van zelfrijdende auto's is afhankelijk van deze toepassing. De ontwikkeling van zelfrijdende auto's hangt af van deze toepassing voor het Data Science Project.
#3. Sentimenteel Analyse Project
Sentimentanalyse is het proces van het analyseren van geschreven materiaal om attitudes en ideeën te identificeren die positief of negatief gepolariseerd kunnen zijn. Dit is een vorm van categorisering waarbij de categorieën ofwel veel (blij, woedend, verdrietig, walgend, etc.) of binair (optimistisch of pessimistisch) zijn. De dataset die wordt aangeboden door het Janeausten R-pakket wordt gebruikt in het project, dat is geïmplementeerd in de R-programmeertaal. Een inner join wordt uitgevoerd op de algemene lexicons AFINN, Bing en Loughran, en de resultaten worden weergegeven als een woordwolk.
Projecten in datawetenschap om te proberen
In het begin kan het moeilijk zijn om datawetenschap te begrijpen, maar door constant te oefenen, begin je de talrijke concepten en terminologie die in het veld worden gebruikt, te begrijpen. Afgezien van het lezen van de literatuur, is het aannemen van nuttige projecten die u zullen bijscholen en uw cv zullen verbeteren, de beste methode om extra bekendheid te krijgen met datawetenschap.
#1. Chatbots bouwen
Bedrijven hebben veel baat bij chatbots omdat ze soepel en zonder enige vertraging werken. Ze verminderen de inspanning voor klantenondersteuning volledig door een groot deel van de procedure te automatiseren. Chatbots gebruiken een reeks methoden die worden ondersteund door kunstmatige intelligentie, machine learning en datawetenschap.
Chatbots interpreteren de input van consumenten en reageren met een passend in kaart gebracht antwoord. Terugkerende neurale netwerken en de intentie JSON-dataset kunnen worden gebruikt om de chatbot te trainen en Python kan worden gebruikt voor implementatie. Het doel van uw chatbot bepaalt of u wilt dat deze open-domein of domeinspecifiek is. Deze chatbots worden slimmer en nauwkeuriger naarmate ze meer ontmoetingen verwerken.
#2. Voorspelling van bosbranden
Een andere effectieve toepassing van datawetenschap is het creëren van een systeem voor het voorspellen van bosbranden en bosbranden. Een ongecontroleerde brand in een bos staat bekend als een natuurbrand of bosbrand. Elke bosbrand heeft aanzienlijke schade toegebracht aan het milieu, de leefgebieden van wilde dieren en privébezit.
K-means clustering kan worden gebruikt om de belangrijkste brandhaarden en hun ernst te lokaliseren, waardoor u het chaotische karakter van bosbranden kunt reguleren en zelfs voorspellen. Dit kan helpen bij het op de juiste manier toewijzen van middelen. Om de nauwkeurigheid van uw model te verbeteren, kunt u ook meteorologische gegevens opnemen om typische tijden en seizoenen voor bosbranden te identificeren.
#3. Classificatie van borstkanker
Bouw een borstkankerdetectiesysteem met behulp van Python als u op zoek bent naar een zorgproject om in uw portfolio op te nemen. De beste methode om borstkanker te bestrijden is om het vroegtijdig op te sporen en de nodige preventieve maatregelen te nemen. Het aantal gevallen van borstkanker neemt toe.
#4. Sentiment analyse
Sentimentanalyse, ook wel opiniemining genoemd, is een techniek die wordt aangedreven door kunstmatige intelligentie waarmee u in wezen de gedachten van mensen over een onderwerp of een product kunt lokaliseren, verzamelen en evalueren. Deze meningen kunnen uit verschillende bronnen komen, zoals internetrecensies of enquêteresultaten, en ze kunnen een verscheidenheid aan emoties uitdrukken, waaronder geluk, woede, positiviteit, liefde, negativiteit, enthousiasme en meer.
Data Science-processen
Gegevensvoorbereiding en -acquisitie
Zelden worden gegevens verzameld met aankomende modelleringstaken in gedachten. Het hele ontwerp van oplossingen kan worden beïnvloed door te weten welke gegevens toegankelijk zijn, waar ze zich bevinden en wat de afweging is tussen toegankelijkheid en kosten van verzameling. Als teams een nieuwe eigenaardigheid in de beschikbaarheid van gegevens tegenkomen, moeten ze vaak teruggaan naar artefactselectie.
Het proces van het verkrijgen van de maximale analytische waarde uit de beschikbare data-elementen is iteratief en volgt typisch het begrijpen van data. De volgende aanbevolen werkwijzen hebben ons geholpen een vaak moeilijk proces te stroomlijnen.
#1. Verifieer de percepties van belanghebbenden
Stakeholders hebben vaak een sterke intuïtie over welke kenmerken ertoe doen en in welke richting. Veel effectieve teams gebruiken deze intuïtie om hen naar relevante feiten te leiden en het feature-engineeringproces te starten.
#2. Datasets gebruiken als een herbruikbaar onderdeel
Gezien het werk dat is geïnvesteerd in het verzamelen en opschonen van de gegevens, is het essentieel dat de output beschikbaar wordt gemaakt voor hergebruik. Veel bedrijven ontwikkelen analytische of modellerende datasets als belangrijke, gemeenschappelijke entiteiten, waardoor herhaalde interpolatie van null-waarden en uitsluiting van uitschieters overbodig wordt. Om ervoor te zorgen dat werknemers kunnen voortbouwen op eerder werk, beginnen verschillende bedrijven over te stappen op speciale winkels. Wat de naam ook mag zijn, de moeite die is gedaan om deze datasets te maken, moet kunnen worden opgevraagd en gecontroleerd voor mogelijk toekomstig onderzoek, evenals voor gestroomlijnde productiepijplijnen.
#3. Monitor dataverbruik in de toekomst
Veel bedrijven investeren aanzienlijke sommen geld in het verwerven van externe gegevens of zetten interne middelen in voor gegevensverzameling zonder te weten of de gegevens waardevol zullen zijn. Om hen te helpen hun data-investeringsbeslissingen te onderbouwen, houdt een vooraanstaande kredietbeoordelingsorganisatie het aantal projecten en bedrijfsgerichte apps bij dat gebruik maakt van elke externe dataset.
#4. Maak een "spel" voor het beoordelen en integreren van externe gegevens
Teams gebruiken steeds vaker alternatieve datasets, zoals sociale gegevens, locatiegegevens en vele andere soorten, om meer te weten te komen over hun klanten. Een aanzienlijk knelpunt wordt weggenomen door bedrijven die de processen voor leveranciersselectie, gegevensbeoordeling, aankoop en opname hebben gestroomlijnd. Breng een proces tot stand dat vaak coördinatie vereist tussen de business, IT, juridische zaken en inkoop. Eén hedgefonds heeft de periode tussen beoordeling en intake teruggebracht van maanden naar weken, waardoor het een concurrentievoordeel heeft behouden in een moordende markt.
Ontwikkeling en onderzoek
Er zijn veel handleidingen over technische best practices en dit wordt beschouwd als de kern van het data science-proces. De onderstaande best practices pakken veel van de belangrijkste problemen aan waar datawetenschapsorganisaties onder lijden.
#1. Maak eenvoudige modellen
Geef niet toe aan de drang om alle 500 functies te gebruiken. Eén bedrijf werkte wekenlang aan de features en paste de hyperparameters aan. Later ontdekten ze dat veel van hen ofwel a) niet in realtime waren verzameld, waardoor ze onbruikbaar waren voor het beoogde gebruik, of b) verboden waren vanwege nalevingsproblemen. Ze kozen uiteindelijk voor een eenvoudig model met vijf functies en werkten vervolgens samen met hun IT-team om meer gegevens in realtime vast te leggen voor de volgende iteratie.
#2. Stel een schema op voor het delen van inzichten
Een van de meest voorkomende faalwijzen, zoals eerder vermeld, doet zich voor wanneer datawetenschapsteams conclusies trekken die te laat komen of niet overeenkomen met hoe de organisatie momenteel werkt. Breng anderen zo snel mogelijk op de hoogte van uw ontdekkingen. Een IT-topbedrijf vereist bijvoorbeeld dat zijn datawetenschappers elke drie tot vier dagen een inzicht vrijgeven. Als ze niet in staat zijn om een korte blogpost te schrijven over hun incrementele ontdekkingen in termen die bedrijven zouden begrijpen, zitten ze waarschijnlijk tot over hun oren.
Validatie
Code review is slechts een klein onderdeel van validatie. We hebben er alle vertrouwen in dat we de bedrijfsprestaties consistent kunnen verbeteren met behulp van datawetenschap dankzij een zorgvuldige beoordeling van de gegevensaannames, codebasis, modelprestaties en voorspellingsresultaten. Het betrekken van belanghebbenden en het valideren van resultaten zijn beide cruciaal in deze periode. Het uiteindelijke doel is om goedkeuring te krijgen van alle relevante partijen, inclusief het bedrijf, elk onafhankelijk modelvalidatieteam, IT en, in toenemende mate, de juridische afdeling of compliance.
#1. Zorg ervoor dat het project reproduceerbaar is en een duidelijke geschiedenis heeft
De aannames en gevoeligheden van een model moeten in detail worden onderzocht, van het eerste monster tot de hyperparameters en front-end implementatie, als onderdeel van het kwaliteitsvalidatieproces. Als een validator 90% van zijn tijd besteedt aan het verzamelen van documentatie en het dupliceren van omgevingen, is dit praktisch onmogelijk. Toonaangevende bedrijven leggen niet alleen de code vast, maar het hele experimentele record. Het volgende diagram, gemaakt voor een grote zakelijke klant, illustreert dit effectief.
#2. Gebruik geautomatiseerde verificatie om te helpen bij menselijke inspectie
Unit-testen hebben niet direct betrekking op datawetenschap vanwege de niet-deterministische aard ervan, hoewel een validatieproces vaak herhaalde fasen omvat die kunnen worden geautomatiseerd. Dat kan een automatische diagnose zijn, een verzameling samenvattende statistieken en grafieken, een backtest van een portfolio of een andere actie. Door dit te doen, kunnen menselijke validators zich concentreren op de cruciale grijze gebieden.
#3. Houd een nauwkeurig verslag bij van het gesprek
Het nemen van subjectieve beslissingen tijdens het modelontwikkelingsproces is vaak nodig voor gegevenszuivering, het genereren van functies en vele andere fasen. De variabele "nabijheid van een slijterij" zou bijvoorbeeld de voorspellende kracht kunnen verbeteren bij het maken van een voorspellingsmodel voor vastgoedprijzen. Het kan echter nodig zijn voor een uitgebreide discussie over hoe het moet worden berekend en of het vanuit het oogpunt van naleving is toegestaan onder tal van belanghebbenden. De architectuur en procedures van toonaangevende organisaties zijn opgezet om deze opmerkingen en discussies te verzamelen en op één plek bij elkaar te houden in plaats van verspreid over meerdere e-mailketens.
#4. Houd nulresultaten op hun plaats
Ook als een project geen materiële voordelen oplevert en niet in productie wordt genomen, is het belangrijk om het vast te leggen en in de centrale kennisbank te bewaren. Te vaak horen we dat datawetenschappers onderzoek overdoen dat al is gedaan zonder op de hoogte te zijn van eerdere onderzoeken.
Python Data Science-project
Het is tijd om je nieuw verworven kennis van Python en data science in te zetten en ervaring op te doen. Je probleemoplossend vermogen verbetert door deze opdrachten. Bovendien leert het u nieuwe ideeën en technieken, en helpt het u de volledige levenscyclus van het project te begrijpen.
#1. Yahoo Finance schrappen voor aandelenkoersen
Het meest cruciale aspect van het werk van data-analisten, BI-ingenieurs en datawetenschappers is webschrapen. Om webspiders of scraping-programma's te schrijven voor een continue stroom van realtime gegevens van talloze websites, moet u bekend zijn met verschillende Python-technologieën.
#2. Project voor Instagram Bereik Analyse
Het is niet het doel van analytische studies om mooie visualisaties te geven. Het is belangrijk om de informatie te begrijpen en duidelijk over te brengen. Gegevensopschoning, statistische analyse, toevoeging van gegevensvisualisatiegrafieken, niet-technische uitleg van belanghebbenden en voorspellende analyse zijn allemaal taken die de gegevenswetenschapper moet volbrengen.
#3. Prognoses en tijdreeksanalyse Compleet project
De financiële sector heeft een grote vraag naar tijdreeksanalyse en prognoses. Om catastrofes te voorkomen en de inkomsten voor belanghebbenden te verhogen, creëren bedrijven nieuwe benaderingen om patronen en trends te begrijpen.
Wat zijn projecten voor datawetenschapsprojecten?
Een data science project is een manier om je kennis in de praktijk te brengen. U kunt uw capaciteiten op het gebied van gegevensverzameling, opschoning, analyse, visualisatie, programmeren, machine learning en andere gebieden gebruiken om aan een typisch project te werken. Het helpt bij het toepassen van je vaardigheden om moeilijkheden in de echte wereld aan te pakken.
Hoe vind ik een goed data science-project?
- Deelnemen aan netwerkbijeenkomsten en gezelligheid.
- Gebruik je hobby's en interesses om nieuwe ideeën te genereren.
- Los problemen op tijdens uw dagelijkse werk.
- Meer informatie over de toolkit voor datawetenschap.
- Maak uw data science-antwoorden.
Hoe doe je een Data Science-project voor bedrijven?
- Definieer de probleemstelling
- Gegevens verzamelen
- Schoonmaken
- Analyseren en modelleren.
- Optimalisatie en implementatie.
Wat is een voorbeeld van een Data Science-project?
Klantsegmentatie is een van de meest bekende Data Science-initiatieven. Voordat ze met marketing beginnen, maken bedrijven verschillende klantgroepen aan. Een veelgebruikt leergebruik zonder toezicht is klantsegmentatie. Bedrijven gebruiken clustering om subgroepen van klanten te identificeren en zich te richten op het potentiële gebruikersbestand.
Hoe moet ik een Data Science-project beginnen?
- Kies een dataset.
- Selecteer een IDE
- Maak een gedetailleerde lijst van alle acties
- Voer de actie één voor één uit
- Maak een samenvatting en verspreid deze via open source platformen
Wat zijn de soorten datawetenschapsprojecten?
- Projecten voor het opschonen van gegevens
- Projecten voor verkennende data-analyse
- Initiatieven rond datavisualisatie (bij voorkeur interactieve projecten)
- Projecten met machine learning (clustering, classificatie en NLP).
Wat zijn de drie belangrijkste projectportfoliocategorieën?
- Strategische of bedrijfsprojecten zijn waardescheppers.
- Operationele projecten zijn projecten die de efficiëntie van de organisatie verbeteren en een aantal essentiële functionele taken uitvoeren.
- Naleving: "Must-do"-taken die nodig zijn om de wettelijke naleving te handhaven.
Conclusie
De behoefte aan projectmatig leren. Het helpt bij uw begrip van de projectlevenscyclus en bereidt u voor op de werkende wereld. Naast op zichzelf staande initiatieven, raad ik ten zeerste aan om aan open-sourceprojecten te werken om nog meer bekendheid te krijgen met bedrijfsprocedures en apparatuur.
Gerelateerde artikelen
- Wat is een Big Data Engineer en hoe word je er een?
- Gegevensetikettering: wat is het en hoe doet u het?
- Database en datawarehouse: wat is het verschil?
- LIFE SCIENCE COMPANY: Meest innovatieve Life Science-bedrijven 2023
- SOFTWARE-ENGINEER VERSUS INFORMATIEWETENSCHAP: Wat zijn de verschillen?
Referenties
