A ciência de dados é um campo em rápido crescimento e há uma alta demanda por cientistas de dados. Se você está interessado em uma carreira em ciência de dados, uma das melhores maneiras de aprender é trabalhando em projetos de ciência de dados. Neste artigo, discutiremos projetos de ciência de dados perfeitos para iniciantes e especialistas. Também abordaremos todas as informações sobre ciência de dados para ajudá-lo a entender como ela funciona.
O que é um projeto de ciência de dados
Um projeto de ciência de dados é uma forma de colocar seu conhecimento em prática. Você pode colocar suas habilidades em coleta de dados, limpeza, análise, visualização, programação, aprendizado de máquina e outras áreas para trabalhar em um projeto típico. Ajuda a aplicar suas habilidades para enfrentar as dificuldades do mundo real. Se você concluí-lo com sucesso, pode incluí-lo em seu portfólio para demonstrar suas habilidades para futuros empregadores.
Ideias para projetos de ciência de dados
Para descobrir padrões significativos em dados organizados e não estruturados, os cientistas de dados empregam uma variedade de métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas de extração de conhecimento.
Devido ao desenvolvimento da inteligência artificial e outras novas tecnologias, a ciência de dados experimentou um aumento recente que só deve aumentar. Mais oportunidades se apresentarão no mercado à medida que mais indústrias começarem a reconhecer o valor da ciência de dados.
Os melhores projetos para iniciantes em ciência de dados para alunos que são novos em Python ou ciência de dados em geral, esta seção oferecerá uma lista de ideias de projetos de ciência de dados. Você terá todos os recursos necessários para ser um desenvolvedor de ciência de dados bem-sucedido se usar essas ideias para projetos de ciência de dados em Python. As ideias de projeto de ciência de dados com código-fonte estão listadas abaixo.
#1. Detecção de uso de Python de notícias falsas
Não há necessidade de introduzir notícias falsas. No mundo globalmente conectado de hoje, é incrivelmente simples disseminar informações falsas online. Ocasionalmente, notícias falsas são divulgadas online por fontes não confiáveis, o que causa problemas para o público-alvo, causa medo nas pessoas e, ocasionalmente, até inspira violência. Identificar a veracidade do conteúdo é fundamental para evitar a disseminação de notícias falsas, algo que essa iniciativa de Data Science pode fazer. Python pode ser usado para isso, e TfidfVectorizer é usado para construir um modelo. Você pode usar PassiveAggressiveClassifier para diferenciar notícias reais de notícias falsas. Programas Python como Pandas, NumPy e sci-kit-learn são apropriados para este projeto.
#2. Reconhecendo Linhas de Faixa de Estrada
Outra sugestão de projeto para iniciantes em ciência de dados é usar a linguagem Python incorporada aos Sistemas de Detecção Lane-Line Live. Neste projeto, linhas são pintadas na estrada para servir como instruções de detecção de faixa para motoristas humanos. Onde as faixas são para a condução humana é indicada pelas linhas pintadas nas estradas. Ele também descreve como o carro está sendo conduzido. O desenvolvimento de carros autônomos depende dessa aplicação. O desenvolvimento de automóveis autônomos depende desta aplicação para o projeto Data Science.
#3. Projeto de Análise Sentimental
A análise de sentimentos é o processo de análise de material escrito para identificar atitudes e ideias que podem ser polarizadas positiva ou negativamente. Esta é uma forma de categorização em que as categorias são muitas (feliz, furioso, triste, enojado, etc.) ou binárias (otimista ou pessimista). O conjunto de dados oferecido pelo pacote Janeausten R é utilizado no projeto, que é implementado na linguagem de programação R. Uma junção interna é executada nos léxicos de uso geral AFINN, Bing e Loughran, e os resultados são mostrados como uma nuvem de palavras.
Projetos em Data Science para experimentar
Pode ser difícil entender a ciência de dados no início, mas com a prática constante, você começará a entender os vários conceitos e a terminologia usados no campo. Além de ler a literatura, assumir projetos úteis que irão aprimorar suas habilidades e melhorar seu currículo é o melhor método para obter exposição adicional à ciência de dados.
#1. Construindo chatbots
As empresas se beneficiam muito dos chatbots, pois operam sem problemas e sem atrasos. Eles reduzem totalmente o esforço de suporte ao cliente automatizando uma grande parte do procedimento. Uma variedade de métodos suportados por inteligência artificial, aprendizado de máquina e ciência de dados são usados por chatbots.
Os chatbots interpretam a entrada do consumidor e respondem com uma resposta mapeada adequada. As redes neurais recorrentes e o conjunto de dados JSON de intenção podem ser usados para treinar o chatbot, e o Python pode ser usado para implementação. O objetivo do seu chatbot determinará se você deseja que seja de domínio aberto ou específico de domínio. Esses chatbots ficam mais inteligentes e precisos à medida que processam mais encontros.
#2. Previsão de Incêndio Florestal
Outra aplicação eficaz da ciência de dados é a criação de um sistema para prever incêndios florestais e incêndios florestais. Um incêndio descontrolado em uma floresta é conhecido como incêndio florestal ou incêndio florestal. Cada incêndio na floresta danificou significativamente o meio ambiente, os habitats da vida selvagem e a propriedade privada.
O agrupamento K-means pode ser usado para identificar os principais focos de incêndio e sua gravidade, permitindo regular e até mesmo prever o caráter caótico dos incêndios florestais. Isso pode ajudar na alocação de recursos da maneira certa. Para melhorar a precisão do seu modelo, você também pode incorporar dados meteorológicos para identificar horários e estações típicos de incêndios florestais.
#3. Classificação do Câncer de Mama
Crie um sistema de detecção de câncer de mama usando Python se estiver procurando um projeto de assistência médica para incluir em seu portfólio. O melhor método para combater o câncer de mama é detectá-lo precocemente e implementar as medidas preventivas necessárias. Os casos de câncer de mama têm aumentado.
#4. Análise de sentimentos
A análise de sentimento, também conhecida como mineração de opinião, é uma técnica alimentada por inteligência artificial que essencialmente permite localizar, coletar e avaliar os pensamentos das pessoas sobre um tópico ou produto. Essas opiniões podem vir de várias fontes, como análises da Internet ou resultados de pesquisas, e podem expressar uma variedade de emoções, incluindo felicidade, raiva, positividade, amor, negatividade, entusiasmo e muito mais.
Processos de Ciência de Dados
Preparação e Aquisição de Dados
Raramente os dados são coletados com as próximas tarefas de modelagem em mente. Todo o projeto de soluções pode ser influenciado pelo conhecimento de quais dados são acessíveis, onde estão e as compensações entre acessibilidade e custo de coleta. Se as equipes encontrarem uma nova peculiaridade na disponibilidade de dados, frequentemente precisarão voltar à seleção de artefatos.
O processo de obter o máximo valor analítico dos elementos de dados disponíveis é iterativo e geralmente segue a compreensão dos dados. As práticas recomendadas a seguir nos ajudaram a simplificar um processo frequentemente difícil.
#1. Verifique as Percepções das Partes Interessadas
As partes interessadas frequentemente possuem forte intuição sobre quais características importam e em que direção. Muitas equipes eficazes usam essa intuição para orientá-los em direção a fatos pertinentes e iniciar o processo de engenharia de recursos.
#2. Usando conjuntos de dados como uma parte reutilizável
Dado o trabalho investido na coleta e limpeza dos dados, é essencial que a saída seja disponibilizada para reutilização. Muitas empresas desenvolvem conjuntos de dados analíticos ou de modelagem como entidades principais e comuns, o que elimina a necessidade de interpolação repetida de valores nulos e exclusão de valores discrepantes. Para garantir que os funcionários possam desenvolver o trabalho anterior, várias empresas estão começando a fazer a transição para lojas de recursos. Seja qual for o nome, o esforço feito para criar esses conjuntos de dados deve poder ser consultado e auditado para possíveis estudos futuros, bem como pipelines de produção simplificados.
#3. Monitore o consumo de dados no futuro
Muitas empresas investem somas substanciais de dinheiro na aquisição de dados externos ou comprometem recursos internos para a coleta de dados sem saber se os dados serão valiosos. Para ajudar a informar suas decisões de investimento em dados, uma das principais organizações de classificação de crédito acompanha o número de projetos e aplicativos de negócios que usam cada conjunto de dados externo.
#4. Crie uma “peça” para avaliar e integrar dados externos
As equipes estão usando cada vez mais conjuntos de dados alternativos, como dados sociais, dados de localização e muitos outros tipos, para aprender mais sobre seus clientes. Um gargalo significativo é removido por empresas que simplificaram os processos de seleção de fornecedores, revisão de dados, compra e ingestão. Estabeleça um processo que frequentemente exija coordenação entre os negócios, TI, jurídico e compras. Um fundo de hedge reduziu o período entre a avaliação e a entrada de meses para semanas, o que o ajudou a manter uma vantagem competitiva em um mercado competitivo.
Desenvolvimento e Pesquisa
Existem muitos guias sobre as melhores práticas técnicas, e isso é considerado o núcleo do processo de ciência de dados. As práticas recomendadas listadas abaixo tratam de muitos dos principais problemas que prejudicam as organizações de ciência de dados.
#1. Criar modelos simples
Não ceda à vontade de usar todas as 500 funções. Uma empresa trabalhou nos recursos e ajustou os hiperparâmetros por semanas. Mais tarde, eles descobriram que muitos deles a) não eram coletados em tempo real, tornando-os inúteis para o caso de uso pretendido, ou b) proibidos devido a problemas de conformidade. Por fim, eles estabeleceram um modelo simples de cinco recursos e, em seguida, colaboraram com sua equipe de TI para capturar mais dados em tempo real para a iteração seguinte.
#2. Estabeleça um cronograma para compartilhar insights
Um dos modos de falha mais frequentes, como mencionado anteriormente, ocorre quando as equipes de ciência de dados fornecem conclusões que são muito tardias ou não correspondem à forma como a organização opera atualmente. Informe outras pessoas sobre suas descobertas o mais rápido possível. Uma importante empresa de TI, por exemplo, exige que seus cientistas de dados divulguem uma visão a cada três ou quatro dias. Se eles são incapazes de escrever um breve post de blog sobre suas descobertas incrementais em termos que as empresas entenderiam, eles provavelmente estão perdidos.
Validação
A revisão de código é apenas uma pequena parte da validação. Temos confiança de que podemos aumentar consistentemente o desempenho dos negócios usando ciência de dados, graças a uma análise cuidadosa das suposições de dados, base de código, desempenho do modelo e resultados de previsão. Envolver as partes interessadas e validar os resultados são cruciais durante este período. O objetivo final é receber a aprovação de todas as partes relevantes, incluindo o negócio, qualquer equipe independente de validação de modelo, TI e, cada vez mais, jurídico ou de conformidade.
#1. Certifique-se de que o projeto seja reproduzível e tenha um histórico claro
As suposições e sensibilidades de um modelo devem ser examinadas em detalhes, desde a amostra inicial até os hiperparâmetros e implementação de front-end, como parte do processo de validação de qualidade. Se um validador gasta 90% de seu tempo coletando documentação e tentando duplicar ambientes, isso é praticamente impossível. As empresas líderes registram não apenas o código, mas todo o registro experimental. O diagrama a seguir, criado para um grande cliente corporativo, ilustra isso com eficiência.
#2. Utilize a verificação automatizada para auxiliar na inspeção humana
O teste de unidade não está diretamente relacionado à ciência de dados devido à sua natureza não determinística, embora um processo de validação frequentemente envolva estágios repetidos que podem ser automatizados. Isso pode ser um diagnóstico automático, uma coleção de estatísticas e gráficos resumidos, um backtest de portfólio ou qualquer outra ação. Ao fazer isso, os validadores humanos podem se concentrar nas regiões cinzentas cruciais.
#3. Mantenha um registro preciso da conversa
A tomada de decisões subjetivas durante o processo de desenvolvimento do modelo é frequentemente necessária para purificação de dados, geração de recursos e muitas outras fases. Por exemplo, a variável “proximidade de uma loja de bebidas” pode melhorar o poder preditivo ao criar um modelo de previsão de preço de propriedade. No entanto, pode ser necessário uma discussão extensa sobre como calculá-lo e se é permitido do ponto de vista de conformidade entre várias partes interessadas. A arquitetura e os procedimentos das principais organizações foram configurados para coletar esses comentários e discussões e mantê-los juntos em um só lugar, em vez de dispersos em várias cadeias de e-mail.
#4. Manter resultados nulos no lugar
Mesmo que um projeto não produza nenhum benefício material e não seja colocado em produção, é importante registrá-lo e mantê-lo no repositório central de conhecimento. Com muita frequência, ouvimos que os cientistas de dados estão refazendo pesquisas que já foram feitas sem saber sobre estudos anteriores.
Projeto de Ciência de Dados Python
É hora de colocar em prática seu conhecimento recém-adquirido de Python e ciência de dados e começar a ganhar experiência. Suas habilidades de resolução de problemas irão melhorar como resultado dessas atribuições. Além disso, ensinará novas ideias e técnicas e ajudará você a compreender todo o ciclo de vida do projeto.
#1. Raspando o Yahoo Finance para os preços das ações
O aspecto mais crucial dos trabalhos de analistas de dados, engenheiros de BI e cientistas de dados é a raspagem da web. Para escrever web spiders ou programas de scraping para um fluxo contínuo de dados em tempo real de vários sites, você deve estar familiarizado com uma variedade de tecnologias Python.
#2. Projeto para análise de alcance do Instagram
Não é o objetivo dos estudos analíticos fornecer visualizações bonitas. É importante compreender a informação e transmiti-la claramente. Limpeza de dados, análise estatística, adição de gráfico de visualização de dados, explicação não técnica das partes interessadas e análise preditiva são tarefas que o cientista de dados deve realizar.
#3. Projeto Completo de Previsão e Análise de Séries Temporais
O setor financeiro tem uma alta demanda por análises e previsões de séries temporais. A fim de evitar catástrofes e aumentar os ganhos para as partes interessadas, as empresas estão criando novas abordagens para compreender padrões e tendências.
O que são projetos para projetos de ciência de dados?
Um projeto de ciência de dados é uma forma de colocar seu conhecimento em prática. Você pode colocar suas habilidades em coleta de dados, limpeza, análise, visualização, programação, aprendizado de máquina e outras áreas para trabalhar em um projeto típico. Ajuda a aplicar suas habilidades para enfrentar as dificuldades do mundo real.
Como faço para encontrar um bom projeto de ciência de dados?
- Participar de eventos de networking e socializar.
- Use seus hobbies e interesses para gerar novas ideias.
- Corrija problemas em seu trabalho diário.
- Saiba mais sobre o kit de ferramentas para ciência de dados.
- Crie suas respostas de ciência de dados.
Como fazer um projeto de ciência de dados para negócios?
- Defina a declaração do problema
- Coletando dados
- limpando
- Analisando e Modelando.
- Otimização e implantação.
O que é um exemplo de um Projeto de Ciência de Dados?
A segmentação de clientes é uma das iniciativas de ciência de dados mais conhecidas. Antes de iniciar qualquer marketing, as empresas criam vários grupos de clientes. Um uso comum de aprendizado não supervisionado é a segmentação de clientes. As empresas usam agrupamento para identificar subgrupos de clientes e direcionar a base de usuários em potencial.
Como devo iniciar um projeto de ciência de dados?
- Escolha um conjunto de dados.
- Selecione um IDE
- Liste todas as ações em detalhes
- Assuma a ação uma de cada vez
- Faça um resumo e distribua-o através de plataformas de código aberto
Quais são os tipos de projetos de ciência de dados?
- Projetos para limpeza de dados
- Projetos de análise exploratória de dados
- Iniciativas envolvendo visualização de dados (idealmente projetos interativos)
- Projetos envolvendo aprendizado de máquina (clustering, classificação e NLP).
Quais são as três principais categorias de portfólio de projetos?
- Projetos estratégicos ou empresariais são criadores de valor.
- Projetos operacionais são aqueles que melhoram a eficiência organizacional e completam algumas tarefas funcionais essenciais.
- Conformidade: Tarefas obrigatórias necessárias para manter a conformidade legal.
Conclusão
A necessidade de aprendizagem baseada em projetos. Ele ajuda na compreensão do ciclo de vida do projeto e prepara você para o mundo do trabalho. Além de iniciativas independentes, aconselho fortemente trabalhar em projetos de código aberto para obter ainda mais exposição a procedimentos e equipamentos de negócios.
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Referências
