Наука о данных — это быстро развивающаяся область, и существует большой спрос на специалистов по обработке и анализу данных. Если вы заинтересованы в карьере в области науки о данных, один из лучших способов учиться — работать над проектами по науке о данных. В этой статье мы обсудим проекты по науке о данных, которые идеально подходят как для начинающих, так и для экспертов. Мы также рассмотрим каждую часть информации о науке о данных, чтобы помочь вам понять, как это работает.
Что такое проект по науке о данных
Проект по науке о данных — это способ применить свои знания на практике. Вы можете использовать свои способности в сборе данных, очистке, анализе, визуализации, программировании, машинном обучении и других областях для работы над типичным проектом. Это помогает применить свои способности для преодоления трудностей в реальном мире. Если вы выполните его успешно, вы можете включить его в свое портфолио, чтобы продемонстрировать свои способности будущим работодателям.
Идеи для проектов по науке о данных
Чтобы выявить существенные закономерности как в организованных, так и в неструктурированных данных, специалисты по данным используют различные научные методы, процессы, алгоритмы и системы извлечения знаний.
Из-за развития искусственного интеллекта и других новых технологий наука о данных недавно пережила всплеск, который, как ожидается, будет только расти. На рынке появится больше шансов, поскольку все больше отраслей начнут признавать ценность науки о данных.
Лучшие проекты для начинающих в науке о данных Для студентов, которые плохо знакомы с Python или наукой о данных в целом, в этом разделе будет предложен список идей проектов по науке о данных. У вас будут все ресурсы, необходимые для того, чтобы стать успешным разработчиком данных, если вы воспользуетесь этими идеями в проектах Python по науке о данных. Идеи проекта по науке о данных с исходным кодом перечислены ниже.
№1. Обнаружение фальшивых новостей с использованием Python
Не нужно вводить фейковые новости. В сегодняшнем глобальном мире невероятно просто распространять ложную информацию в Интернете. Иногда фальшивые новости распространяются в Интернете из ненадежных источников, что создает проблемы для целевой аудитории, вызывает у людей страх, а иногда даже провоцирует насилие. Выявление достоверности контента имеет решающее значение для предотвращения распространения фейковых новостей, что и может сделать эта инициатива Data Science. Для этого можно использовать Python, а для построения модели используется TfidfVectorizer. Вы можете использовать PassiveAggressiveClassifier, чтобы отличить настоящие новости от поддельных. Программы Python, такие как Pandas, NumPy и sci-kit-learn, подходят для этого проекта.
№ 2. Распознавание линий дорожных полос
Еще одно проектное предложение для новичков в науке о данных — использовать язык Python, встроенный в системы Live Lane-Line Detection. В этом проекте на дороге нарисованы линии, которые служат для водителей инструкциями по определению полосы движения. Полосы, предназначенные для движения людей, обозначены линиями, нарисованными на дорогах. Он также описывает, как автомобиль управляется. Развитие беспилотных автомобилей зависит от этого приложения. Разработка беспилотных автомобилей зависит от этого приложения для проекта Data Science Project.
№3. Проект сентиментального анализа
Анализ настроений — это процесс анализа письменного материала для выявления взглядов и идей, которые могут быть положительно или отрицательно поляризованы. Это форма категоризации, в которой категорий либо много (счастливый, яростный, грустный, вызывающий отвращение и т. д.), либо бинарные (оптимистичные или пессимистичные). В проекте используется набор данных, предлагаемый пакетом Janeausten R, который реализован на языке программирования R. Внутреннее соединение выполняется для словарей общего назначения AFINN, Bing и Loughran, и результаты отображаются в виде облака слов.
Проекты в области науки о данных, которые стоит попробовать
Поначалу может быть сложно понять науку о данных, но с постоянной практикой вы начнете понимать многочисленные концепции и терминологию, используемые в этой области. Помимо чтения литературы, участие в полезных проектах, которые повысят вашу квалификацию и улучшат ваше резюме, — лучший способ получить дополнительное представление о науке о данных.
№1. Создание чат-ботов
Бизнес получает большую выгоду от чат-ботов, поскольку они работают плавно и без задержек. Они полностью сокращают усилия по поддержке клиентов, автоматизируя большую часть процедуры. Чат-боты используют ряд методов, поддерживаемых искусственным интеллектом, машинным обучением и наукой о данных.
Чат-боты интерпретируют ввод потребителя и отвечают подходящим сопоставленным ответом. Рекуррентные нейронные сети и набор данных JSON для намерений можно использовать для обучения чат-бота, а для реализации можно использовать Python. Цель вашего чат-бота будет определять, хотите ли вы, чтобы он был открытым или специфичным для домена. Эти чат-боты становятся умнее и точнее по мере того, как они обрабатывают больше встреч.
№ 2. Прогноз лесных пожаров
Еще одним эффективным применением науки о данных является создание системы прогнозирования лесных и лесных пожаров. Неконтролируемый пожар в лесу известен как лесной пожар или лесной пожар. Каждый лесной пожар наносит значительный ущерб окружающей среде, местам обитания диких животных и частной собственности.
Кластеризация K-средних может использоваться для точного определения основных горячих точек пожаров и их серьезности, что позволяет регулировать и даже прогнозировать хаотический характер лесных пожаров. Это может помочь в правильном распределении ресурсов. Чтобы повысить точность вашей модели, вы также можете включить метеорологические данные, чтобы определить типичные времена и сезоны лесных пожаров.
№3. Классификация рака молочной железы
Создайте систему обнаружения рака молочной железы с помощью Python, если вы ищете проект в области здравоохранения для включения в свое портфолио. Лучший метод борьбы с раком молочной железы — его раннее обнаружение и осуществление необходимых профилактических мер. Участились случаи рака молочной железы.
№ 4. Анализ настроений
Анализ настроений, также называемый интеллектуальным анализом мнений, представляет собой метод, основанный на искусственном интеллекте, который, по сути, позволяет вам находить, собирать и оценивать мысли людей о теме или продукте. Эти мнения могут исходить из различных источников, таких как интернет-обзоры или результаты опросов, и они могут выражать различные эмоции, включая счастье, гнев, позитивность, любовь, негативность, энтузиазм и многое другое.
Процессы науки о данных
Подготовка и сбор данных
Редко данные собираются с учетом предстоящих задач моделирования. На весь дизайн решений может повлиять знание того, какие данные доступны, где они находятся, а также компромиссы между доступностью и стоимостью сбора. Если команды сталкиваются с новой проблемой доступности данных, им часто приходится возвращаться к выбору артефактов.
Процесс получения максимальной аналитической ценности из доступных элементов данных является итеративным и обычно следует за пониманием данных. Следующие рекомендуемые методы помогли нам упростить часто сложный процесс.
№1. Проверка восприятия заинтересованных сторон
Заинтересованные стороны часто обладают сильной интуицией в отношении того, какие характеристики имеют значение и в каком направлении. Многие эффективные команды используют эту интуицию, чтобы ориентироваться в соответствующих фактах и запускать процесс разработки функций.
№ 2. Использование наборов данных в качестве повторно используемой части
Учитывая работу, затраченную на сбор и очистку данных, важно, чтобы выходные данные были доступны для повторного использования. Многие предприятия разрабатывают аналитические или моделирующие наборы данных в качестве ключевых общих объектов, что устраняет необходимость повторной интерполяции нулевых значений и исключения выбросов. Чтобы гарантировать, что сотрудники могут опираться на предыдущую работу, некоторые компании начинают переходить на хранилища функций. Каким бы ни было название, усилия, предпринятые для создания этих наборов данных, должны иметь возможность запрашиваться и проверяться для потенциальных будущих исследований, а также для оптимизации производственных конвейеров.
№3. Мониторинг потребления данных в будущем
Многие предприятия вкладывают значительные суммы денег в получение внешних данных или выделяют внутренние ресурсы для сбора данных, не зная, будут ли данные ценными. Чтобы обосновать свои решения об инвестициях в данные, ведущая организация по кредитному рейтингу отслеживает количество проектов и бизнес-приложений, в которых используется каждый внешний набор данных.
№ 4. Создайте «игру» для оценки и интеграции внешних данных
Команды все чаще используют альтернативные наборы данных, такие как социальные данные, данные о местоположении и многие другие, чтобы больше узнать о своих клиентах. Существенное узкое место устранено компаниями, которые оптимизировали процессы выбора поставщиков, проверки данных, покупки и приема. Установите процесс, который часто требует координации между бизнесом, ИТ, юридическим отделом и отделом закупок. Один хедж-фонд сократил период между оценкой и получением инвестиций с месяцев до недель, что помогло ему сохранить конкурентное преимущество на беспощадном рынке.
Разработка и исследования
Существует множество руководств по лучшим техническим практикам, которые считаются основой процесса обработки данных. Перечисленные ниже передовые методы решают многие основные проблемы, от которых страдают организации, занимающиеся наукой о данных.
№1. Создание простых моделей
Не поддавайтесь желанию использовать все 500 функций. Одна компания работала над функциями и корректировала гиперпараметры в течение нескольких недель. Позже они обнаружили, что многие из них либо а) не собирались в режиме реального времени, что делало их бесполезными для предполагаемого варианта использования, либо б) были запрещены из-за проблем с соблюдением нормативных требований. В конечном итоге они остановились на простой модели с пятью функциями, а затем объединились со своей ИТ-командой, чтобы собрать больше данных в режиме реального времени для следующей итерации.
№ 2. Установите график обмена идеями
Один из наиболее частых видов сбоев, как упоминалось ранее, возникает, когда команды специалистов по обработке и анализу данных делают выводы, которые либо слишком запоздали, либо не соответствуют тому, как в настоящее время работает организация. Сообщите другим о своих открытиях как можно скорее. Например, одна крупная ИТ-компания требует, чтобы ее специалисты по данным раскрывали информацию каждые три-четыре дня. Если они не могут написать краткий пост в блоге о своих постепенных открытиях в терминах, понятных бизнесу, они, вероятно, не в себе.
Проверка
Код-ревью — это лишь малая часть валидации. Мы уверены, что сможем постоянно повышать эффективность бизнеса с помощью науки о данных благодаря тщательному анализу предположений о данных, кодовой базы, производительности модели и результатов прогнозирования. Привлечение заинтересованных сторон и проверка результатов имеют решающее значение в этот период. Конечной целью является получение одобрения от всех соответствующих сторон, включая бизнес, любую независимую группу проверки модели, ИТ и, во все большей степени, юридический отдел или отдел нормативно-правового соответствия.
№1. Убедитесь, что проект воспроизводим и имеет четкую историю
Предположения и чувствительность модели должны быть тщательно изучены, начиная с исходной выборки и заканчивая гиперпараметрами и интерфейсной реализацией, в рамках процесса проверки качества. Если валидатор тратит 90% своего времени на сбор документации и попытки дублировать среды, это практически невозможно. Ведущие компании записывают не только код, но и всю экспериментальную запись. Следующая диаграмма, созданная для крупного корпоративного клиента, эффективно иллюстрирует это.
№ 2. Используйте автоматическую проверку, чтобы облегчить проверку человеком
Модульное тестирование не имеет прямого отношения к науке о данных из-за его недетерминированного характера, хотя процесс проверки часто включает повторяющиеся этапы, которые можно автоматизировать. Это может быть автоматическая диагностика, сбор сводной статистики и графиков, тестирование портфеля на исторических данных или любое другое действие. Делая это, валидаторы-люди могут сосредоточиться на ключевых серых областях.
№3. Ведите точную запись разговора
Принятие субъективных решений в процессе разработки модели часто необходимо для очистки данных, создания признаков и многих других этапов. Например, переменная «близость к винному магазину» может улучшить прогностическую способность при создании модели прогнозирования цен на недвижимость. Однако может потребоваться широкое обсуждение того, как его вычислить и разрешено ли это с точки зрения соблюдения требований среди многочисленных заинтересованных сторон. Архитектура и процедуры ведущих организаций были созданы для сбора этих комментариев и обсуждений и хранения их вместе в одном месте, а не рассредоточены по нескольким цепочкам электронной почты.
№ 4. Сохраняйте нулевые результаты на месте
Даже если проект не приносит никакой материальной выгоды и не запущен в производство, важно зафиксировать его и хранить в центральном хранилище знаний. Слишком часто мы слышим, что специалисты по данным переделывают уже проведенные исследования, не зная о более ранних исследованиях.
Проект Python по науке о данных
Пришло время применить ваши недавно приобретенные знания о Python и науке о данных и начать набираться опыта. Ваши навыки решения проблем улучшатся в результате выполнения этих заданий. Кроме того, он научит вас новым идеям и методам и поможет понять весь жизненный цикл проекта.
№1. Скрапинг Yahoo Finance для цен на акции
Наиболее важным аспектом работы аналитиков данных, инженеров бизнес-аналитики и специалистов по данным является веб-скрапинг. Чтобы писать веб-пауки или программы очистки для непрерывного потока данных в реальном времени с многочисленных веб-сайтов, вы должны быть знакомы с различными технологиями Python.
№ 2. Проект по анализу охвата Instagram
Целью аналитических исследований не является создание красивых визуализаций. Важно понимать информацию и четко ее доносить. Очистка данных, статистический анализ, добавление диаграммы визуализации данных, нетехническое объяснение заинтересованных сторон и прогнозный анализ — все это задачи, которые должен выполнить специалист по данным.
№3. Прогнозирование и анализ временных рядов Полный проект
Финансовая индустрия имеет высокий спрос на анализ и прогнозирование временных рядов. Чтобы предотвратить катастрофы и увеличить доходы заинтересованных сторон, предприятия создают новые подходы к пониманию закономерностей и тенденций.
Что такое проекты для проектов Data Science?
Проект по науке о данных — это способ применить свои знания на практике. Вы можете использовать свои способности в сборе данных, очистке, анализе, визуализации, программировании, машинном обучении и других областях для работы над типичным проектом. Это помогает применить свои способности для преодоления трудностей в реальном мире.
Как найти хороший проект по науке о данных?
- Участие в сетевых мероприятиях и общение.
- Используйте свои хобби и интересы, чтобы генерировать свежие идеи.
- Решите проблемы на вашей основной работе.
- Узнайте о наборе инструментов для науки о данных.
- Создайте свои ответы по науке о данных.
Как сделать проект Data Science для бизнеса?
- Определите постановку проблемы
- Сбор данных
- Уборка
- Анализировать и моделировать.
- Оптимизация и развертывание.
Что является примером проекта Data Science?
Сегментация клиентов — одна из самых известных инициатив Data Science. Прежде чем начать какой-либо маркетинг, предприятия создают несколько клиентских групп. Одним из распространенных способов обучения без учителя является сегментация клиентов. Предприятия используют кластеризацию для определения клиентских подгрупп и нацеливания на потенциальную пользовательскую базу.
Как мне начать проект по науке о данных?
- Выберите набор данных.
- Выберите IDE
- Подробно перечислите все действия
- Принимайте меры по одному
- Составьте резюме и распространите его через платформы с открытым исходным кодом.
Какие существуют типы проектов по науке о данных?
- Проекты по очистке данных
- Проекты по разведочному анализу данных
- Инициативы, связанные с визуализацией данных (в идеале интерактивные проекты)
- Проекты, связанные с машинным обучением (кластеризация, классификация и НЛП).
Каковы три основные категории портфеля проектов?
- Стратегические или корпоративные проекты создают ценность.
- Операционные проекты — это те, которые повышают организационную эффективность и выполняют некоторые важные функциональные задачи.
- Соответствие: «Обязательные» задачи, необходимые для обеспечения соблюдения законодательства.
Заключение
Необходимость проектного обучения. Это поможет вам понять жизненный цикл проекта и подготовит вас к работе. Помимо отдельных инициатив, я настоятельно рекомендую работать над проектами с открытым исходным кодом, чтобы получить еще больше информации о бизнес-процедурах и оборудовании.
Статьи по теме
- Кто такой инженер по большим данным и как им стать?
- Маркировка данных: что это такое и как вы это делаете?
- База данных и хранилище данных: в чем разница?
- LIFE SCIENCE COMPANY: Самые инновационные компании в области наук о жизни 2023 г.
- ИНЖЕНЕР-ПРОГРАММИСТ VS ИНФОРМАТИКА: в чем разница?
Рекомендации
