Veri bilimi hızla büyüyen bir alandır ve veri bilimcilere yüksek talep vardır. Veri biliminde kariyer yapmakla ilgileniyorsanız, öğrenmenin en iyi yollarından biri veri bilimi projelerinde çalışmaktır. Bu makalede, hem yeni başlayanlar hem de uzmanlar için mükemmel olan veri bilimi projelerini tartışacağız. Nasıl çalıştığını anlamanıza yardımcı olmak için veri bilimiyle ilgili her bir bilgiyi de ele alacağız.
Veri Bilimi Projesi Nedir?
Bir veri bilimi projesi, bilginizi uygulamaya koymanın bir yoludur. Tipik bir proje üzerinde çalışmak için veri toplama, temizleme, analiz, görselleştirme, programlama, makine öğrenimi ve diğer alanlarda yeteneklerinizi ortaya koyabilirsiniz. Gerçek dünyadaki zorlukların üstesinden gelmek için yeteneklerinizi uygulamanıza yardımcı olur. Başarıyla tamamlarsanız, yeteneklerinizi gelecekteki işverenlere göstermek için bunu portföyünüze dahil edebilirsiniz.
Veri Bilimi Projeleri için Fikirler
Veri bilimcileri, hem organize hem de yapılandırılmamış verilerdeki önemli kalıpları ortaya çıkarmak için çeşitli bilimsel yöntemler, süreçler, algoritmalar ve bilgi çıkarma sistemleri kullanır.
Yapay zekanın ve diğer yeni teknolojilerin gelişmesi nedeniyle, veri bilimi son zamanlarda yalnızca artması beklenen bir dalgalanma yaşadı. Daha fazla sektör veri biliminin değerini fark etmeye başladıkça, piyasada daha fazla şans kendini gösterecek.
Python'da veya genel olarak veri biliminde yeni olan öğrenciler için veri bilimine yeni başlayanlar için en iyi projeler, bu bölüm veri bilimi proje fikirlerinin bir listesini sunacaktır. Bu fikirleri Python veri bilimi projeleri için kullanırsanız, başarılı bir veri bilimi geliştiricisi olmak için gereken tüm kaynaklara sahip olacaksınız. Kaynak kodlu veri bilimi proje fikirleri aşağıda listelenmiştir.
1 numara. Sahte Haber Python kullanımının Tespiti
Sahte haberler sunmaya gerek yok. Günümüzün küresel olarak bağlantılı dünyasında, yanlış bilgileri çevrimiçi olarak yaymak inanılmaz derecede kolaydır. Zaman zaman güvenilmeyen kaynaklar tarafından internette yayılan yalan haberler, hedef kitle için sorunlara yol açmakta, insanları korkutmakta ve hatta zaman zaman şiddete ilham vermektedir. İçeriğin doğruluğunu belirlemek, bu Veri Bilimi girişiminin yapabileceği bir şey olan sahte haberlerin yayılmasını önlemek için çok önemlidir. Bunun için Python kullanılabilir ve bir model oluşturmak için TfidfVectorizer kullanılır. Gerçek haberleri düzmece haberlerden ayırt etmek için PassiveAggressiveClassifier'ı kullanabilirsiniz. Pandas, NumPy ve sci-kit-learn gibi Python programları bu proje için uygundur.
2 numara. Yol Şerit Çizgilerini Tanıma
Veri bilimine yeni başlayanlar için başka bir proje önerisi, Canlı Şerit-Hat Tespit Sistemlerine gömülü Python dilini kullanmaktır. Bu projede, insan sürücüler için şerit algılama talimatları olarak hizmet etmek üzere yola çizgiler çizildi. Şeritlerin insan sürüşü için olduğu yerler, yollara çizilen çizgilerle gösterilir. Aynı zamanda arabanın nasıl sürüldüğünü de açıklar. Kendi kendine giden arabaların gelişimi bu uygulamaya bağlıdır. Sürücüsüz otomobillerin geliştirilmesi, Veri Bilimi Projesi için bu uygulamaya bağlıdır.
3 numara. Duygusal Analiz Projesi
Duygu analizi, olumlu veya olumsuz kutuplaşmış olabilecek tutum ve fikirleri belirlemek için yazılı materyali analiz etme sürecidir. Bu, kategorilerin çok (mutlu, öfkeli, üzgün, tiksinti vb.) veya ikili (iyimser veya kötümser) olduğu bir kategorizasyon şeklidir. R programlama dilinde gerçeklenen projede Janeausten R paketinin sunduğu veri seti kullanılmıştır. AFINN, Bing ve Loughran genel amaçlı sözlüklerinde bir iç birleştirme gerçekleştirilir ve sonuçlar bir kelime bulutu olarak gösterilir.
Veri Biliminde Denenecek Projeler
İlk başta veri bilimini anlamak zor olabilir, ancak sürekli pratik yaparak alanda kullanılan çok sayıda kavramı ve terminolojiyi anlamaya başlayacaksınız. Literatürü okumanın yanı sıra, size beceri kazandıracak ve özgeçmişinizi geliştirecek faydalı projeler üstlenmek, veri bilimine daha fazla maruz kalma elde etmenin en iyi yöntemidir.
1 numara. Chatbot Oluşturma
İşletmeler, sorunsuz ve gecikmesiz çalıştıkları için sohbet robotlarından büyük ölçüde yararlanır. Prosedürün büyük bir bölümünü otomatikleştirerek müşteri desteği çabalarını tamamen azaltırlar. Yapay zeka, makine öğrenimi ve veri bilimi tarafından desteklenen bir dizi yöntem, sohbet robotları tarafından kullanılır.
Chatbot'lar, tüketici girdisini yorumlar ve uygun bir haritalanmış yanıtla yanıt verir. Sohbet robotunu eğitmek için tekrarlayan sinir ağları ve Intent JSON veri kümesi kullanılabilir ve uygulama için Python kullanılabilir. Chatbot'unuzun amacı, onun açık alana mı yoksa alana özel mi olmasını istediğinizi belirleyecektir. Bu sohbet robotları, daha fazla karşılaşmayı işledikçe daha akıllı ve daha doğru hale geliyor.
2 numara. Orman Yangını Tahmini
Veri biliminin bir başka etkili uygulaması, orman yangınlarını ve orman yangınlarını tahmin etmek için bir sistemin oluşturulmasıdır. Bir ormanda kontrol edilemeyen bir yangın, orman yangını veya orman yangını olarak bilinir. Her orman yangını çevreye, vahşi yaşam alanlarına ve özel mülke önemli ölçüde zarar verdi.
K-means kümeleme, orman yangınlarının kaotik karakterini düzenlemenize ve hatta tahmin etmenize izin vererek, ana yangın sıcak noktalarını ve bunların ciddiyetini belirlemek için kullanılabilir. Bu, kaynakların doğru şekilde tahsis edilmesine yardımcı olabilir. Modelinizin doğruluğunu artırmak için, orman yangınlarının tipik zamanlarını ve mevsimlerini belirlemek için meteorolojik verileri de dahil edebilirsiniz.
#3. Meme Kanserinin Sınıflandırılması
Portföyünüze dahil etmek için bir sağlık projesi arıyorsanız, Python kullanarak bir meme kanseri tespit sistemi oluşturun. Meme kanseri ile mücadelede en iyi yöntem erken teşhis ve gerekli koruyucu önlemlerin alınmasıdır. Meme kanseri vakaları arttı.
#4. Duygu Analizi
Fikir madenciliği olarak da adlandırılan duygu analizi, temelde insanların bir konu veya ürün hakkındaki düşüncelerini bulmanızı, toplamanızı ve değerlendirmenizi sağlayan, yapay zeka tarafından desteklenen bir tekniktir. Bu görüşler, internet incelemeleri veya anket sonuçları gibi çeşitli kaynaklardan gelebilir ve mutluluk, öfke, pozitiflik, aşk, olumsuzluk, coşku ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli duyguları ifade edebilir.
Veri Bilimi Süreçleri
Veri Hazırlama ve Toplama
Veriler nadiren yaklaşan modelleme görevleri göz önünde bulundurularak toplanır. Çözümlerin tüm tasarımı, hangi verilerin erişilebilir olduğu, nerede olduğu ve erişilebilirlik ile toplama maliyeti arasındaki dengeler bilinerek etkilenebilir. Ekipler, veri kullanılabilirliği konusunda yeni bir tuhaflıkla karşılaşırsa, sıklıkla yapı seçimine geri dönmeleri gerekir.
Mevcut veri öğelerinden maksimum analitik değeri elde etme süreci yinelemelidir ve tipik olarak veri anlayışını takip eder. Aşağıdaki önerilen uygulamalar, genellikle zor olan bir süreci kolaylaştırmamıza yardımcı oldu.
1 numara. Paydaş Algılarını Doğrulayın
Paydaşlar sıklıkla hangi özelliklerin önemli olduğu ve hangi yönde olduğu konusunda güçlü bir sezgiye sahiptir. Birçok etkili ekip, bu sezgiyi, onları ilgili gerçeklere yönlendirmek ve özellik mühendisliği sürecini başlatmak için kullanır.
2 numara. Veri Kümelerini Yeniden Kullanılabilir Parça Olarak Kullanma
Verilerin toplanması ve temizlenmesi için harcanan emek göz önüne alındığında, çıktının yeniden kullanıma hazır hale getirilmesi önemlidir. Birçok işletme, anahtar, ortak varlıklar olarak analitik veya modelleme veri kümeleri geliştirir; bu, boş değerlerin tekrar tekrar enterpolasyonu ve aykırı değerlerin dışlanması gerekliliğini ortadan kaldırır. Çalışanların önceki çalışmaları üzerine inşa edebilmelerini sağlamak için, birçok işletme tanıtım mağazalarına geçiş yapmaya başlıyor. Adı ne olursa olsun, bu veri setlerini oluşturmak için harcanan çaba, gelecekteki olası çalışmalar ve kolaylaştırılmış üretim boru hatları için sorgulanabilmeli ve denetlenebilmelidir.
3 numara. Gelecekteki Veri Tüketiminin İzlenmesi
Birçok işletme, verilerin değerli olup olmayacağını bilmeden, harici verileri elde etmek için önemli meblağlarda para yatırır veya dahili kaynakları veri toplamaya ayırır. En iyi kredi derecelendirme kuruluşu, veri yatırım kararlarını bilgilendirmeye yardımcı olmak için, her bir harici veri kümesinden yararlanan proje ve iş odaklı uygulamaların sayısını takip eder.
#4. Dış Verileri Değerlendirmek ve Entegre Etmek İçin Bir "Oyun" Oluşturun
Ekipler, müşterileri hakkında daha fazla bilgi edinmek için sosyal veriler, konum verileri ve diğer pek çok tür gibi alternatif veri kümelerini giderek daha fazla kullanıyor. Satıcı seçimi, veri inceleme, satın alma ve alım süreçlerini kolaylaştıran şirketler tarafından önemli bir darboğaz ortadan kaldırılır. İşletme, BT, hukuk ve satın alma arasında sıklıkla koordinasyon gerektiren bir süreç oluşturun. Bir hedge fon, değerlendirme ile alım arasındaki süreyi aylardan haftalara indirerek, kıyasıya bir piyasada rekabet avantajını korumasına yardımcı oldu.
Geliştirme ve Araştırma
En iyi teknik uygulamalar hakkında birçok kılavuz vardır ve bu, veri bilimi sürecinin çekirdeği olarak kabul edilir. Aşağıda listelenen en iyi uygulamalar, veri bilimi kuruluşlarının zarar görmesine neden olan ana sorunların birçoğunu ele almaktadır.
1 numara. Basit Modeller Oluşturun
500 işlevin tümünü kullanma dürtüsüne teslim olmayın. Bir şirket özellikler üzerinde çalıştı ve hiperparametreleri haftalarca ayarladı. Daha sonra, birçoğunun ya a) gerçek zamanlı olarak toplanmadığını, amaçlanan kullanım durumu için onları işe yaramaz hale getirdiğini ya da b) uygunluk sorunları nedeniyle yasaklandığını keşfettiler. Sonunda beş özellikli basit bir modelde karar kıldılar ve ardından bir sonraki yineleme için gerçek zamanlı olarak daha fazla veri yakalamak üzere BT ekipleriyle işbirliği yaptılar.
2 numara. İçgörü Paylaşımı İçin Bir Takvim Oluşturun
Daha önce bahsedildiği gibi, en sık rastlanan başarısızlık modlarından biri, veri bilimi ekiplerinin ya çok geç kalınan ya da kuruluşun şu anki işleyişiyle uyuşmayan sonuçlar vermesidir. Başkalarını keşiflerinizden mümkün olan en kısa sürede haberdar edin. Örneğin, en iyi BT işletmelerinden biri, veri bilimcilerinin her üç ila dört günde bir içgörü açıklamasını şart koşuyor. Artan keşifleri hakkında işletmelerin anlayacağı terimlerle kısa bir blog yazısı yazamıyorlarsa, büyük olasılıkla kafalarını aşıyorlar demektir.
Onaylama
Kod incelemesi, doğrulamanın yalnızca küçük bir parçasıdır. Veri varsayımlarının, kod tabanının, model performansının ve tahmin sonuçlarının dikkatli bir şekilde incelenmesi sayesinde veri bilimini kullanarak iş performansını tutarlı bir şekilde artırabileceğimize güveniyoruz. Paydaşların katılımını sağlamak ve sonuçları doğrulamak bu dönemde çok önemlidir. Nihai hedef, iş, herhangi bir bağımsız model doğrulama ekibi, BT ve giderek artan bir şekilde yasal veya uyumluluk dahil olmak üzere tüm ilgili taraflardan onay almaktır.
1 numara. Projenin Yeniden Üretilebilir Olduğundan ve Net Bir Geçmişe Sahip Olduğundan Emin Olun
Bir modelin varsayımları ve hassasiyetleri, kalite doğrulama sürecinin bir parçası olarak ilk örnekten hiper parametrelere ve ön uç uygulamasına kadar ayrıntılı olarak incelenmelidir. Doğrulayıcı, zamanının %90'ını belgeleri toplamak ve ortamları çoğaltmak için harcıyorsa, bu neredeyse imkansızdır. Önde gelen şirketler yalnızca kodu değil, tüm deneysel kaydı kaydeder. Büyük bir kurumsal müşteri için oluşturulan aşağıdaki şema, bunu etkili bir şekilde göstermektedir.
2 numara. İnsan Muayenesine Yardımcı Olmak İçin Otomatik Doğrulamayı Kullanın
Bir doğrulama süreci sıklıkla otomatikleştirilebilen tekrarlanan aşamaları içermesine rağmen, birim testi, belirleyici olmayan doğası nedeniyle veri bilimiyle doğrudan ilgili değildir. Bu, otomatik bir teşhis, özet istatistikler ve grafikler koleksiyonu, bir portföy geriye dönük testi veya başka herhangi bir işlem olabilir. Bunu yaparak, insan doğrulayıcılar kritik gri bölgelere konsantre olabilir.
3 numara. Konuşmanın Doğru Kaydını Tutun
Model geliştirme sürecinde sübjektif kararlar vermek, veri saflaştırma, özellik oluşturma ve diğer birçok aşama için sıklıkla gereklidir. Örneğin, "içki dükkanına yakınlık" değişkeni, bir emlak fiyatı tahmin modeli oluştururken tahmin gücünü artırabilir. Ancak, bunun nasıl hesaplanacağı ve çok sayıda paydaş arasında uyum açısından buna izin verilip verilmediği konusunda kapsamlı tartışmalar için gerekli olabilir. Önde gelen kuruluşların mimarisi ve prosedürleri, bu yorumları ve tartışmaları toplamak ve bunları birden çok e-posta zincirine dağıtmak yerine tek bir yerde bir arada tutmak için oluşturulmuştur.
#4. Boş Sonuçları Yerinde Tut
Bir proje herhangi bir maddi fayda sağlamasa ve hayata geçirilmese bile, bunun kayıt altına alınması ve merkezi bilgi havuzunda saklanması önemlidir. Veri bilimcilerin daha önceki çalışmaları bilmeden zaten yapılmış araştırmaları yeniden yaptıklarını çok sık duyuyoruz.
Python Veri Bilimi Projesi
Yeni edindiğiniz Python ve veri bilimi bilginizi kullanma ve deneyim kazanmaya başlama zamanı. Bu ödevler sonucunda problem çözme becerileriniz gelişecektir. Ayrıca size yeni fikirler ve teknikler öğretecek ve tüm proje yaşam döngüsünü kavramanıza yardımcı olacaktır.
1 numara. Hisse Senedi Fiyatları için Yahoo Finance'i kazımak
Veri analistlerinin, BI mühendislerinin ve veri bilimcilerin işlerinin en önemli yönü web kazımadır. Çok sayıda web sitesinden sürekli gerçek zamanlı veri akışı için web örümcekleri veya kazıma programları yazmak için çeşitli Python teknolojilerine aşina olmalısınız.
2 numara. Instagram Erişim Analizi Projesi
Güzel görselleştirmeler sağlamak analitik çalışmaların amacı değildir. Bilgiyi anlamak ve net bir şekilde iletmek önemlidir. Veri temizleme, istatistiksel analiz, veri görselleştirme tablosu ekleme, teknik olmayan paydaş açıklaması ve tahmine dayalı analiz, veri bilimcinin gerçekleştirmesi gereken görevlerdir.
#3. Tahmin ve Zaman Serisi Analizi Tamamlanmış Proje
Finans sektörü, zaman serisi analizi ve tahminine yüksek talep göstermektedir. Felaketleri önlemek ve paydaşların kazançlarını artırmak için işletmeler, kalıpları ve eğilimleri anlamak için yeni yaklaşımlar yaratıyor.
Veri Bilimi Projeleri için Projeler nelerdir?
Bir veri bilimi projesi, bilginizi uygulamaya koymanın bir yoludur. Tipik bir proje üzerinde çalışmak için veri toplama, temizleme, analiz, görselleştirme, programlama, makine öğrenimi ve diğer alanlarda yeteneklerinizi ortaya koyabilirsiniz. Gerçek dünyadaki zorlukların üstesinden gelmek için yeteneklerinizi uygulamanıza yardımcı olur.
İyi Bir Veri Bilimi Projesi Nasıl Bulabilirim?
- Ağ oluşturma etkinliklerine katılmak ve sosyalleşmek.
- Yeni fikirler üretmek için hobilerinizi ve ilgi alanlarınızı kullanın.
- Günlük işinizdeki sorunları düzeltin.
- Veri bilimi için araç seti hakkında bilgi edinin.
- Veri bilimi yanıtlarınızı oluşturun.
İşletmeler için Veri Bilimi Projesi nasıl yapılır?
- Sorun bildirimini tanımlayın
- Veri toplama
- Temizlemek
- Analiz etmek ve Modellemek.
- Optimizasyon ve dağıtım.
Veri Bilimi Projesi örneği nedir?
Müşteri segmentasyonu, en iyi bilinen Veri Bilimi girişimlerinden biridir. Herhangi bir pazarlamaya başlamadan önce, işletmeler birkaç müşteri grubu oluşturur. Denetimsiz öğrenmenin yaygın bir kullanımı, müşteri segmentasyonudur. İşletmeler, müşteri alt gruplarını belirlemek ve potansiyel kullanıcı tabanını hedeflemek için kümelemeyi kullanır.
Bir Veri Bilimi Projesine Nasıl Başlamalıyım?
- Bir veri kümesi seçin.
- Bir IDE seçin
- Tüm eylemleri ayrıntılı olarak listeleyin
- Aksiyonu birer birer üstlenin
- Bir özet yapın ve açık kaynak platformları aracılığıyla dağıtın
Veri Bilimi Projesi Türleri Nelerdir?
- Veri temizleme projeleri
- Keşifsel veri analizi için projeler
- Veri görselleştirmeyi içeren girişimler (ideal olarak etkileşimli projeler)
- Makine öğrenimini (kümeleme, sınıflandırma ve NLP) içeren projeler.
Üç Büyük Proje Portföyü Kategorisi Nedir?
- Stratejik veya kurumsal projeler değer yaratıcılarıdır.
- Operasyonel projeler, organizasyonel verimliliği artıran ve bazı temel fonksiyonel görevleri tamamlayan projelerdir.
- Uyumluluk: Yasal uyumluluğu sürdürmek için gerekli "yapılması gereken" görevler.
Sonuç
Proje tabanlı öğrenme ihtiyacı. Proje yaşam döngüsünü anlamanıza yardımcı olur ve sizi çalışma dünyasına hazırlar. Bağımsız girişimlere ek olarak, iş prosedürlerine ve ekipmanına daha fazla maruz kalmak için açık kaynaklı projeler üzerinde çalışmayı şiddetle tavsiye ediyorum.
İlgili Makaleler
- Büyük Veri Mühendisi Nedir ve Nasıl Olursunuz?
- Veri Etiketleme: Nedir ve Nasıl Yaparsınız?
- Veritabanı ve Veri Ambarı: Fark Nedir?
- YAŞAM BİLİMİ ŞİRKETİ: En Yenilikçi Yaşam Bilimi Şirketleri 2023
- YAZILIM MÜHENDİSİ VE BİLGİSAYAR BİLİMİ: Farklar Nelerdir?
Referanslar
