Наука про дані – це галузь, яка швидко розвивається, і існує великий попит на науковців із обробки даних. Якщо ви зацікавлені в кар’єрі в галузі науки про дані, один із найкращих способів навчитися – це працювати над проектами з науки про дані. У цій статті ми обговоримо проекти науки про дані, які ідеально підходять як для новачків, так і для експертів. Ми також розглянемо кожну інформацію про науку про дані, щоб допомогти вам зрозуміти, як це працює.
Що таке Data Science Project
Проект із науки про дані – це спосіб застосувати свої знання на практиці. Ви можете застосувати свої здібності до збору даних, очищення, аналізу, візуалізації, програмування, машинного навчання та інших сфер для роботи над типовим проектом. Це допомагає застосувати ваші здібності для подолання труднощів у реальному світі. Якщо ви завершите його успішно, ви зможете включити його у своє портфоліо, щоб продемонструвати свої здібності майбутнім роботодавцям.
Ідеї для проектів Data Science
Щоб виявити суттєві закономірності як в організованих, так і в неструктурованих даних, спеціалісти з обробки даних використовують різноманітні наукові методи, процеси, алгоритми та системи вилучення знань.
Завдяки розвитку штучного інтелекту та інших нових технологій наука про дані нещодавно пережила сплеск, який, як очікується, буде лише зростати. На ринку з’явиться більше шансів, оскільки більше галузей почнуть визнавати цінність науки про дані.
Найкращі проекти для початківців у науці про дані для студентів, які тільки починають знайомитися з Python або наукою про дані загалом, у цьому розділі буде запропоновано список ідей для проектів у галузі обробки даних. Ви матимете всі ресурси, необхідні для успішного розробника даних, якщо використаєте ці ідеї для проектів Python. Нижче наведено ідеї наукових проектів із вихідним кодом.
#1. Виявлення використання фейкових новин Python
Не потрібно вводити фейкові новини. У сучасному глобально зв’язаному світі поширювати неправдиву інформацію в Інтернеті надзвичайно просто. Іноді фейкові новини поширюються в Інтернеті з ненадійних джерел, що створює проблеми для цільової аудиторії, викликає у людей страх, а іноді навіть провокує насильство. Виявлення правдивості вмісту має вирішальне значення для запобігання поширенню фейкових новин, і це те, що може зробити ця ініціатива Data Science. Для цього можна використовувати Python, а для створення моделі — TfidfVectorizer. Ви можете використовувати PassiveAggressiveClassifier, щоб відрізнити справжні новини від фіктивних. Програми Python, такі як Pandas, NumPy та sci-kit-learn, підходять для цього проекту.
#2. Розпізнавання ліній проїжджої частини
Ще одна проектна пропозиція для початківців у науці про дані — використовувати мову Python, вбудовану в системи виявлення смуг і смуг Live. У цьому проекті лінії намальовані на дорозі, щоб служити інструкціями для виявлення смуги для водіїв. Смуги для руху людей вказують лініями, намальованими на дорогах. У ньому також описано, як керують автомобілем. Розробка безпілотних автомобілів залежить від цієї програми. Розробка безпілотних автомобілів залежить від цієї програми для Data Science Project.
#3. Проект сентиментального аналізу
Аналіз настроїв – це процес аналізу письмового матеріалу для виявлення ставлень та ідей, які можуть бути позитивно чи негативно поляризовані. Це форма категоризації, у якій категорій або багато (щасливий, розлючений, сумний, огидний тощо), або двійкові (оптимістичні чи песимістичні). Набір даних, запропонований пакетом Janeausten R, використовується в проекті, який реалізовано на мові програмування R. Внутрішнє об’єднання виконується для лексиконів загального призначення AFINN, Bing і Loughran, а результати відображаються у вигляді хмари слів.
Проекти з Data Science, які варто спробувати
Спочатку може бути важко зрозуміти науку про дані, але з постійною практикою ви почнете розуміти численні концепції та термінологію, що використовуються в цій галузі. Окрім читання літератури, найкращим способом додаткового ознайомлення з наукою про дані є виконання корисних проектів, які підвищать ваші навички та покращать ваше резюме.
#1. Створення чат-ботів
Компанії отримують велику користь від чат-ботів, оскільки вони працюють безперебійно та без затримок. Вони повністю скорочують зусилля з підтримки клієнтів, автоматизуючи значну частину процедури. Чат-боти використовують ряд методів, які підтримуються штучним інтелектом, машинним навчанням і наукою про дані.
Чат-боти інтерпретують введені споживачами дані та відповідають відповідною картографованою відповіддю. Для навчання чат-бота можна використовувати повторювані нейронні мережі та набір даних Intent JSON, а для реалізації можна використовувати Python. Мета вашого чат-бота визначатиме, чи хочете ви, щоб він був відкритим або доменно-спеціальним. Ці чат-боти стають розумнішими та точнішими, оскільки вони обробляють більше зустрічей.
#2. Прогнозування лісових пожеж
Ще одним ефективним застосуванням data science є створення системи прогнозування лісових і лісових пожеж. Неконтрольована пожежа в лісі відома як лісова або лісова пожежа. Кожна лісова пожежа завдає значної шкоди навколишньому середовищу, середовищам проживання диких тварин і приватній власності.
Кластеризація K-means може бути використана для точного визначення основних осередків пожежі та їх інтенсивності, дозволяючи регулювати та навіть прогнозувати хаотичний характер лісових пожеж. Це може допомогти у правильному розподілі ресурсів. Щоб підвищити точність вашої моделі, ви також можете включити метеорологічні дані, щоб визначити типовий час і сезон лісових пожеж.
#3. Класифікація раку молочної залози
Створіть систему виявлення раку молочної залози за допомогою Python, якщо ви шукаєте проект охорони здоров’я, щоб включити його до свого портфоліо. Найкращий спосіб боротьби з раком молочної залози – це раннє його виявлення та проведення необхідних профілактичних заходів. Кількість випадків раку молочної залози зростає.
#4. Аналіз настроїв
Аналіз настроїв, також відомий як аналіз думок, — це техніка на основі штучного інтелекту, яка, по суті, дає змогу знаходити, збирати та оцінювати думки людей про тему чи продукт. Ці думки можуть надходити з різних джерел, таких як огляди в Інтернеті чи результати опитувань, і вони можуть виражати різноманітні емоції, зокрема щастя, гнів, позитив, любов, негатив, ентузіазм тощо.
Процеси науки про дані
Підготовка та збір даних
Рідко дані збираються з урахуванням майбутніх завдань моделювання. На весь дизайн рішень можна вплинути, знаючи, які дані доступні, де вони знаходяться, а також компроміси між доступністю та вартістю збору. Якщо команди стикаються з новою примхою в доступності даних, їм часто доводиться повертатися до вибору артефактів.
Процес отримання максимальної аналітичної цінності з доступних елементів даних є ітеративним і зазвичай слідує за розумінням даних. Нижченаведені рекомендовані практики допомогли нам спростити цей часто складний процес.
#1. Перевірте сприйняття зацікавлених сторін
Зацікавлені сторони часто мають сильну інтуїцію щодо того, які характеристики мають значення та в якому напрямку. Багато ефективних команд використовують цю інтуїцію, щоб направляти їх до відповідних фактів і запускати процес розробки функцій.
#2. Використання наборів даних як багаторазової частини
Враховуючи роботу, витрачену на збір і очищення даних, дуже важливо, щоб результати були доступні для повторного використання. Багато підприємств розробляють аналітичні або моделюючі набори даних як ключові загальні сутності, що усуває вимогу повторної інтерполяції нульових значень і виключення викидів. Щоб переконатися, що співробітники можуть спиратися на попередню роботу, кілька компаній починають перехід на магазини товарів. Незалежно від назви, зусилля, докладені для створення цих наборів даних, повинні бути доступні для запитів і аудиту для потенційних майбутніх досліджень, а також для оптимізації виробництва.
#3. Відстежуйте споживання даних у майбутньому
Багато компаній інвестують значні суми грошей у отримання зовнішніх даних або залучають внутрішні ресурси для збору даних, не знаючи, чи будуть дані цінні. Щоб допомогти їм прийняти рішення про інвестування даних, провідна організація кредитного рейтингу відстежує кількість проектів і бізнес-орієнтованих програм, які використовують кожен зовнішній набір даних.
#4. Створіть «ігри» для оцінки та інтеграції зовнішніх даних
Команди все частіше використовують альтернативні набори даних, як-от соціальні дані, дані про місцезнаходження та багато інших видів, щоб дізнатися більше про своїх клієнтів. Компанії, які оптимізували процеси вибору постачальника, перегляду даних, купівлі та прийому даних, усувають суттєве вузьке місце. Встановіть процес, який часто вимагає координації між бізнесом, ІТ, юридичним відділом і відділом закупівель. Один хедж-фонд скоротив період між оцінкою та надходженням з місяців до тижнів, що допомогло йому зберегти конкурентну перевагу на жорсткому ринку.
Розробка та дослідження
Існує багато посібників із передових технічних практик, і це вважається ядром процесу обробки даних. Наведені нижче найкращі практики вирішують багато основних проблем, через які страждають організації, що займаються наукою про дані.
#1. Створення простих моделей
Не піддавайтеся бажанню використовувати всі 500 функцій. Одна компанія тижнями працювала над функціями та коригувала гіперпараметри. Пізніше вони виявили, що багато з них або а) не збираються в режимі реального часу, що робить їх марними для запланованого використання, або б) заборонені через проблеми з відповідністю. Зрештою вони зупинилися на простій моделі з п’ятьма функціями, а потім співпрацювали зі своєю командою ІТ, щоб отримати більше даних у режимі реального часу для наступної ітерації.
#2. Створіть розклад для обміну інформацією
Один із найпоширеніших режимів невдач, як згадувалося раніше, виникає, коли групи з обробки даних дають висновки, які або надто пізні, або не відповідають тому, як зараз працює організація. Повідомте іншим про свої відкриття якнайшвидше. Наприклад, один із провідних ІТ-бізнесів вимагає від своїх дослідників даних оприлюднювати інформацію кожні три-чотири дні. Якщо вони не в змозі написати коротку публікацію в блозі про свої поступові відкриття в термінах, зрозумілих для бізнесу, вони, ймовірно, зашкалюють.
Перевірка
Перевірка коду – це лише мала частина перевірки. Ми впевнені, що можемо стабільно підвищувати ефективність бізнесу за допомогою науки про дані завдяки ретельному аналізу припущень щодо даних, кодової бази, продуктивності моделі та результатів прогнозування. Залучення зацікавлених сторін і перевірка результатів є ключовими в цей період. Кінцевою метою є отримання схвалення від усіх відповідних сторін, включаючи бізнес, будь-яку незалежну команду перевірки моделі, ІТ і, дедалі частіше, юридичну службу або відділ відповідності.
#1. Переконайтеся, що проект є відтворюваним і має чітку історію
Припущення та чутливість моделі повинні бути детально досліджені, від початкового зразка до гіперпараметрів і зовнішньої реалізації, як частина процесу перевірки якості. Якщо валідатор витрачає 90% свого часу на збір документації та спроби дублювати середовища, це практично неможливо. Провідні компанії записують не лише код, а весь експериментальний запис. Наведена нижче діаграма, створена для великого корпоративного клієнта, ефективно ілюструє це.
#2. Використовуйте автоматичну перевірку, щоб допомогти з інспекцією людиною
Модульне тестування не має прямого відношення до науки про дані через його недетермінований характер, хоча процес перевірки часто включає повторювані етапи, які можна автоматизувати. Це може бути автоматична діагностика, збір підсумкових статистичних даних і графіків, бектест портфоліо або будь-яка інша дія. Роблячи це, люди-валідатори можуть зосередитися на ключових сірих областях.
#3. Ведіть точний запис розмови
Прийняття суб’єктивних рішень під час процесу розробки моделі часто є необхідним для очищення даних, створення функцій та багатьох інших етапів. Наприклад, змінна «близькість до магазину алкогольних напоїв» може покращити прогнозну силу під час створення моделі прогнозування цін на нерухомість. Однак може знадобитися широке обговорення численних зацікавлених сторін щодо того, як його обчислювати та чи дозволено це з точки зору відповідності. Архітектура та процедури провідних організацій були налаштовані на збір цих коментарів і обговорень і їх зберігання в одному місці, а не розосереджено між кількома ланцюжками електронної пошти.
#4. Зберігайте нульові результати на місці
Навіть якщо проект не приносить жодних матеріальних вигод і не запускається у виробництво, важливо записати його та зберігати в центральному сховищі знань. Надто часто ми чуємо, що дослідники даних повторюють дослідження, які вже були проведені, не знаючи про попередні дослідження.
Проект Python Data Science
Настав час використати ваші нещодавно отримані знання з Python і науки про дані та почати здобувати досвід. Завдяки цим завданням ваші навички вирішення проблем покращаться. Крім того, він навчить вас новим ідеям і технікам, а також допоможе вам зрозуміти весь життєвий цикл проекту.
#1. Перевірка Yahoo Finance щодо цін на акції
Найважливішим аспектом роботи аналітиків даних, інженерів BI та науковців з обробки даних є веб-збирання. Щоб написати веб-павуків або програми збирання для безперервного потоку даних у реальному часі з численних веб-сайтів, ви повинні бути знайомі з різними технологіями Python.
#2. Проект для аналізу охоплення Instagram
Метою аналітичних досліджень не є надання гарної візуалізації. Важливо розуміти інформацію і чітко її доносити. Очищення даних, статистичний аналіз, додавання діаграм візуалізації даних, нетехнічні пояснення зацікавленим сторонам і прогнозний аналіз — усе це завдання, які має виконати спеціаліст із обробки даних.
#3. Прогнозування та аналіз часових рядів. Повний проект
Фінансова галузь має високий попит на аналіз часових рядів і прогнозування. Щоб запобігти катастрофам і збільшити прибутки для зацікавлених сторін, бізнес створює нові підходи до розуміння закономірностей і тенденцій.
Що таке проекти для проектів Data Science?
Проект із науки про дані – це спосіб застосувати свої знання на практиці. Ви можете застосувати свої здібності до збору даних, очищення, аналізу, візуалізації, програмування, машинного навчання та інших сфер для роботи над типовим проектом. Це допомагає застосувати ваші здібності для подолання труднощів у реальному світі.
Як знайти хороший проект Data Science?
- Участь у мережевих заходах та спілкування.
- Використовуйте свої хобі та інтереси, щоб генерувати свіжі ідеї.
- Вирішуйте проблеми на своїй щоденній роботі.
- Дізнайтеся про інструментарій для науки про дані.
- Створюйте свої наукові відповіді.
Як створити проект Data Science для бізнесу?
- Дайте визначення постановки задачі
- Збір даних
- Очищення його
- Його аналіз та моделювання.
- Оптимізація та розгортання.
Що є прикладом Data Science Project?
Сегментація клієнтів є однією з найвідоміших ініціатив Data Science. Перш ніж почати будь-який маркетинг, підприємства створюють кілька груп клієнтів. Одним із поширених методів неконтрольованого навчання є сегментація клієнтів. Підприємства використовують кластеризацію для визначення підгруп клієнтів і націлювання на потенційну базу користувачів.
Як мені почати проект Data Science?
- Виберіть набір даних.
- Виберіть IDE
- Детально перерахуйте всі дії
- Виконуйте дії по черзі
- Зробіть резюме та поширте його через платформи з відкритим кодом
Які є типи проектів Data Science?
- Проекти для очищення даних
- Проекти для пошукового аналізу даних
- Ініціативи, що включають візуалізацію даних (ідеально інтерактивні проекти)
- Проекти з використанням машинного навчання (кластеризація, класифікація та NLP).
Які є три основні категорії портфоліо проектів?
- Стратегічні або корпоративні проекти створюють цінність.
- Операційні проекти – це проекти, які покращують ефективність організації та виконують деякі важливі функціональні завдання.
- Відповідність вимогам: «обов’язкові» завдання, необхідні для забезпечення дотримання законодавства.
Висновок
Необхідність проектного навчання. Це допоможе вам зрозуміти життєвий цикл проекту та підготує вас до робочого світу. Окрім окремих ініціатив, я наполегливо раджу працювати над проектами з відкритим вихідним кодом, щоб ще більше ознайомитися з бізнес-процедурами та обладнанням.
Статті по темі
- Що таке інженер великих даних і як ним стати?
- Позначення даних: що це таке та як це зробити?
- База даних і сховище даних: у чому різниця?
- LIFE SCIENCE COMPANY: найбільш інноваційні медико-біологічні компанії 2023 року
- ІНЖЕНЕР ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ VS ІНФОРМАТИКА: які відмінності?
посилання
