DỰ ÁN KHOA HỌC DỮ LIỆU: Hơn 7 Dự án Khoa học Dữ liệu dành cho Người mới bắt đầu & Chuyên gia

Mục lục Ẩn giấu

Dự án khoa học dữ liệu là gì
Ý tưởng cho các dự án khoa học dữ liệu
Các dự án trong Khoa học dữ liệu để thử
Quy trình Khoa học Dữ liệu
Dự án khoa học dữ liệu Python
Dự án cho các dự án khoa học dữ liệu là gì?
Làm cách nào để tìm một dự án khoa học dữ liệu tốt?
Làm cách nào để thực hiện Dự án Khoa học Dữ liệu cho Doanh nghiệp?
Ví dụ về Dự án Khoa học Dữ liệu là gì?
Tôi nên bắt đầu một dự án khoa học dữ liệu như thế nào?
Các loại dự án khoa học dữ liệu là gì?
Ba danh mục đầu tư dự án chính là gì?
Kết luận
Bài viết liên quan
dự án

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và có nhu cầu cao đối với các nhà khoa học dữ liệu. Nếu bạn quan tâm đến sự nghiệp trong khoa học dữ liệu, một trong những cách tốt nhất để học là làm việc trong các dự án khoa học dữ liệu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về các dự án khoa học dữ liệu hoàn hảo cho người mới bắt đầu cũng như các chuyên gia. Chúng tôi cũng sẽ đề cập đến mọi thông tin đơn lẻ về khoa học dữ liệu để giúp bạn nắm được cách thức hoạt động của nó.

Dự án khoa học dữ liệu là gì

Dự án khoa học dữ liệu là một cách để đưa kiến thức của bạn vào thực tế. Bạn có thể sử dụng khả năng của mình trong việc thu thập, làm sạch, phân tích, trực quan hóa dữ liệu, lập trình, học máy và các lĩnh vực khác để thực hiện một dự án điển hình. Nó hỗ trợ trong việc áp dụng khả năng của bạn để giải quyết những khó khăn trong thế giới thực. Nếu bạn hoàn thành nó thành công, bạn có thể đưa nó vào danh mục đầu tư của mình để thể hiện khả năng của mình với các nhà tuyển dụng trong tương lai.

Ý tưởng cho các dự án khoa học dữ liệu

Để khám phá các mẫu quan trọng trong cả dữ liệu có tổ chức và phi cấu trúc, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng nhiều phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống khai thác kiến thức.

Do sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và các công nghệ mới khác, khoa học dữ liệu đã trải qua một sự đột biến gần đây và dự kiến sẽ còn tăng lên. Nhiều cơ hội sẽ xuất hiện trên thị trường khi nhiều ngành bắt đầu nhận ra giá trị của khoa học dữ liệu.

Các dự án tốt nhất cho người mới bắt đầu về khoa học dữ liệu dành cho những sinh viên mới làm quen với Python hoặc khoa học dữ liệu nói chung, phần này sẽ cung cấp danh sách các ý tưởng dự án khoa học dữ liệu. Bạn sẽ có tất cả các tài nguyên cần thiết để trở thành nhà phát triển khoa học dữ liệu thành công nếu bạn sử dụng những ý tưởng này cho các dự án khoa học dữ liệu Python. Các ý tưởng dự án khoa học dữ liệu với mã nguồn được liệt kê bên dưới.

#1. Phát hiện Tin giả Sử dụng Python

Không cần phải giới thiệu tin tức giả mạo. Trong thế giới được kết nối toàn cầu ngày nay, việc phổ biến thông tin sai lệch trực tuyến là vô cùng đơn giản. Đôi khi tin tức giả mạo được lan truyền trực tuyến bởi những nguồn không đáng tin cậy, gây ra vấn đề cho đối tượng dự định, khiến mọi người sợ hãi và đôi khi thậm chí còn truyền cảm hứng cho bạo lực. Việc xác định tính xác thực của nội dung là rất quan trọng để ngăn chặn sự lan truyền của tin tức giả mạo, đây là điều mà sáng kiến Khoa học dữ liệu này có thể làm được. Python có thể được sử dụng cho việc này và TfidfVectorizer được sử dụng để xây dựng mô hình. Bạn có thể sử dụng PassiveAggressiveClassifier để phân biệt tin thật với tin giả. Các chương trình Python như Pandas, NumPy và sci-kit-learning phù hợp với dự án này.

#2. Nhận biết vạch kẻ đường

Một đề xuất dự án khác dành cho người mới bắt đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu là sử dụng ngôn ngữ Python được nhúng vào Hệ thống phát hiện làn đường trực tiếp. Trong dự án này, các vạch kẻ được sơn trên đường để làm hướng dẫn phát hiện làn đường cho người lái xe. Vị trí làn đường dành cho người lái xe được biểu thị bằng các vạch sơn trên đường. Nó cũng mô tả cách chiếc xe đang được điều khiển. Sự phát triển của ô tô tự lái phụ thuộc vào ứng dụng này. Sự phát triển của ô tô tự lái phụ thuộc vào ứng dụng này cho Dự án Khoa học Dữ liệu.

#3. Dự án phân tích tình cảm

Phân tích tình cảm là quá trình phân tích tài liệu bằng văn bản để xác định thái độ và ý tưởng có thể phân cực tích cực hoặc tiêu cực. Đây là một hình thức phân loại trong đó có nhiều loại (hạnh phúc, tức giận, buồn, chán ghét, v.v.) hoặc nhị phân (lạc quan hoặc bi quan). Bộ dữ liệu được cung cấp bởi gói Janeausten R được sử dụng trong dự án, được triển khai bằng ngôn ngữ lập trình R. Phép nối bên trong được thực hiện trên các từ vựng đa năng AFINN, Bing và Loughran và kết quả được hiển thị dưới dạng đám mây từ.

Các dự án trong Khoa học dữ liệu để thử

Ban đầu, có thể khó hiểu về khoa học dữ liệu, nhưng với việc thực hành liên tục, bạn sẽ bắt đầu hiểu được nhiều khái niệm và thuật ngữ được sử dụng trong lĩnh vực này. Ngoài việc đọc tài liệu, tham gia các dự án hữu ích sẽ nâng cao kỹ năng của bạn và cải thiện sơ yếu lý lịch của bạn là phương pháp tốt nhất để tiếp xúc thêm với khoa học dữ liệu.

#1. Xây dựng Chatbot

Các doanh nghiệp được hưởng lợi rất nhiều từ chatbot vì chúng hoạt động trơn tru và không có bất kỳ độ trễ nào. Họ giảm hoàn toàn nỗ lực hỗ trợ khách hàng bằng cách tự động hóa một phần lớn quy trình. Một loạt các phương pháp được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, máy học và khoa học dữ liệu được sử dụng bởi chatbot.

Chatbots diễn giải thông tin đầu vào của người tiêu dùng và phản hồi bằng phản hồi được ánh xạ phù hợp. Mạng thần kinh tái phát và bộ dữ liệu JSON có mục đích có thể được sử dụng để huấn luyện chatbot và Python có thể được sử dụng để triển khai. Mục tiêu của chatbot của bạn sẽ xác định xem bạn muốn nó là miền mở hay miền cụ thể. Những chatbot này trở nên thông minh hơn và chính xác hơn khi chúng xử lý nhiều cuộc gặp hơn.

#2. Dự báo cháy rừng

Một ứng dụng hiệu quả khác của khoa học dữ liệu là tạo ra một hệ thống dự báo cháy rừng và cháy rừng. Một đám cháy không kiểm soát được trong rừng được gọi là cháy rừng hoặc cháy rừng. Mỗi vụ cháy rừng đã gây thiệt hại đáng kể cho môi trường, môi trường sống của động vật hoang dã và tài sản tư nhân.

Có thể sử dụng phân cụm K-means để xác định chính xác các điểm nóng cháy chính và mức độ nghiêm trọng của chúng, cho phép bạn điều chỉnh và thậm chí dự đoán tính chất hỗn loạn của cháy rừng. Điều này có thể giúp phân bổ nguồn lực đúng cách. Để cải thiện độ chính xác của mô hình, bạn cũng có thể kết hợp dữ liệu khí tượng để xác định thời gian và mùa điển hình của cháy rừng.

#3. Phân loại ung thư vú

Xây dựng hệ thống phát hiện ung thư vú bằng Python nếu bạn đang tìm kiếm một dự án chăm sóc sức khỏe để đưa vào danh mục đầu tư của mình. Phương pháp tốt nhất để chống lại ung thư vú là phát hiện sớm và thực hiện các biện pháp phòng ngừa cần thiết. Các trường hợp ung thư vú đã gia tăng.

#4. Phân tích tình cảm

Phân tích cảm tính, còn được gọi là khai thác ý kiến, là một kỹ thuật được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo về cơ bản cho phép bạn xác định vị trí, thu thập và đánh giá suy nghĩ của mọi người về một chủ đề hoặc sản phẩm. Những ý kiến này có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như đánh giá trên internet hoặc kết quả khảo sát và chúng có thể thể hiện nhiều cảm xúc khác nhau, bao gồm hạnh phúc, giận dữ, tích cực, yêu thương, tiêu cực, nhiệt tình, v.v.

Quy trình Khoa học Dữ liệu

Chuẩn bị và thu thập dữ liệu

Hiếm khi dữ liệu được thu thập có tính đến các nhiệm vụ lập mô hình sắp tới. Toàn bộ thiết kế của các giải pháp có thể bị ảnh hưởng bằng cách biết dữ liệu nào có thể truy cập được, dữ liệu đó ở đâu và sự đánh đổi giữa khả năng truy cập và chi phí thu thập. Nếu các nhóm gặp phải vấn đề mới về tính khả dụng của dữ liệu, họ thường cần quay lại lựa chọn tạo tác.

Quá trình đạt được giá trị phân tích tối đa từ các yếu tố dữ liệu có sẵn là lặp đi lặp lại và thường tuân theo sự hiểu biết về dữ liệu. Các thực tiễn được đề xuất sau đây đã giúp chúng tôi hợp lý hóa một quy trình thường gặp khó khăn.

#1. Xác minh nhận thức của các bên liên quan

Các bên liên quan thường sở hữu trực giác mạnh mẽ về những đặc điểm quan trọng và theo hướng nào. Nhiều nhóm làm việc hiệu quả sử dụng trực giác này để hướng dẫn họ tới các sự kiện thích hợp và khởi động quy trình kỹ thuật tính năng.

#2. Sử dụng Bộ dữ liệu như một phần có thể tái sử dụng

Với công việc được đầu tư vào việc thu thập và làm sạch dữ liệu, điều cần thiết là đầu ra phải sẵn sàng để sử dụng lại. Nhiều doanh nghiệp phát triển bộ dữ liệu phân tích hoặc mô hình hóa dưới dạng các thực thể chính, phổ biến, giúp loại bỏ yêu cầu nội suy lặp lại các giá trị null và loại trừ ngoại lệ. Để đảm bảo rằng nhân viên có thể xây dựng dựa trên công việc trước đây, một số doanh nghiệp đang bắt đầu chuyển sang các cửa hàng tính năng. Dù tên là gì, nỗ lực tạo ra các bộ dữ liệu này sẽ có thể được truy vấn và kiểm tra cho nghiên cứu tiềm năng trong tương lai cũng như các quy trình sản xuất hợp lý.

#3. Theo dõi mức tiêu thụ dữ liệu trong tương lai

Nhiều doanh nghiệp đầu tư một khoản tiền đáng kể vào việc thu thập dữ liệu bên ngoài hoặc dành nguồn lực nội bộ để thu thập dữ liệu mà không biết liệu dữ liệu đó có giá trị hay không. Để giúp cung cấp thông tin cho các quyết định đầu tư dữ liệu của họ, một tổ chức xếp hạng tín dụng hàng đầu theo dõi số lượng dự án và ứng dụng định hướng kinh doanh sử dụng từng bộ dữ liệu bên ngoài.

#4. Tạo một “vở kịch” để Đánh giá và Tích hợp Dữ liệu Bên ngoài

Các nhóm đang ngày càng sử dụng các bộ dữ liệu thay thế, chẳng hạn như dữ liệu xã hội, dữ liệu vị trí và nhiều loại khác, để tìm hiểu thêm về khách hàng của họ. Một nút cổ chai đáng kể được loại bỏ bởi các công ty đã sắp xếp hợp lý các quy trình lựa chọn nhà cung cấp, xem xét dữ liệu, mua và nhập. Thiết lập một quy trình thường xuyên kêu gọi sự phối hợp giữa doanh nghiệp, CNTT, pháp lý và mua sắm. Một quỹ phòng hộ đã cắt giảm khoảng thời gian giữa thẩm định và tiếp nhận từ vài tháng xuống vài tuần, điều này đã giúp quỹ này duy trì lợi thế cạnh tranh trong một thị trường khốc liệt.

Phát triển và Nghiên cứu

Có nhiều hướng dẫn về các phương pháp hay nhất về kỹ thuật và đây được coi là cốt lõi của quy trình khoa học dữ liệu. Các phương pháp hay nhất được liệt kê bên dưới giải quyết nhiều vấn đề chính khiến các tổ chức khoa học dữ liệu gặp khó khăn.

#1. Tạo các mô hình đơn giản

Đừng từ bỏ nhu cầu sử dụng tất cả 500 chức năng. Một công ty đã nghiên cứu các tính năng và điều chỉnh các siêu đường kính trong nhiều tuần. Sau đó, họ phát hiện ra rằng nhiều trong số chúng hoặc là a) không được thu thập theo thời gian thực, khiến chúng trở nên vô dụng đối với trường hợp sử dụng đã định hoặc b) bị cấm do các vấn đề tuân thủ. Cuối cùng, họ đã giải quyết được một mô hình năm tính năng đơn giản và sau đó cộng tác với nhóm CNTT của họ để thu thập thêm dữ liệu trong thời gian thực cho lần lặp lại sau.

Một trong những kiểu thất bại thường xuyên nhất, như đã đề cập trước đó, xảy ra khi các nhóm khoa học dữ liệu đưa ra kết luận quá muộn hoặc không phù hợp với cách thức hoạt động hiện tại của tổ chức. Thông báo cho người khác về những khám phá của bạn càng sớm càng tốt. Chẳng hạn, một doanh nghiệp CNTT hàng đầu yêu cầu các nhà khoa học dữ liệu của mình tiết lộ thông tin chi tiết cứ sau ba đến bốn ngày. Nếu họ không thể viết một bài đăng blog ngắn gọn về những khám phá gia tăng của họ theo cách mà các doanh nghiệp có thể hiểu được, thì có lẽ họ đang ở trong tình trạng quá tải.

THẨM ĐỊNH

Đánh giá mã chỉ là một phần nhỏ của xác nhận. Chúng tôi tin tưởng rằng chúng tôi có thể tăng hiệu suất kinh doanh một cách nhất quán bằng cách sử dụng khoa học dữ liệu nhờ vào việc xem xét cẩn thận các giả định dữ liệu, cơ sở mã, hiệu suất mô hình và kết quả dự đoán. Thu hút các bên liên quan và xác nhận kết quả đều rất quan trọng trong giai đoạn này. Mục tiêu cuối cùng là nhận được sự chấp thuận từ tất cả các bên có liên quan, bao gồm cả doanh nghiệp, bất kỳ nhóm xác thực mô hình độc lập nào, CNTT và, ngày càng tăng, hợp pháp hoặc tuân thủ.

#1. Đảm bảo Dự án có thể tái sản xuất và có Lịch sử rõ ràng

Các giả định và độ nhạy của mô hình phải được kiểm tra chi tiết, từ mẫu ban đầu đến siêu tham số và triển khai giao diện người dùng, như một phần của quy trình xác thực chất lượng. Nếu người xác thực dành 90% thời gian của họ để thu thập tài liệu và cố gắng sao chép môi trường, thì điều này thực tế là không thể. Các công ty hàng đầu ghi lại không chỉ mã mà toàn bộ hồ sơ thử nghiệm. Sơ đồ sau đây, được tạo cho một khách hàng doanh nghiệp lớn, minh họa điều này một cách hiệu quả.

#2. Sử dụng xác minh tự động để hỗ trợ kiểm tra con người

Thử nghiệm đơn vị không liên quan trực tiếp đến khoa học dữ liệu do tính chất không xác định của nó, mặc dù quy trình xác thực thường bao gồm các giai đoạn lặp đi lặp lại có thể được tự động hóa. Đó có thể là chẩn đoán tự động, tập hợp các số liệu thống kê và biểu đồ tóm tắt, kiểm tra lại danh mục đầu tư hoặc bất kỳ hành động nào khác. Bằng cách này, những người xác thực con người có thể tập trung vào các vùng màu xám quan trọng.

#3. Giữ một bản ghi chính xác của cuộc trò chuyện

Đưa ra các quyết định chủ quan trong quá trình phát triển mô hình thường là cần thiết để làm sạch dữ liệu, tạo tính năng và nhiều giai đoạn khác. Chẳng hạn, biến “gần cửa hàng rượu” có thể cải thiện khả năng dự đoán khi tạo mô hình dự báo giá bất động sản. Tuy nhiên, có thể cần phải thảo luận rộng rãi về cách tính toán nó và liệu nó có được cho phép từ quan điểm tuân thủ giữa nhiều bên liên quan hay không. Kiến trúc và quy trình của các tổ chức hàng đầu đã được thiết lập để thu thập các nhận xét và thảo luận này, đồng thời giữ chúng lại với nhau ở một nơi thay vì phân tán trên nhiều chuỗi email.

#4. Giữ kết quả Null tại chỗ

Ngay cả khi một dự án không tạo ra bất kỳ lợi ích vật chất nào và không được đưa vào sản xuất, điều quan trọng là phải ghi lại và lưu giữ nó trong kho kiến thức trung tâm. Chúng tôi thường xuyên nghe nói rằng các nhà khoa học dữ liệu đang thực hiện lại nghiên cứu đã được thực hiện mà không biết về các nghiên cứu trước đó.

Dự án khoa học dữ liệu Python

Đã đến lúc sử dụng kiến thức mới học được về Python và khoa học dữ liệu của bạn và bắt đầu tích lũy kinh nghiệm. Kỹ năng giải quyết vấn đề của bạn sẽ được cải thiện nhờ những bài tập này. Ngoài ra, nó sẽ dạy cho bạn những ý tưởng và kỹ thuật mới, đồng thời nó sẽ giúp bạn hiểu được toàn bộ vòng đời của dự án.

#1. Tìm kiếm Yahoo Finance để biết giá cổ phiếu

Khía cạnh quan trọng nhất trong công việc của các nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư BI và nhà khoa học dữ liệu là quét web. Để viết trình thu thập dữ liệu web hoặc chương trình thu thập dữ liệu liên tục theo thời gian thực từ nhiều trang web, bạn phải làm quen với nhiều công nghệ Python.

#2. Dự án Phân tích phạm vi tiếp cận trên Instagram

Mục tiêu của các nghiên cứu phân tích không phải là cung cấp những hình ảnh trực quan đẹp mắt. Điều quan trọng là phải hiểu thông tin và truyền đạt nó một cách rõ ràng. Làm sạch dữ liệu, phân tích thống kê, bổ sung biểu đồ trực quan hóa dữ liệu, giải thích các bên liên quan phi kỹ thuật và phân tích dự đoán là tất cả các nhiệm vụ mà nhà khoa học dữ liệu phải hoàn thành.

#3. Dự báo và phân tích chuỗi thời gian Hoàn thành dự án

Ngành tài chính có nhu cầu cao về phân tích và dự báo chuỗi thời gian. Để ngăn chặn thảm họa và tăng thu nhập cho các bên liên quan, các doanh nghiệp đang tạo ra những cách tiếp cận mới để hiểu các mô hình và xu hướng.

Dự án cho các dự án khoa học dữ liệu là gì?

Làm cách nào để tìm một dự án khoa học dữ liệu tốt?

Tham gia các sự kiện kết nối và giao lưu.
Sử dụng sở thích và sở thích của bạn để tạo ra những ý tưởng mới.
Khắc phục sự cố trong công việc hàng ngày của bạn.
Tìm hiểu về bộ công cụ dành cho khoa học dữ liệu.
Tạo câu trả lời khoa học dữ liệu của bạn.

Làm cách nào để thực hiện Dự án Khoa học Dữ liệu cho Doanh nghiệp?

Xác định tuyên bố vấn đề
Thu thập dữ liệu
làm sạch nó
Phân tích nó và Mô hình hóa nó.
Tối ưu hóa và triển khai.

Ví dụ về Dự án Khoa học Dữ liệu là gì?

Phân khúc khách hàng là một trong những sáng kiến Khoa học dữ liệu nổi tiếng nhất. Trước khi bắt đầu bất kỳ hoạt động tiếp thị nào, doanh nghiệp tạo ra một số nhóm khách hàng. Một cách sử dụng học tập không giám sát phổ biến là phân khúc khách hàng. Các doanh nghiệp sử dụng phân cụm để xác định các nhóm nhỏ khách hàng và nhắm mục tiêu cơ sở người dùng tiềm năng.

Tôi nên bắt đầu một dự án khoa học dữ liệu như thế nào?

Chọn một tập dữ liệu.
Chọn một IDE
Liệt kê tất cả các hành động một cách chi tiết
Thực hiện từng hành động một
Tạo một bản tóm tắt và phân phối nó qua các nền tảng nguồn mở

Các loại dự án khoa học dữ liệu là gì?

Dự án làm sạch dữ liệu
Dự án phân tích dữ liệu thăm dò
Các sáng kiến liên quan đến trực quan hóa dữ liệu (các dự án tương tác lý tưởng)
Các dự án liên quan đến học máy (phân cụm, phân loại và NLP).

Ba danh mục đầu tư dự án chính là gì?

Các dự án chiến lược hoặc doanh nghiệp là những người tạo ra giá trị.
Các dự án hoạt động là những dự án cải thiện hiệu quả của tổ chức và hoàn thành một số nhiệm vụ chức năng thiết yếu.
Tuân thủ: Các nhiệm vụ “phải làm” cần thiết để duy trì sự tuân thủ pháp luật.

Kết luận

Sự cần thiết của học tập theo dự án. Nó hỗ trợ bạn hiểu về vòng đời của dự án và giúp bạn sẵn sàng cho thế giới làm việc. Ngoài các sáng kiến độc lập, tôi thực sự khuyên bạn nên làm việc trong các dự án nguồn mở để tiếp xúc nhiều hơn với các quy trình và thiết bị kinh doanh.