数据科学是一个快速发展的领域，对数据科学家的需求很高。 如果您对数据科学职业感兴趣，最好的学习方法之一就是从事数据科学项目。 在本文中，我们将讨论适合初学者和专家的数据科学项目。 我们还将涵盖有关数据科学的每一条信息，以帮助您了解它的工作原理。
什么是数据科学项目
数据科学项目是将您的知识付诸实践的一种方式。 您可以将自己在数据收集、清理、分析、可视化、编程、机器学习和其他领域的能力用于典型项目。 它有助于运用你的能力来解决现实世界中的困难。 如果您成功完成，您可以将其包含在您的作品集中，以向未来的雇主展示您的能力。
数据科学项目的想法
为了发现有组织和非结构化数据中的重要模式，数据科学家采用了各种科学方法、流程、算法和知识提取系统。
由于人工智能和其他新技术的发展，数据科学最近经历了激增，并且预计只会继续增长。 随着越来越多的行业开始认识到数据科学的价值，市场上将会出现更多的机会。
对于刚接触 Python 或数据科学的学生来说，数据科学初学者的最佳项目，本节将提供一系列数据科学项目想法。 如果您将这些想法用于 Python 数据科学项目，您将拥有成为一名成功的数据科学开发人员所需的所有资源。 下面列出了带有源代码的数据科学项目想法。
#1. 检测假新闻 Python 使用情况
没有必要引入假新闻。 在当今的全球互联世界中，在线传播虚假信息非常简单。 有时，假新闻通过不可靠的来源在网上传播，这会给目标受众带来问题，引起人们的恐惧，有时甚至会引发暴力。 识别内容的真实性对于防止假新闻的传播至关重要，而这正是该数据科学计划可以做到的。 Python 可以用于此目的，TfidfVectorizer 用于构建模型。 您可以使用 PassiveAggressiveClassifier 来区分真实新闻和虚假新闻。 Pandas、NumPy 和 sci-kit-learn 等 Python 程序适合该项目。
#2. 识别道路车道线
对于数据科学初学者的另一个项目建议是使用嵌入到实时车道线检测系统中的 Python 语言。 在这个项目中，在道路上绘制了线条，作为人类驾驶员的车道检测指令。 人类驾驶车道的位置由道路上绘制的线条指示。 它还描述了汽车的驾驶方式。 自动驾驶汽车的发展依赖于此应用。 自动驾驶汽车的发展取决于数据科学项目的这一应用。
＃3。 情感分析项目
情绪分析是分析书面材料以识别可能正面或负面极化的态度和想法的过程。 这是一种分类形式，其中类别要么是多种（快乐、愤怒、悲伤、厌恶等），要么是二元（乐观或悲观）。 该项目使用了 Janeausten R 包提供的数据集，该数据集以 R 编程语言实现。 对通用词典 AFINN、Bing 和 Loughran 执行内连接，结果显示为词云。
值得尝试的数据科学项目
一开始理解数据科学可能很困难，但通过不断的练习，您将开始理解该领域使用的众多概念和术语。 除了阅读文献之外，参与可以提高你的技能并完善你的简历的有用项目是获得更多数据科学知识的最佳方法。
#1. 构建聊天机器人
企业从聊天机器人中受益匪浅，因为它们运行平稳且没有任何延迟。 他们通过自动化大部分流程，完全减少了客户支持的工作量。 聊天机器人使用人工智能、机器学习和数据科学支持的一系列方法。
聊天机器人解释消费者的输入并以合适的映射响应进行响应。 循环神经网络和意图JSON数据集可用于训练聊天机器人，并可使用Python来实现。 聊天机器人的目标将决定您希望它是开放域还是特定域的。 当这些聊天机器人处理更多的遭遇时，它们会变得更聪明、更准确。
#2. 森林火灾预报
数据科学的另一个有效应用是创建预测森林火灾和野火的系统。 森林中不受控制的火灾称为野火或森林火灾。 每一次森林大火都严重破坏了环境、野生动物栖息地和私人财产。
K 均值聚类可用于查明主要火灾热点及其严重程度，使您能够调节甚至预测野火的混乱特征。 这可能有助于以正确的方式分配资源。 为了提高模型的准确性，您还可以结合气象数据来确定野火的典型时间和季节。
＃3。 乳腺癌的分类
如果您正在寻找要包含在您的投资组合中的医疗保健项目，请使用 Python 构建乳腺癌检测系统。 对抗乳腺癌的最佳方法是及早发现并采取必要的预防措施。 乳腺癌病例一直在上升。
＃4。 情绪分析
情感分析，也称为意见挖掘，是一种由人工智能提供支持的技术，本质上使您能够定位、收集和评估人们对某个主题或产品的想法。 这些观点可能来自多种来源，例如互联网评论或调查结果，并且它们可能表达各种情绪，包括快乐、愤怒、积极、爱、消极、热情等等。
数据科学过程
数据准备和采集
很少会在收集数据时考虑到即将到来的建模任务。 了解哪些数据可以访问、数据在哪里以及可访问性和收集成本之间的权衡可以影响整个解决方案的设计。 如果团队在数据可用性方面遇到新的问题，他们经常需要返回工件选择。
从可用数据元素中获得最大分析价值的过程是迭代的，并且通常遵循数据理解。 以下推荐的做法帮助我们简化了一个经常困难的流程。
#1. 验证利益相关者的看法
利益相关者通常对哪些特性重要以及朝什么方向重要具有强烈的直觉。 许多高效的团队利用这种直觉来引导他们了解相关事实并启动特征工程流程。
#2. 使用数据集作为可重复使用的部分
鉴于收集和清理数据所投入的工作量，使输出可供重用至关重要。 许多企业将分析或建模数据集开发为关键的通用实体，这消除了重复插入空值和异常值排除的要求。 为了确保员工能够在之前的工作基础上继续发展，一些企业开始转向特色商店。 无论名称如何，创建这些数据集所做的努力应该能够被查询和审核，以用于未来的潜在研究以及简化的生产流程。
＃3。 监控未来的数据消耗
许多企业投入大量资金来获取外部数据或投入内部资源来收集数据，而不知道这些数据是否有价值。 为了帮助他们做出数据投资决策，顶级信用评级组织会跟踪使用每个外部数据集的项目和面向业务的应用程序的数量。
＃4。 创造一个评估和整合外部数据的“游戏”
团队越来越多地使用替代数据集（例如社交数据、位置数据和许多其他类型）来更多地了解他们的客户。 通过简化供应商选择、数据审查、购买和摄取流程的公司消除了一个重大瓶颈。 建立经常需要业务、IT、法律和采购之间协调的流程。 一家对冲基金将评估和接收之间的时间从几个月缩短到几周，这有助于它在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
开发研究
关于技术最佳实践的指南有很多，这被视为数据科学过程的核心。 下面列出的最佳实践解决了导致数据科学组织陷入困境的许多主要问题。
#1. 创建简单模型
不要屈服于使用所有 500 个功能的冲动。 一家公司花了数周的时间来研究这些功能并调整超参数。 他们后来发现其中许多要么是a）不是实时收集的，这使得它们对于预期的用例毫无用处，要么b）由于合规性问题而被禁止。 他们最终选择了一个简单的五功能模型，然后与 IT 团队合作，为接下来的迭代实时捕获更多数据。
#2. 制定分享见解的时间表
正如前面提到的，最常见的故障模式之一是当数据科学团队给出的结论要么太晚，要么与组织当前的运营方式不匹配时，就会发生这种情况。 尽快将您的发现告知其他人。 例如，一家顶级 IT 企业要求其数据科学家每三到四天披露一次见解。 如果他们无法用企业能够理解的方式写一篇简短的博客文章来介绍他们的增量发现，那么他们可能会感到不知所措。
验证
代码审查只是验证的一小部分。 我们相信，通过仔细审查数据假设、代码库、模型性能和预测结果，我们可以利用数据科学持续提高业务绩效。 在此期间，让利益相关者参与和验证结果都至关重要。 最终目标是获得所有相关方的批准，包括业务部门、任何独立模型验证团队、IT 以及越来越多的法律或合规部门。
#1. 确保项目可重复并具有清晰的历史记录
作为质量验证过程的一部分，必须详细检查模型的假设和敏感性，从初始样本到超参数和前端实现。 如果验证者花费 90% 的时间收集文档并尝试复制环境，那么这实际上是不可能的。 领先的公司不仅记录代码，还记录整个实验记录。 下图是为大型企业客户创建的，有效地说明了这一点。
#2. 利用自动验证来协助人工检查
尽管验证过程经常涉及可以自动化的重复阶段，但由于其不确定性，单元测试与数据科学并不直接相关。 这可能是自动诊断、汇总统计数据和图表的集合、投资组合回测或任何其他操作。 通过这样做，人类验证者可以专注于关键的灰色区域。
＃3。 准确记录谈话内容
在模型开发过程中做出主观决策对于数据净化、特征生成和许多其他阶段来说常常是必要的。 例如，在创建房地产价格预测模型时，变量“距离酒类商店的距离”可以提高预测能力。 然而，可能有必要在众多利益相关者之间就如何计算它以及从合规角度来看是否允许进行广泛讨论。 领先组织的架构和程序已经建立起来，用于收集这些评论和讨论，并将它们集中在一个地方，而不是分散在多个电子邮件链中。
＃4。 保留空结果
即使一个项目没有产生任何物质利益并且没有投入生产，记录它并将其保存在中央知识库中也很重要。 我们经常听到数据科学家在不了解早期研究的情况下重新进行已经完成的研究。
Python 数据科学项目
是时候运用您新获得的 Python 和数据科学知识并开始积累经验了。 这些作业将提高您解决问题的能力。 此外，它将教您新的想法和技术，并将帮助您理解整个项目生命周期。
#1. 从雅虎财经中获取股票价格
数据分析师、BI 工程师和数据科学家工作中最重要的方面是网络抓取。 要编写网络蜘蛛或抓取程序以从众多网站中获取连续的实时数据流，您必须熟悉各种 Python 技术。
#2. Instagram 覆盖面分析项目
分析研究的目标不是提供漂亮的可视化。 理解信息并清楚地传达它很重要。 数据清洗、统计分析、数据可视化图表添加、非技术性利益相关者解释、预测分析都是数据科学家必须完成的任务。
＃3。 预测和时间序列分析完整项目
金融行业对时间序列分析和预测有很高的需求。 为了防止灾难并增加利益相关者的收入，企业正在创造新的方法来理解模式和趋势。
什么是数据科学项目？
数据科学项目是将您的知识付诸实践的一种方式。 您可以将自己在数据收集、清理、分析、可视化、编程、机器学习和其他领域的能力用于典型项目。 它有助于运用你的能力来解决现实世界中的困难。
如何找到好的数据科学项目？
- 参加社交活动和社交活动。
- 利用您的爱好和兴趣来产生新的想法。
- 解决日常工作中的问题。
- 了解数据科学工具包。
- 创建您的数据科学答案。
如何开展商业数据科学项目？
- 定义问题陈述
- 收集数据
- 清洁它
- 对其进行分析并建模。
- 优化和部署。
数据科学项目的例子是什么？
客户细分是最著名的数据科学举措之一。 在开始任何营销之前，企业都会创建几个客户群体。 一种常见的无监督学习用途是客户细分。 企业使用聚类来识别客户子组并瞄准潜在的用户群。
我应该如何开始数据科学项目？
- 选择一个数据集。
- 选择一个IDE
- 详细列出所有操作
- 一次采取一项行动
- 进行总结并通过开源平台分发
数据科学项目有哪些类型？
- 清理数据的项目
- 探索性数据分析项目
- 涉及数据可视化的举措（最好是交互式项目）
- 涉及机器学习（聚类、分类和 NLP）的项目。
三大项目组合类别是什么？
- 战略或企业项目是价值创造者。
- 运营项目是那些提高组织效率并完成一些基本职能任务的项目。
- 合规性：维持法律合规性所必需的“必须完成”的任务。
结论
基于项目的学习的需要。 它有助于您理解项目生命周期，并帮助您为工作做好准备。 除了独立的计划之外，我强烈建议参与开源项目，以更多地接触业务流程和设备。
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参考资料
