9 أفكار لمشروع علم البيانات للمبتدئين

9 أفكار لمشروع علم البيانات للمبتدئين

الطابع الزمني: 17 مارس 2023 11:07 صباحًا
عقدة المصدر: 2016477

يجب على المبتدئين تنفيذ مشاريع علوم البيانات لأنها توفر خبرة عملية وتساعد في تطبيق المفاهيم النظرية التي تم تعلمها في الدورات ، وبناء محفظة وتعزيز المهارات. وهذا يتيح لهم اكتساب الثقة والتميز في سوق العمل التنافسي.

إذا كنت تفكر في مشروع أطروحة علم البيانات أو ترغب ببساطة في إظهار الكفاءة في هذا المجال من خلال إجراء بحث مستقل وتطبيق تقنيات متقدمة لتحليل البيانات ، فقد تكون أفكار المشروع التالية مفيدة.

تحليل المشاعر لمراجعات المنتج

This involves analyzing a data set and creating visualizations to better understand the data. For instance, a project idea may be to examine user evaluations of products on Amazon using معالجة اللغة الطبيعية (NLP) methods to ascertain the general mood toward such things. To accomplish this, a sizable collection of product reviews from Amazon can be gathered by using web scraping methods or an Amazon product API.

بمجرد أن يتم جمع البيانات ، يمكن معالجتها مسبقًا عن طريق إزالة كلمات التوقف وعلامات الترقيم والضوضاء الأخرى. يمكن بعد ذلك تحديد قطبية المراجعة ، أو ما إذا كانت المشاعر المشار إليها فيها مواتية أو سلبية أو محايدة ، من خلال تطبيق خوارزمية تحليل المشاعر على اللغة المعالجة مسبقًا. من أجل فهم الرأي العام للمنتج ، قد يتم تمثيل النتائج باستخدام الرسوم البيانية أو غيرها من أدوات تصور البيانات.

توقع أسعار المساكن

يتضمن هذا المشروع بناء نموذج للتعلم الآلي للتنبؤ بأسعار المنازل بناءً على عوامل مختلفة مثل الموقع والمساحة المربعة وعدد غرف النوم.

يعد استخدام نموذج التعلم الآلي الذي يستخدم بيانات سوق الإسكان ، مثل الموقع وعدد غرف النوم والحمامات والمساحة المربعة وبيانات المبيعات السابقة ، لتقدير سعر بيع منزل معين ، أحد الأمثلة على مشروع علم البيانات المرتبط بمنزل التنبؤ الأسعار.

يمكن تدريب النموذج على مجموعة بيانات لمبيعات المنازل السابقة واختبارها على مجموعة بيانات منفصلة لتقييم دقتها. سيكون الهدف النهائي هو تقديم التصورات والتنبؤات التي قد تساعد سماسرة العقارات والمشترين والبائعين على اتخاذ خيارات حكيمة فيما يتعلق بتكتيكات السعر والشراء / البيع.

فئات الزبائن

يتضمن مشروع تجزئة العملاء استخدام خوارزميات التجميع لتجميع العملاء بناءً على سلوكهم الشرائي والتركيبة السكانية وعوامل أخرى.

يمكن أن يتضمن مشروع علم البيانات المتعلق بتجزئة العملاء تحليل بيانات العملاء من شركة البيع بالتجزئة ، مثل سجل المعاملات والتركيبة السكانية والأنماط السلوكية. سيكون الهدف هو تحديد شرائح العملاء المتميزة باستخدام تقنيات التجميع لتجميع العملاء ذوي الخصائص المتشابهة معًا وتحديد العوامل التي تميز كل مجموعة.

يمكن أن يوفر هذا التحليل رؤى حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم واحتياجاتهم ، والتي يمكن استخدامها لتطوير حملات تسويقية مستهدفة وتوصيات المنتج وتجارب العملاء الشخصية. من خلال زيادة رضا العملاء والولاء والربحية ، يمكن لشركة البيع بالتجزئة الاستفادة من نتائج هذا المشروع.

الكشف عن الغش

يتضمن هذا المشروع بناء نموذج التعلم الآلي لاكتشاف المعاملات الاحتيالية في مجموعة البيانات. يعد استخدام خوارزميات التعلم الآلي لفحص بيانات المعاملات المالية والأنماط الموضعية للنشاط الاحتيالي مثالاً على مشروع علم البيانات المتعلق باكتشاف الاحتيال.

هذا الموضوع ذو علاقة بـ: كيف تساعد مراقبة العملات المشفرة وتحليل blockchain في تجنب الاحتيال في العملة المشفرة؟

الهدف النهائي هو إنشاء نموذج موثوق للكشف عن الاحتيال يمكن أن يساعد المؤسسات المالية في منع المعاملات الاحتيالية وحماية حسابات عملائها.

تصنيف الصورة

يتضمن هذا المشروع بناء نموذج تعلم عميق لتصنيف الصور إلى فئات مختلفة. يمكن أن يتضمن مشروع علم بيانات تصنيف الصور بناء نموذج تعلم عميق لتصنيف الصور إلى فئات مختلفة بناءً على ميزاتها المرئية. يمكن تدريب النموذج على مجموعة بيانات كبيرة من الصور المصنفة ثم اختباره على مجموعة بيانات منفصلة لتقييم دقتها.

سيكون الهدف النهائي هو توفير نظام آلي لتصنيف الصور يمكن استخدامه في تطبيقات مختلفة ، مثل التعرف على الأشياء والتصوير الطبي والسيارات ذاتية القيادة.

تحليل السلاسل الزمنية

This project involves analyzing data over time and making predictions about future trends. A time series analysis project could involve analyzing historical price data for a specific العملات المشفرة، مثل Bitcoin (BTC), using statistical models and machine learning techniques to forecast future price trends.

سيكون الهدف هو تقديم التصورات والتنبؤات التي يمكن أن تساعد المتداولين والمستثمرين في اتخاذ خيارات حكيمة بشأن شراء وبيع وتخزين العملات المشفرة.

نظام التوصية

يتضمن هذا المشروع بناء نظام توصية لاقتراح منتجات أو محتوى للمستخدمين بناءً على سلوكهم وتفضيلاتهم السابقة.

يمكن أن يتضمن مشروع نظام التوصية تحليل بيانات مستخدم Netflix ، مثل محفوظات العرض والتقييمات واستعلامات البحث ، لتقديم توصيات مخصصة للأفلام والبرامج التلفزيونية. الهدف هو تزويد المستخدمين بتجربة أكثر تخصيصًا وملاءمة على النظام الأساسي ، مما قد يزيد من المشاركة والاحتفاظ بهم.

تجريف الويب وتحليل البيانات

تجريف الويب هو جمع آلي للبيانات من مواقع ويب متعددة باستخدام برامج مثل BeautifulSoup أو Scrapy ، بينما تحليل البيانات هو عملية تحليل البيانات المكتسبة باستخدام الأساليب الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي. يمكن أن يتضمن المشروع كشط البيانات من موقع ويب وتحليلها باستخدام أساليب علم البيانات لاكتساب رؤى والتنبؤات.

هذا الموضوع ذو علاقة بـ: 5 وظائف عالية الأجر في علم البيانات

علاوة على ذلك ، يمكن أن يستلزم جمع معلومات حول سلوك العملاء أو اتجاهات السوق أو الموضوعات الأخرى ذات الصلة بقصد تقديم رؤى ونصائح عملية للمنظمات أو الأفراد. الهدف النهائي هو استخدام الأحجام الهائلة من البيانات التي يمكن الوصول إليها بسهولة عبر الإنترنت لإنتاج اكتشافات ثاقبة وتوجيه عملية صنع القرار القائمة على البيانات.

تحليل معاملات Blockchain

A سلسلة كتلة transaction analysis project involves analyzing blockchain network data, such as Bitcoin or Ethereum, to identify patterns, trends and insights about transactions on the network. This can help improve understanding of blockchain-based systems and potentially inform investment decisions or policy-making.

الهدف الرئيسي هو استخدام انفتاح blockchain وثباته للحصول على معرفة جديدة حول كيفية تصرف مستخدمي الشبكة وجعل من الممكن بناء تطبيقات لامركزية أكثر ديمومة ومرونة.

الطابع الزمني:

اكثر من Cointelegraph