নতুনদের জন্য 9টি তথ্য বিজ্ঞান প্রকল্প ধারণা

নতুনদের জন্য 9টি তথ্য বিজ্ঞান প্রকল্প ধারণা

সময় স্ট্যাম্প: মার্চ 17, 2023 11:07 এএম
উত্স নোড: 2016477

শিক্ষানবিসদের ডেটা সায়েন্স প্রকল্প গ্রহণ করা উচিত কারণ তারা ব্যবহারিক অভিজ্ঞতা প্রদান করে এবং কোর্সে শেখা তাত্ত্বিক ধারণার প্রয়োগ, একটি পোর্টফোলিও তৈরি এবং দক্ষতা বৃদ্ধিতে সহায়তা করে। এটি তাদের আত্মবিশ্বাস অর্জন করতে এবং প্রতিযোগিতামূলক চাকরির বাজারে আলাদা হতে দেয়।

আপনি যদি একটি ডেটা বিজ্ঞান গবেষণামূলক প্রকল্প বিবেচনা করছেন বা স্বাধীন গবেষণা পরিচালনা করে এবং উন্নত ডেটা বিশ্লেষণ কৌশল প্রয়োগ করে ক্ষেত্রে দক্ষতা প্রদর্শন করতে চান তবে নিম্নলিখিত প্রকল্পের ধারণাগুলি কার্যকর হতে পারে।

পণ্য পর্যালোচনার অনুভূতি বিশ্লেষণ

এর মধ্যে একটি ডেটা সেট বিশ্লেষণ করা এবং ডেটা আরও ভালভাবে বোঝার জন্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করা জড়িত। উদাহরণস্বরূপ, একটি প্রকল্প ধারণা হতে পারে অ্যামাজন ব্যবহার করে পণ্যগুলির ব্যবহারকারীর মূল্যায়ন পরীক্ষা করা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) এই ধরনের জিনিসের প্রতি সাধারণ মেজাজ নিশ্চিত করার পদ্ধতি। এটি সম্পন্ন করার জন্য, ওয়েব স্ক্র্যাপিং পদ্ধতি বা একটি অ্যামাজন পণ্য API ব্যবহার করে Amazon থেকে পণ্য পর্যালোচনাগুলির একটি বড় সংগ্রহ সংগ্রহ করা যেতে পারে।

একবার ডেটা একত্রিত হয়ে গেলে, স্টপ শব্দ, বিরাম চিহ্ন এবং অন্যান্য শব্দ অপসারণ করে এটি প্রিপ্রসেস করা যেতে পারে। পর্যালোচনার পোলারিটি, বা এতে নির্দেশিত অনুভূতিটি অনুকূল, নেতিবাচক বা নিরপেক্ষ কিনা তা পূর্বপ্রসেসিত ভাষায় একটি অনুভূতি বিশ্লেষণ অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে নির্ধারণ করা যেতে পারে। পণ্যের সাধারণ মতামত বোঝার জন্য, ফলাফলগুলি গ্রাফ বা অন্যান্য ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল ব্যবহার করে উপস্থাপন করা যেতে পারে।

বাড়ির দামের পূর্বাভাস

এই প্রকল্পে অবস্থান, বর্গাকার ফুটেজ এবং বেডরুমের সংখ্যার মতো বিভিন্ন কারণের উপর ভিত্তি করে বাড়ির দামের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা জড়িত।

একটি মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে যা হাউজিং মার্কেট ডেটা ব্যবহার করে, যেমন অবস্থান, শয়নকক্ষ এবং বাথরুমের সংখ্যা, বর্গাকার ফুটেজ এবং পূর্ববর্তী বিক্রয় ডেটা, একটি নির্দিষ্ট বাড়ির বিক্রয় মূল্য অনুমান করার জন্য পূর্বাভাস দেওয়া বাড়ির সাথে সংযুক্ত ডেটা বিজ্ঞান প্রকল্পের একটি উদাহরণ দাম

মডেলটিকে অতীতের বাড়ি বিক্রয়ের ডেটা সেটের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে এবং এর যথার্থতা মূল্যায়ন করার জন্য একটি পৃথক ডেটা সেটে পরীক্ষা করা যেতে পারে। চূড়ান্ত উদ্দেশ্য হবে উপলব্ধি এবং পূর্বাভাস প্রদান করা যা রিয়েল এস্টেট দালাল, ক্রেতা এবং বিক্রেতাদের মূল্য এবং ক্রয়/বিক্রয় কৌশল সম্পর্কে বিজ্ঞ পছন্দ করতে সাহায্য করতে পারে।

গ্রাহক বিভাজন

একটি গ্রাহক বিভাজন প্রকল্পে গ্রাহকদের তাদের ক্রয় আচরণ, জনসংখ্যা এবং অন্যান্য কারণের উপর ভিত্তি করে গ্রুপ করার জন্য ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা জড়িত।

গ্রাহক বিভাজন সম্পর্কিত একটি ডেটা বিজ্ঞান প্রকল্প একটি খুচরা কোম্পানি থেকে গ্রাহক ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে, যেমন লেনদেনের ইতিহাস, জনসংখ্যা এবং আচরণগত নিদর্শন। লক্ষ্য হবে ক্লাস্টারিং কৌশল ব্যবহার করে স্বতন্ত্র গ্রাহক সেগমেন্টগুলিকে চিহ্নিত করা যাতে একই রকম বৈশিষ্ট্যযুক্ত গ্রাহকদের একত্রে গোষ্ঠীভুক্ত করা যায় এবং প্রতিটি গ্রুপকে আলাদা করে এমন কারণগুলিকে চিহ্নিত করা।

এই বিশ্লেষণটি গ্রাহকের আচরণ, পছন্দ এবং চাহিদাগুলির অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে, যা লক্ষ্যযুক্ত বিপণন প্রচারাভিযান, পণ্যের সুপারিশ এবং ব্যক্তিগতকৃত গ্রাহক অভিজ্ঞতার বিকাশে ব্যবহার করা যেতে পারে। গ্রাহক সন্তুষ্টি, বিশ্বস্ততা এবং লাভজনকতা বৃদ্ধি করে, খুচরা কোম্পানি এই প্রকল্পের ফলাফল থেকে উপকৃত হতে পারে।

জালিয়াতি সনাক্তকরণ

এই প্রকল্পে একটি ডেটা সেটে প্রতারণামূলক লেনদেন সনাক্ত করতে একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা জড়িত৷ আর্থিক লেনদেনের ডেটা এবং প্রতারণামূলক কার্যকলাপের স্পট প্যাটার্ন পরীক্ষা করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা জালিয়াতি সনাক্তকরণ সম্পর্কিত ডেটা বিজ্ঞান প্রকল্পের একটি উদাহরণ।

সম্পর্কিত: কিভাবে ক্রিপ্টো মনিটরিং এবং ব্লকচেইন বিশ্লেষণ ক্রিপ্টোকারেন্সি জালিয়াতি এড়াতে সাহায্য করে?

চূড়ান্ত উদ্দেশ্য হল একটি নির্ভরযোগ্য জালিয়াতি সনাক্তকরণ মডেল তৈরি করা যা আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলিকে প্রতারণামূলক লেনদেন প্রতিরোধে এবং তাদের গ্রাহকদের অ্যাকাউন্ট সুরক্ষিত করতে সহায়তা করতে পারে।

ছবির শ্রেণীবিভাগ

এই প্রকল্পটি বিভিন্ন বিভাগে চিত্রগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল তৈরি করে। একটি ইমেজ ক্লাসিফিকেশন ডেটা সায়েন্স প্রজেক্টে তাদের ভিজ্যুয়াল ফিচারের উপর ভিত্তি করে ছবিকে বিভিন্ন ক্যাটাগরিতে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল তৈরি করা জড়িত থাকতে পারে। মডেলটিকে লেবেলযুক্ত চিত্রগুলির একটি বড় ডেটা সেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে এবং তারপরে এর নির্ভুলতা মূল্যায়ন করার জন্য একটি পৃথক ডেটা সেটে পরীক্ষা করা যেতে পারে।

শেষ লক্ষ্য হ'ল একটি স্বয়ংক্রিয় চিত্র শ্রেণিবিন্যাস সিস্টেম সরবরাহ করা যা বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন অবজেক্ট রিকগনিশন, মেডিকেল ইমেজিং এবং স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি।

সময় সিরিজ বিশ্লেষণ

এই প্রকল্পে সময়ের সাথে ডেটা বিশ্লেষণ করা এবং ভবিষ্যতের প্রবণতা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করা জড়িত। একটি সময় সিরিজ বিশ্লেষণ প্রকল্প একটি নির্দিষ্ট জন্য ঐতিহাসিক মূল্য তথ্য বিশ্লেষণ জড়িত হতে পারে cryptocurrency, যেমন বিটকয়েন (BTC), ভবিষ্যৎ মূল্য প্রবণতা পূর্বাভাস দিতে পরিসংখ্যানগত মডেল এবং মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করে।

উদ্দেশ্য হবে উপলব্ধি এবং পূর্বাভাস প্রদান করা যা ক্রিপ্টোকারেন্সি ক্রয়, বিক্রয় এবং স্টোরেজ সম্পর্কে বিজ্ঞ পছন্দ করতে ব্যবসায়ী এবং বিনিয়োগকারীদের সহায়তা করতে পারে।

সুপারিশ সিস্টেম

এই প্রকল্পটি ব্যবহারকারীদের তাদের অতীত আচরণ এবং পছন্দের উপর ভিত্তি করে পণ্য বা বিষয়বস্তুর পরামর্শ দেওয়ার জন্য একটি সুপারিশ সিস্টেম তৈরি করে।

একটি সুপারিশ সিস্টেম প্রকল্প ব্যক্তিগতকৃত চলচ্চিত্র এবং টিভি শো সুপারিশ করতে নেটফ্লিক্স ব্যবহারকারীর ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে, যেমন দেখার ইতিহাস, রেটিং এবং অনুসন্ধানের প্রশ্নগুলি। লক্ষ্য হল প্ল্যাটফর্মে ব্যবহারকারীদের আরও ব্যক্তিগতকৃত এবং প্রাসঙ্গিক অভিজ্ঞতা প্রদান করা, যা ব্যস্ততা এবং ধারণ বাড়াতে পারে।

ওয়েব স্ক্র্যাপিং এবং ডেটা বিশ্লেষণ

ওয়েব স্ক্র্যাপিং হল BeautifulSoup বা Scrapy-এর মত সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে একাধিক ওয়েবসাইট থেকে ডেটার স্বয়ংক্রিয় সংগ্রহ, যখন ডেটা বিশ্লেষণ হল পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে অর্জিত ডেটা বিশ্লেষণ করার প্রক্রিয়া। প্রকল্পটিতে একটি ওয়েবসাইট থেকে ডেটা স্ক্র্যাপ করা এবং অন্তর্দৃষ্টি অর্জন এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে ডেটা সায়েন্স পদ্ধতি ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।

সম্পর্কিত: ডেটা সায়েন্সে 5টি উচ্চ বেতনের ক্যারিয়ার

অধিকন্তু, এটি প্রতিষ্ঠান বা ব্যক্তিদের অন্তর্দৃষ্টি এবং ব্যবহারিক পরামর্শ প্রদানের অভিপ্রায়ে গ্রাহকের আচরণ, বাজারের প্রবণতা বা অন্যান্য প্রাসঙ্গিক বিষয় সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করতে পারে। চূড়ান্ত লক্ষ্য হল অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ আবিষ্কার তৈরি করতে এবং ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য গাইড করার জন্য অনলাইনে সহজেই অ্যাক্সেসযোগ্য বিপুল পরিমাণ ডেটা ব্যবহার করা।

ব্লকচেইন লেনদেন বিশ্লেষণ

A blockchain লেনদেন বিশ্লেষণ প্রকল্পে নেটওয়ার্কে লেনদেন সম্বন্ধে প্যাটার্ন, প্রবণতা এবং অন্তর্দৃষ্টি শনাক্ত করতে ব্লকচেইন নেটওয়ার্ক ডেটা, যেমন বিটকয়েন বা ইথেরিয়াম বিশ্লেষণ করা জড়িত। এটি ব্লকচেইন-ভিত্তিক সিস্টেমের বোঝার উন্নতি করতে এবং বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত বা নীতি-নির্ধারণকে সম্ভাব্যভাবে জানাতে সাহায্য করতে পারে।

মূল লক্ষ্য হল ব্লকচেইনের উন্মুক্ততা এবং অপরিবর্তনীয়তা ব্যবহার করে নেটওয়ার্ক ব্যবহারকারীরা কীভাবে আচরণ করে সে সম্পর্কে নতুন জ্ঞান অর্জন করা এবং আরও টেকসই এবং স্থিতিস্থাপক বিকেন্দ্রীভূত অ্যাপ তৈরি করা সম্ভব করে তোলা।

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো Cointelegraph