9 andmeteaduse projektiideed algajatele

9 andmeteaduse projektiideed algajatele

Ajatempel: 17. märts 2023 11:07
Allikasõlm: 2016477

Algajad peaksid ette võtma andmeteaduse projekte, kuna need annavad praktilisi kogemusi ja aitavad kursustel õpitud teoreetiliste kontseptsioonide rakendamisel, portfoolio koostamisel ja oskuste täiustamisel. See võimaldab neil võita enesekindlust ja konkurentsitihedal tööturul silma paista.

Kui kaalute andmeteaduse väitekirja projekti või soovite lihtsalt sõltumatute uuringute läbiviimise ja täiustatud andmeanalüüsi tehnikate abil oma valdkonna oskusi näidata, võivad järgmised projektiideed osutuda kasulikuks.

Tootearvustuste sentimentaalanalüüs

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 loomuliku keele töötlemine (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.

Kui andmed on kogutud, saab neid eeltöödelda, eemaldades stoppsõnad, kirjavahemärgid ja muu müra. Arvustuse polaarsust või seda, kas selles märgitud sentiment on soodne, negatiivne või neutraalne, saab seejärel kindlaks teha, rakendades eeltöödeldud keelele sentimentianalüüsi algoritmi. Toote üldise arvamuse mõistmiseks võib tulemusi esitada graafikute või muude andmete visualiseerimise tööriistade abil.

Majade hindade ennustamine

See projekt hõlmab masinõppemudeli loomist, et ennustada majahindu erinevate tegurite, näiteks asukoha, ruutmeetrite ja magamistubade arvu põhjal.

Masinõppemudeli kasutamine, mis kasutab konkreetse maja müügihinna hindamiseks eluasemeturu andmeid, nagu asukoht, magamistubade ja vannitubade arv, ruutmeetrid ja varasemad müügiandmed, on üks näide maja ennustamisega seotud andmeteaduse projektist. hinnad.

Mudelit saab koolitada varasemate majamüügiandmete kogumi põhjal ja katsetada selle täpsuse hindamiseks eraldi andmekogumiga. Lõppeesmärk oleks pakkuda arusaamu ja prognoose, mis võiksid aidata kinnisvaramaakleritel, ostjatel ja müüjatel teha tarku valikuid hinna ja ostu-/müügitaktika osas.

Klientide segmenteerimine

Klientide segmenteerimise projekt hõlmab rühmitamisalgoritmide kasutamist klientide rühmitamiseks nende ostukäitumise, demograafilise ja muude tegurite alusel.

Klientide segmenteerimisega seotud andmeteaduse projekt võib hõlmata jaemüügiettevõtte kliendiandmete (nt tehingute ajaloo, demograafia ja käitumismustrite) analüüsi. Eesmärk oleks tuvastada erinevad kliendisegmendid, kasutades klastrite moodustamise tehnikaid, et rühmitada sarnaste omadustega kliente ja tuvastada tegurid, mis eristavad iga rühma.

See analüüs võib anda ülevaate klientide käitumisest, eelistustest ja vajadustest, mida saaks kasutada suunatud turunduskampaaniate, tootesoovituste ja isikupärastatud kliendikogemuste väljatöötamiseks. Suurendades klientide rahulolu, lojaalsust ja kasumlikkust, saab jaekaubandusettevõte selle projekti tulemustest kasu saada.

Pettuste avastamine

See projekt hõlmab masinõppemudeli loomist, et tuvastada andmekogus petturlikke tehinguid. Masinõppealgoritmide kasutamine finantstehingute andmete uurimiseks ja pettuste mustrite tuvastamiseks on näide pettuste tuvastamisega seotud andmeteaduse projektist.

Seotud: Kuidas krüptomonitooring ja plokiahela analüüs aitavad vältida krüptovaluutapettusi?

Lõppeesmärk on luua usaldusväärne pettuste avastamise mudel, mis aitab finantsasutustel ära hoida petturlikke tehinguid ja kaitsta oma tarbijate kontosid.

Piltide klassifikatsioon

See projekt hõlmab süvaõppemudeli loomist piltide liigitamiseks erinevatesse kategooriatesse. Kujutiste klassifitseerimise andmeteaduse projekt võib hõlmata sügava õppemudeli loomist, et klassifitseerida pildid nende visuaalsete omaduste põhjal erinevatesse kategooriatesse. Mudelit saab koolitada suurel märgistatud kujutiste andmekogumil ja seejärel katsetada selle täpsuse hindamiseks eraldi andmekogumiga.

Lõppeesmärk oleks pakkuda automatiseeritud kujutiste klassifitseerimissüsteemi, mida saaks kasutada erinevates rakendustes, nagu objektituvastus, meditsiiniline pildistamine ja isejuhtivad autod.

Ajavahemiku analüüs

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 cryptocurrency, nagu Bitcoin (BTC), using statistical models and machine learning techniques to forecast future price trends.

Eesmärk oleks pakkuda arusaamu ja prognoose, mis aitavad kauplejatel ja investoritel teha tarku valikuid krüptovaluutade ostmise, müügi ja hoidmise osas.

Soovitussüsteem

See projekt hõlmab soovitussüsteemi loomist, et soovitada kasutajatele tooteid või sisu nende varasema käitumise ja eelistuste põhjal.

Soovitussüsteemi projekt võib hõlmata Netflixi kasutajaandmete (nt vaatamisajaloo, hinnangute ja otsingupäringute) analüüsi, et anda isikupärastatud filmide ja telesaadete soovitusi. Eesmärk on pakkuda kasutajatele platvormil isikupärastatumat ja asjakohasemat kasutuskogemust, mis võib suurendada kaasatust ja säilitada.

Veebi kraapimine ja andmete analüüs

Veebikraapimine on andmete automatiseeritud kogumine mitmelt veebisaidilt, kasutades tarkvara, nagu BeautifulSoup või Scrapy, samas kui andmeanalüüs on protsess, mille käigus analüüsitakse saadud andmeid statistiliste meetodite ja masinõppe algoritmide abil. Projekt võib hõlmata andmete kraapimist veebisaidilt ja nende analüüsimist andmeteaduse meetodite abil, et saada teadmisi ja teha prognoose.

Seotud: 5 kõrgepalgalist karjääri andmeteaduses

Lisaks võib see hõlmata teabe kogumist klientide käitumise, turusuundumuste või muude asjakohaste teemade kohta eesmärgiga pakkuda organisatsioonidele või üksikisikutele teadmisi ja praktilisi nõuandeid. Lõppeesmärk on kasutada tohutuid andmemahtusid, mis on veebis hõlpsasti juurdepääsetavad, et teha põhjalikke avastusi ja suunata andmepõhiseid otsuseid.

Plokiahela tehingute analüüs

A blockchain 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.

Peamine eesmärk on kasutada plokiahela avatust ja muutumatust, et saada värskeid teadmisi võrgukasutajate käitumise kohta ning võimaldada luua vastupidavamaid ja vastupidavamaid detsentraliseeritud rakendusi.

Ajatempel:

Veel alates Cointelegraph