9 ide proyek ilmu data untuk pemula

9 ide proyek ilmu data untuk pemula

Stempel Waktu: 17 Maret 2023 11
Node Sumber: 2016477

Pemula harus melakukan proyek ilmu data karena mereka memberikan pengalaman praktis dan membantu dalam penerapan konsep teoretis yang dipelajari dalam kursus, membangun portofolio, dan meningkatkan keterampilan. Ini memungkinkan mereka untuk mendapatkan kepercayaan diri dan menonjol di pasar kerja yang kompetitif.

Jika Anda sedang mempertimbangkan proyek disertasi ilmu data atau hanya ingin menunjukkan kemahiran di lapangan dengan melakukan penelitian independen dan menerapkan teknik analisis data tingkat lanjut, ide proyek berikut mungkin berguna.

Analisis sentimen ulasan produk

Ini melibatkan analisis kumpulan data dan membuat visualisasi untuk lebih memahami data. Misalnya, ide proyek mungkin untuk memeriksa evaluasi pengguna terhadap produk di Amazon pemrosesan bahasa alami (NLP) metode untuk memastikan mood umum terhadap hal-hal seperti itu. Untuk mencapai ini, kumpulan ulasan produk yang cukup besar dari Amazon dapat dikumpulkan dengan menggunakan metode pengikisan web atau API produk Amazon.

Setelah data dikumpulkan, data dapat diproses terlebih dahulu dengan menghapus kata-kata berhenti, tanda baca, dan derau lainnya. Polaritas ulasan, atau apakah sentimen yang ditunjukkan di dalamnya menguntungkan, negatif, atau netral, kemudian dapat ditentukan dengan menerapkan algoritme analisis sentimen ke bahasa yang diproses sebelumnya. Untuk memahami pendapat umum produk, hasilnya dapat direpresentasikan menggunakan grafik atau alat visualisasi data lainnya.

Memprediksi harga rumah

Proyek ini melibatkan pembuatan model pembelajaran mesin untuk memprediksi harga rumah berdasarkan berbagai faktor seperti lokasi, ukuran luas, dan jumlah kamar tidur.

Menggunakan model pembelajaran mesin yang menggunakan data pasar perumahan, seperti lokasi, jumlah kamar tidur dan kamar mandi, luas persegi, dan data penjualan sebelumnya, untuk memperkirakan harga jual rumah tertentu adalah salah satu contoh proyek ilmu data yang terhubung dengan prediksi rumah. harga.

Model dapat dilatih pada kumpulan data penjualan rumah sebelumnya dan diuji pada kumpulan data terpisah untuk mengevaluasi keakuratannya. Tujuan utamanya adalah untuk menawarkan persepsi dan prakiraan yang dapat membantu pialang real estat, pembeli dan penjual membuat pilihan bijak mengenai taktik harga dan pembelian/penjualan.

Segmentasi pelanggan

Proyek segmentasi pelanggan melibatkan penggunaan algoritme pengelompokan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian, demografi, dan faktor lainnya.

Proyek ilmu data yang terkait dengan segmentasi pelanggan dapat melibatkan analisis data pelanggan dari perusahaan ritel, seperti riwayat transaksi, demografi, dan pola perilaku. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi segmen pelanggan yang berbeda menggunakan teknik pengelompokan untuk mengelompokkan pelanggan dengan karakteristik serupa bersama-sama dan mengidentifikasi faktor-faktor yang membedakan setiap kelompok.

Analisis ini dapat memberikan wawasan tentang perilaku, preferensi, dan kebutuhan pelanggan, yang dapat digunakan untuk mengembangkan kampanye pemasaran bertarget, rekomendasi produk, dan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi. Dengan meningkatkan kepuasan pelanggan, loyalitas dan profitabilitas, perusahaan ritel dapat memperoleh keuntungan dari hasil proyek ini.

Deteksi penipuan

Proyek ini melibatkan pembuatan model pembelajaran mesin untuk mendeteksi transaksi penipuan dalam kumpulan data. Menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk memeriksa data transaksi keuangan dan menemukan pola aktivitas penipuan adalah contoh proyek ilmu data yang terkait dengan deteksi penipuan.

Terkait: Bagaimana pemantauan kripto dan analisis blockchain membantu menghindari penipuan kriptocurrency?

Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan model deteksi penipuan yang andal yang dapat membantu lembaga keuangan dalam mencegah transaksi penipuan dan melindungi rekening konsumen mereka.

Klasifikasi gambar

Proyek ini melibatkan pembuatan model pembelajaran mendalam untuk mengklasifikasikan gambar ke dalam berbagai kategori. Proyek ilmu data klasifikasi gambar dapat melibatkan pembuatan model pembelajaran mendalam untuk mengklasifikasikan gambar ke dalam kategori yang berbeda berdasarkan fitur visualnya. Model dapat dilatih pada kumpulan data gambar berlabel yang besar dan kemudian diuji pada kumpulan data terpisah untuk mengevaluasi keakuratannya.

Tujuan akhirnya adalah menyediakan sistem klasifikasi gambar otomatis yang dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan objek, pencitraan medis, dan mobil tanpa pengemudi.

Analisis deret waktu

Proyek ini melibatkan analisis data dari waktu ke waktu dan membuat prediksi tentang tren masa depan. Proyek analisis deret waktu dapat melibatkan analisis data harga historis untuk spesifik cryptocurrency, seperti Bitcoin (BTC), menggunakan model statistik dan teknik pembelajaran mesin untuk memperkirakan tren harga di masa depan.

Tujuannya adalah untuk menawarkan persepsi dan prakiraan yang dapat membantu pedagang dan investor dalam membuat pilihan bijak tentang pembelian, penjualan, dan penyimpanan mata uang kripto.

Sistem rekomendasi

Proyek ini melibatkan pembangunan sistem rekomendasi untuk menyarankan produk atau konten kepada pengguna berdasarkan perilaku dan preferensi mereka di masa lalu.

Proyek sistem rekomendasi dapat melibatkan analisis data pengguna Netflix, seperti riwayat tontonan, peringkat, dan permintaan pencarian, untuk membuat rekomendasi film dan acara TV yang dipersonalisasi. Tujuannya adalah untuk memberi pengguna pengalaman yang lebih dipersonalisasi dan relevan di platform, yang dapat meningkatkan interaksi dan retensi.

Pengikisan web dan analisis data

Pengikisan web adalah pengumpulan data otomatis dari beberapa situs web menggunakan perangkat lunak seperti BeautifulSoup atau Scrapy, sedangkan analisis data adalah proses menganalisis data yang diperoleh menggunakan metode statistik dan algoritme pembelajaran mesin. Proyek ini dapat melibatkan pengikisan data dari situs web dan menganalisisnya menggunakan metode ilmu data untuk mendapatkan wawasan dan membuat prediksi.

Terkait: 5 karir bergaji tinggi dalam ilmu data

Selain itu, ini dapat memerlukan pengumpulan informasi tentang perilaku pelanggan, tren pasar, atau subjek terkait lainnya dengan tujuan menawarkan wawasan dan saran praktis kepada organisasi atau individu. Tujuan utamanya adalah menggunakan volume data yang sangat besar yang siap diakses secara online untuk menghasilkan penemuan yang berwawasan dan memandu pengambilan keputusan berdasarkan data.

Analisis transaksi blockchain

A blockchain proyek analisis transaksi melibatkan analisis data jaringan blockchain, seperti Bitcoin atau Ethereum, untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan tentang transaksi di jaringan. Ini dapat membantu meningkatkan pemahaman tentang sistem berbasis blockchain dan berpotensi menginformasikan keputusan investasi atau pembuatan kebijakan.

Tujuan utamanya adalah menggunakan keterbukaan dan kekekalan blockchain untuk mendapatkan pengetahuan baru tentang bagaimana perilaku pengguna jaringan dan memungkinkan untuk membangun aplikasi terdesentralisasi yang lebih tahan lama dan tangguh.

Stempel Waktu:

Lebih dari Cointelegraph