9 idee per progetti di data science per principianti

9 idee per progetti di data science per principianti

Timestamp: 17 marzo 2023 11:07
Nodo di origine: 2016477

I principianti dovrebbero intraprendere progetti di scienza dei dati in quanto forniscono esperienza pratica e aiutano nell'applicazione dei concetti teorici appresi nei corsi, costruendo un portfolio e migliorando le competenze. Ciò consente loro di acquisire fiducia e distinguersi nel mercato del lavoro competitivo.

Se stai prendendo in considerazione un progetto di tesi di scienza dei dati o desideri semplicemente dimostrare la competenza nel campo conducendo ricerche indipendenti e applicando tecniche avanzate di analisi dei dati, le seguenti idee di progetto potrebbero rivelarsi utili.

Analisi del sentiment delle recensioni dei prodotti

Ciò comporta l'analisi di un set di dati e la creazione di visualizzazioni per comprendere meglio i dati. Ad esempio, un'idea di progetto potrebbe essere quella di esaminare le valutazioni degli utenti dei prodotti su Amazon utilizzando elaborazione del linguaggio naturale (PNL) metodi per accertare lo stato d'animo generale verso tali cose. Per fare ciò, è possibile raccogliere una considerevole raccolta di recensioni di prodotti da Amazon utilizzando metodi di web scraping o un'API di prodotto Amazon.

Una volta che i dati sono stati raccolti, possono essere pre-elaborati rimuovendo stop word, punteggiatura e altri disturbi. La polarità della recensione, o se il sentimento in essa indicato è favorevole, negativo o neutro, può quindi essere determinata applicando un algoritmo di analisi del sentimento al linguaggio preelaborato. Per comprendere l'opinione generale del prodotto, i risultati potrebbero essere rappresentati utilizzando grafici o altri strumenti di visualizzazione dei dati.

Previsione dei prezzi delle case

Questo progetto prevede la creazione di un modello di apprendimento automatico per prevedere i prezzi delle case in base a vari fattori come posizione, metratura e numero di camere da letto.

L'utilizzo di un modello di apprendimento automatico che utilizza i dati del mercato immobiliare, come l'ubicazione, il numero di camere da letto e bagni, la metratura e i dati sulle vendite precedenti, per stimare il prezzo di vendita di una determinata casa è un esempio di un progetto di scienza dei dati connesso alla previsione della casa prezzi.

Il modello potrebbe essere addestrato su un set di dati di vendite di case passate e testato su un set di dati separato per valutarne l'accuratezza. L'obiettivo finale sarebbe quello di offrire percezioni e previsioni che potrebbero aiutare agenti immobiliari, acquirenti e venditori a fare scelte sagge in merito al prezzo e alle tattiche di acquisto/vendita.

Segmentazione del cliente

Un progetto di segmentazione dei clienti prevede l'utilizzo di algoritmi di clustering per raggruppare i clienti in base al loro comportamento di acquisto, dati demografici e altri fattori.

Un progetto di data science relativo alla segmentazione dei clienti potrebbe comportare l'analisi dei dati dei clienti di un'azienda di vendita al dettaglio, come cronologia delle transazioni, dati demografici e modelli comportamentali. L'obiettivo sarebbe quello di identificare segmenti di clienti distinti utilizzando tecniche di clustering per raggruppare i clienti con caratteristiche simili insieme e identificare i fattori che differenziano ciascun gruppo.

Questa analisi potrebbe fornire approfondimenti sul comportamento, le preferenze e le esigenze dei clienti, che potrebbero essere utilizzati per sviluppare campagne di marketing mirate, consigli sui prodotti ed esperienze personalizzate dei clienti. Aumentando la soddisfazione, la fidelizzazione e la redditività del cliente, l'azienda di vendita al dettaglio può beneficiare dei risultati di questo progetto.

Intercettazione di una frode

Questo progetto prevede la creazione di un modello di machine learning per rilevare transazioni fraudolente in un set di dati. L'utilizzo di algoritmi di machine learning per esaminare i dati delle transazioni finanziarie e individuare modelli di attività fraudolente è un esempio di progetto di data science relativo al rilevamento delle frodi.

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L'obiettivo finale è creare un modello affidabile di rilevamento delle frodi che possa aiutare gli istituti finanziari a prevenire transazioni fraudolente e salvaguardare i conti dei propri consumatori.

Classificazione delle immagini

Questo progetto prevede la creazione di un modello di deep learning per classificare le immagini in diverse categorie. Un progetto di data science per la classificazione delle immagini potrebbe comportare la creazione di un modello di deep learning per classificare le immagini in diverse categorie in base alle loro caratteristiche visive. Il modello potrebbe essere addestrato su un ampio set di dati di immagini etichettate e quindi testato su un set di dati separato per valutarne l'accuratezza.

L'obiettivo finale sarebbe quello di fornire un sistema automatizzato di classificazione delle immagini che possa essere utilizzato in varie applicazioni, come il riconoscimento di oggetti, l'imaging medico e le auto a guida autonoma.

Analisi delle serie storiche

Questo progetto prevede l'analisi dei dati nel tempo e la formulazione di previsioni sulle tendenze future. Un progetto di analisi delle serie temporali potrebbe comportare l'analisi dei dati storici sui prezzi per uno specifico criptovaluta, come Bitcoin (BTC), utilizzando modelli statistici e tecniche di apprendimento automatico per prevedere le tendenze future dei prezzi.

L'obiettivo sarebbe quello di offrire percezioni e previsioni che possano aiutare i trader e gli investitori a fare scelte oculate in merito all'acquisto, alla vendita e allo stoccaggio di criptovalute.

Sistema di raccomandazione

Questo progetto prevede la creazione di un sistema di raccomandazione per suggerire prodotti o contenuti agli utenti in base al loro comportamento e alle loro preferenze passate.

Un progetto di sistema di raccomandazione potrebbe comportare l'analisi dei dati degli utenti di Netflix, come la cronologia delle visualizzazioni, le valutazioni e le query di ricerca, per formulare consigli personalizzati su film e programmi TV. L'obiettivo è fornire agli utenti un'esperienza più personalizzata e pertinente sulla piattaforma, che potrebbe aumentare il coinvolgimento e la fidelizzazione.

Web scraping e analisi dei dati

Il web scraping è la raccolta automatizzata di dati da più siti Web utilizzando software come BeautifulSoup o Scrapy, mentre l'analisi dei dati è il processo di analisi dei dati acquisiti utilizzando metodi statistici e algoritmi di apprendimento automatico. Il progetto potrebbe comportare l'estrazione di dati da un sito Web e la loro analisi utilizzando metodi di data science per ottenere approfondimenti e fare previsioni.

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Inoltre, può comportare la raccolta di informazioni sul comportamento dei clienti, sulle tendenze del mercato o su altri argomenti pertinenti con l'intento di offrire a organizzazioni o individui approfondimenti e consigli pratici. L'obiettivo finale è utilizzare gli enormi volumi di dati facilmente accessibili online per produrre scoperte approfondite e guidare il processo decisionale basato sui dati.

Analisi delle transazioni blockchain

A blockchain Il progetto di analisi delle transazioni prevede l'analisi dei dati della rete blockchain, come Bitcoin o Ethereum, per identificare modelli, tendenze e approfondimenti sulle transazioni sulla rete. Ciò può aiutare a migliorare la comprensione dei sistemi basati su blockchain e potenzialmente informare le decisioni di investimento o il processo decisionale.

L'obiettivo principale è utilizzare l'apertura e l'immutabilità della blockchain per ottenere nuove conoscenze su come si comportano gli utenti della rete e rendere possibile la creazione di app decentralizzate più durevoli e resilienti.

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