ابتدائیوں کے لیے 9 ڈیٹا سائنس پروجیکٹ آئیڈیاز

ابتدائیوں کے لیے 9 ڈیٹا سائنس پروجیکٹ آئیڈیاز

ٹائم سٹیمپ: 17 مارچ 2023 صبح 11:07 بجے
ماخذ نوڈ: 2016477

ابتدائی افراد کو ڈیٹا سائنس کے منصوبے شروع کرنے چاہئیں کیونکہ وہ عملی تجربہ فراہم کرتے ہیں اور کورسز میں سیکھے گئے نظریاتی تصورات کے اطلاق، پورٹ فولیو بنانے اور مہارتوں کو بڑھانے میں مدد کرتے ہیں۔ یہ انہیں اعتماد حاصل کرنے اور مسابقتی جاب مارکیٹ میں نمایاں ہونے کی اجازت دیتا ہے۔

اگر آپ ڈیٹا سائنس کے مقالے کے منصوبے پر غور کر رہے ہیں یا صرف آزادانہ تحقیق کر کے اور ڈیٹا کے تجزیہ کی جدید تکنیکوں کو لاگو کر کے میدان میں مہارت کا مظاہرہ کرنا چاہتے ہیں، تو مندرجہ ذیل پراجیکٹ کے خیالات مفید ثابت ہو سکتے ہیں۔

مصنوعات کے جائزوں کا جذباتی تجزیہ

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 قدرتی زبان پروسیسنگ (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.

ڈیٹا اکٹھا ہونے کے بعد، اسے روکنے والے الفاظ، اوقاف اور دیگر شور کو ہٹا کر پہلے سے عمل کیا جا سکتا ہے۔ جائزے کی قطبیت، یا آیا اس میں اشارہ کیا گیا جذبہ سازگار، منفی یا غیر جانبدار ہے، اس کے بعد پہلے سے تیار شدہ زبان میں جذباتی تجزیہ الگورتھم کا اطلاق کرکے تعین کیا جا سکتا ہے۔ پروڈکٹ کی عمومی رائے کو سمجھنے کے لیے، گرافس یا دیگر ڈیٹا ویژولائزیشن ٹولز کے ذریعے نتائج کی نمائندگی کی جا سکتی ہے۔

مکان کی قیمتوں کی پیشن گوئی

اس پروجیکٹ میں مکان کی قیمتوں کا اندازہ لگانے کے لیے ایک مشین لرننگ ماڈل بنانا شامل ہے جیسے کہ مقام، مربع فوٹیج، اور بیڈ رومز کی تعداد۔

ایک مشین لرننگ ماڈل کا استعمال جو ہاؤسنگ مارکیٹ کا ڈیٹا استعمال کرتا ہے، جیسے کہ محل وقوع، بیڈ رومز اور باتھ رومز کی تعداد، مربع فوٹیج اور سابقہ ​​فروخت کا ڈیٹا، کسی خاص گھر کی فروخت کی قیمت کا اندازہ لگانے کے لیے ڈیٹا سائنس پروجیکٹ کی ایک مثال ہے جو پیشین گوئی گھر سے منسلک ہے۔ قیمتیں.

ماڈل کو پچھلے گھر کی فروخت کے ڈیٹا سیٹ پر تربیت دی جا سکتی ہے اور اس کی درستگی کا اندازہ کرنے کے لیے علیحدہ ڈیٹا سیٹ پر ٹیسٹ کیا جا سکتا ہے۔ حتمی مقصد ایسے تاثرات اور پیشین گوئیاں پیش کرنا ہوں گے جو رئیل اسٹیٹ بروکرز، خریداروں اور فروخت کنندگان کو قیمت اور خرید/فروخت کے ہتھکنڈوں کے حوالے سے دانشمندانہ انتخاب کرنے میں مدد فراہم کریں۔

کسٹمر کی تقسیم

ایک کسٹمر سیگمنٹیشن پروجیکٹ میں کلسٹرنگ الگورتھم کا استعمال شامل ہوتا ہے جو صارفین کو ان کے خریداری کے رویے، آبادیات اور دیگر عوامل کی بنیاد پر گروپ کرتا ہے۔

کسٹمر سیگمنٹیشن سے متعلق ڈیٹا سائنس پروجیکٹ میں ریٹیل کمپنی سے کسٹمر ڈیٹا کا تجزیہ کرنا شامل ہو سکتا ہے، جیسے کہ لین دین کی تاریخ، آبادیاتی اور طرز عمل کے نمونے۔ مقصد یہ ہو گا کہ کلسٹرنگ تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے صارفین کو ایک دوسرے کے ساتھ ایک جیسی خصوصیات کے ساتھ گروپ بنائیں اور ان عوامل کی نشاندہی کریں جو ہر گروپ میں فرق کرتے ہیں۔

یہ تجزیہ گاہک کے رویے، ترجیحات اور ضروریات کے بارے میں بصیرت فراہم کر سکتا ہے، جو ٹارگٹڈ مارکیٹنگ کی مہمات، مصنوعات کی سفارشات اور ذاتی نوعیت کے صارفین کے تجربات کو تیار کرنے کے لیے استعمال ہو سکتی ہے۔ صارفین کی اطمینان، وفاداری اور منافع میں اضافہ کرکے، ریٹیل کمپنی اس پروجیکٹ کے نتائج سے فائدہ اٹھا سکتی ہے۔

فراڈ کا پتہ لگانا

اس پروجیکٹ میں ڈیٹا سیٹ میں جعلی لین دین کا پتہ لگانے کے لیے مشین لرننگ ماڈل بنانا شامل ہے۔ مالیاتی لین دین کے ڈیٹا اور دھوکہ دہی کی سرگرمی کے اسپاٹ پیٹرن کی جانچ کرنے کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال دھوکہ دہی کا پتہ لگانے سے متعلق ڈیٹا سائنس پروجیکٹ کی ایک مثال ہے۔

متعلقہ: کرپٹو مانیٹرنگ اور بلاک چین کا تجزیہ کرپٹو کرنسی فراڈ سے بچنے میں کس طرح مدد کرتا ہے؟

حتمی مقصد دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کا قابل بھروسہ ماڈل بنانا ہے جو مالیاتی اداروں کو دھوکہ دہی سے متعلق لین دین کو روکنے اور ان کے صارفین کے اکاؤنٹس کی حفاظت میں مدد دے سکے۔

تصویر کی درجہ بندی

اس پروجیکٹ میں تصاویر کو مختلف زمروں میں درجہ بندی کرنے کے لیے ایک گہری سیکھنے کا ماڈل بنانا شامل ہے۔ تصویر کی درجہ بندی کے ڈیٹا سائنس پروجیکٹ میں تصاویر کو ان کی بصری خصوصیات کی بنیاد پر مختلف زمروں میں درجہ بندی کرنے کے لیے ایک گہری سیکھنے کا ماڈل بنانا شامل ہو سکتا ہے۔ ماڈل کو لیبل والی تصاویر کے ایک بڑے ڈیٹا سیٹ پر تربیت دی جا سکتی ہے اور پھر اس کی درستگی کا اندازہ کرنے کے لیے علیحدہ ڈیٹا سیٹ پر ٹیسٹ کیا جا سکتا ہے۔

آخری مقصد ایک خودکار امیج کی درجہ بندی کا نظام فراہم کرنا ہوگا جو مختلف ایپلی کیشنز، جیسے آبجیکٹ کی شناخت، میڈیکل امیجنگ اور سیلف ڈرائیونگ کاروں میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔

ٹائم سیریز کا تجزیہ

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 cryptocurrencyجیسا کہ بٹ کوائن (BTC), using statistical models and machine learning techniques to forecast future price trends.

اس کا مقصد ایسے تاثرات اور پیشین گوئیاں پیش کرنا ہوں گے جو تاجروں اور سرمایہ کاروں کو کریپٹو کرنسیوں کی خرید، فروخت اور ذخیرہ کرنے کے بارے میں دانشمندانہ انتخاب کرنے میں مدد فراہم کر سکیں۔

سفارشی نظام

اس پروجیکٹ میں صارفین کو ان کے ماضی کے رویے اور ترجیحات کی بنیاد پر پروڈکٹس یا مواد تجویز کرنے کے لیے ایک سفارشی نظام بنانا شامل ہے۔

ایک سفارشی نظام کے منصوبے میں Netflix صارف کے ڈیٹا کا تجزیہ کرنا شامل ہو سکتا ہے، جیسے کہ دیکھنے کی تاریخ، درجہ بندی اور تلاش کے سوالات، ذاتی نوعیت کی مووی اور ٹی وی شو کی سفارشات کرنے کے لیے۔ مقصد صارفین کو پلیٹ فارم پر زیادہ ذاتی نوعیت کا اور متعلقہ تجربہ فراہم کرنا ہے، جس سے مصروفیت اور برقراری میں اضافہ ہو سکتا ہے۔

ویب سکریپنگ اور ڈیٹا کا تجزیہ

ویب سکریپنگ بیوٹیفل سوپ یا اسکریپی جیسے سافٹ ویئر کا استعمال کرتے ہوئے متعدد ویب سائٹس سے ڈیٹا کا خودکار مجموعہ ہے، جبکہ ڈیٹا تجزیہ شماریاتی طریقوں اور مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے حاصل کردہ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کا عمل ہے۔ اس پروجیکٹ میں کسی ویب سائٹ سے ڈیٹا کو کھرچنا اور بصیرت حاصل کرنے اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے ڈیٹا سائنس کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے اس کا تجزیہ کرنا شامل ہو سکتا ہے۔

متعلقہ: ڈیٹا سائنس میں 5 اعلی تنخواہ والے کیریئر

مزید برآں، اس میں تنظیموں یا افراد کو بصیرت اور عملی مشورے کی پیشکش کے ارادے سے کسٹمر کے رویے، مارکیٹ کے رجحانات یا دیگر متعلقہ مضامین کے بارے میں معلومات جمع کرنا شامل ہو سکتا ہے۔ حتمی مقصد بصیرت انگیز دریافتیں پیدا کرنے اور ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کی رہنمائی کے لیے ڈیٹا کی بڑی مقدار کو استعمال کرنا ہے جو آن لائن آسانی سے قابل رسائی ہیں۔

بلاکچین لین دین کا تجزیہ

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.

کلیدی مقصد یہ ہے کہ بلاکچین کی کشادگی اور عدم تغیر کو استعمال کرتے ہوئے اس بارے میں تازہ معلومات حاصل کی جائے کہ نیٹ ورک کے صارفین کس طرح برتاؤ کرتے ہیں اور اس سے زیادہ پائیدار اور لچکدار ایپس کی تعمیر کو ممکن بنانا ہے۔

ٹائم اسٹیمپ:

سے زیادہ Cointelegraph