Новичкам следует выполнять проекты по науке о данных, поскольку они дают практический опыт и помогают в применении теоретических концепций, изученных на курсах, создании портфолио и повышении навыков. Это позволяет им завоевать доверие и выделиться на конкурентном рынке труда.
Если вы рассматриваете проект диссертации по науке о данных или просто хотите продемонстрировать свои знания в этой области, проводя независимые исследования и применяя передовые методы анализа данных, следующие идеи проектов могут оказаться полезными.
Анализ настроений по отзывам о продуктах
Это включает в себя анализ набора данных и создание визуализаций для лучшего понимания данных. Например, идея проекта может заключаться в изучении оценок пользователей продуктов на Amazon с использованием методов обработки естественного языка (NLP), чтобы выяснить общее отношение к таким вещам. Для этого можно собрать значительную коллекцию обзоров продуктов от Amazon, используя методы веб-скрапинга или API продуктов Amazon.
Один из моих любимых наборов данных на Kaggle:
Амазон Отзывы
Идеи для вашего проекта:
• Расчет базовой аналитики продукта
• Используйте алгоритмы кластеризации для группировки товаров.
• Бесконечные варианты использования НЛП: анализ настроений, извлечение ключевых слов, обобщение.Проверьте это!
— Дэвид Миллер (@thedavescience) 21 октября 2022 г.
После сбора данных их можно предварительно обработать, удалив стоп-слова, знаки препинания и другие помехи. Затем можно определить полярность обзора или то, является ли указанное в нем настроение благоприятным, отрицательным или нейтральным, путем применения алгоритма анализа настроений к предварительно обработанному языку. Чтобы понять общее мнение о продукте, результаты могут быть представлены с помощью графиков или других инструментов визуализации данных.
Прогнозирование цен на жилье
Этот проект включает в себя создание модели машинного обучения для прогнозирования цен на жилье на основе различных факторов, таких как местоположение, площадь и количество спален.
Использование модели машинного обучения, которая использует данные о рынке жилья, такие как местоположение, количество спален и ванных комнат, площадь квадратных метров и данные о предыдущих продажах, для оценки продажной цены конкретного дома, является одним из примеров проекта по науке о данных, связанного с прогнозированием дома. Цены.
Модель можно обучить на наборе данных о прошлых продажах домов и протестировать на отдельном наборе данных, чтобы оценить ее точность. Конечной целью было бы предложить восприятие и прогнозы, которые могли бы помочь брокерам по недвижимости, покупателям и продавцам сделать мудрый выбор в отношении цены и тактики покупки/продажи.
Сегментация клиентов
Проект сегментации клиентов включает использование алгоритмов кластеризации для группировки клиентов на основе их покупательского поведения, демографических данных и других факторов.
Роль науки о данных в сегментации клиентов
Наука о данных произвела революцию в области сегментации клиентов, предоставив предприятиям инструменты для быстрого и точного анализа огромных объемов данных.
— Mastermindzero (@Mg_S_) 9 марта 2023 г.
Проект по науке о данных, связанный с сегментацией клиентов, может включать анализ данных о клиентах розничной компании, таких как история транзакций, демографические данные и модели поведения. Цель состоит в том, чтобы определить отдельные сегменты клиентов, используя методы кластеризации, чтобы сгруппировать клиентов со схожими характеристиками вместе и определить факторы, которые отличают каждую группу.
Этот анализ может дать представление о поведении, предпочтениях и потребностях клиентов, которые можно использовать для разработки целевых маркетинговых кампаний, рекомендаций по продуктам и персонализированного обслуживания клиентов. Повышая удовлетворенность клиентов, лояльность и прибыльность, розничная компания может извлечь выгоду из результатов этого проекта.
Обнаружение мошенничества
Этот проект включает в себя создание модели машинного обучения для обнаружения мошеннических транзакций в наборе данных. Использование алгоритмов машинного обучения для изучения данных финансовых транзакций и выявления закономерностей мошеннической деятельности является примером проекта по науке о данных, связанного с обнаружением мошенничества.
Связанный: Как крипто-мониторинг и анализ блокчейна помогают избежать мошенничества с криптовалютой?
Конечной целью является создание надежной модели обнаружения мошенничества, которая может помочь финансовым учреждениям предотвращать мошеннические транзакции и защищать учетные записи своих клиентов.
Классификация изображений
Этот проект включает в себя создание модели глубокого обучения для классификации изображений по разным категориям. Научный проект по классификации изображений может включать создание модели глубокого обучения для классификации изображений по различным категориям на основе их визуальных характеристик. Модель можно обучить на большом наборе данных с помеченными изображениями, а затем протестировать на отдельном наборе данных, чтобы оценить ее точность.
Конечной целью будет создание автоматизированной системы классификации изображений, которую можно будет использовать в различных приложениях, таких как распознавание объектов, медицинская визуализация и беспилотные автомобили.
Анализ временных рядов
Этот проект включает в себя анализ данных с течением времени и прогнозирование будущих тенденций. Проект анализа временных рядов может включать анализ исторических ценовых данных для конкретной криптовалюты, такой как биткойн (BTC), с использованием статистических моделей и методов машинного обучения для прогнозирования будущих ценовых тенденций.
Цель состоит в том, чтобы предложить представления и прогнозы, которые могут помочь трейдерам и инвесторам сделать правильный выбор в отношении покупки, продажи и хранения криптовалют.
Система рекомендаций
Этот проект включает в себя создание системы рекомендаций, чтобы предлагать продукты или контент пользователям на основе их прошлого поведения и предпочтений.
Системы рекомендаций — одна из наиболее широко используемых тем машинного обучения.
Netflix, YouTube, Amazon: все они используют систему рекомендаций в своей основе.
Вот отличный набор данных для изучения: https://t.co/j418uwjawL
45 000+ фильмов. 26 миллионов оценок от более чем 270 000 пользователей. pic.twitter.com/P3HhFKCixQ
— Abacus.AI (@abacusai) 21 января 2023 г.
Проект системы рекомендаций может включать анализ пользовательских данных Netflix, таких как история просмотров, рейтинги и поисковые запросы, для создания персонализированных рекомендаций по фильмам и телешоу. Цель состоит в том, чтобы предоставить пользователям более персонализированный и актуальный опыт работы с платформой, что может повысить вовлеченность и удержание.
Веб-скрапинг и анализ данных
Веб-скрапинг — это автоматизированный сбор данных с нескольких веб-сайтов с использованием таких программ, как BeautifulSoup или Scrapy, а анализ данных — это процесс анализа полученных данных с использованием статистических методов и алгоритмов машинного обучения. Проект может включать сбор данных с веб-сайта и их анализ с использованием методов науки о данных, чтобы получить представление и сделать прогнозы.
По теме: 5 высокооплачиваемых профессий в науке о данных
Кроме того, это может повлечь за собой сбор информации о поведении клиентов, рыночных тенденциях или других соответствующих темах с намерением предложить организациям или отдельным лицам идеи и практические советы. Конечная цель состоит в том, чтобы использовать огромные объемы данных, которые легко доступны в Интернете, для получения проницательных открытий и управления процессом принятия решений на основе данных.
Анализ транзакций в блокчейне
Проект анализа транзакций в блокчейне включает анализ сетевых данных блокчейна, таких как Биткойн или Эфириум, для выявления закономерностей, тенденций и информации о транзакциях в сети. Это может помочь улучшить понимание систем на основе блокчейна и потенциально информировать об инвестиционных решениях или разработке политики.
Основная цель состоит в том, чтобы использовать открытость и неизменность блокчейна для получения новых знаний о поведении пользователей в сети и сделать возможным создание более надежных и устойчивых децентрализованных приложений.
Источник: Сointеlеgrаph
