Începătorii ar trebui să întreprindă proiecte de știință a datelor, deoarece oferă experiență practică și ajută la aplicarea conceptelor teoretice învățate la cursuri, construirea unui portofoliu și îmbunătățirea abilităților. Acest lucru le permite să câștige încredere și să iasă în evidență pe piața competitivă a muncii.

Dacă aveți în vedere un proiect de teză de știință a datelor sau pur și simplu doriți să vă demonstrați competența în domeniu prin efectuarea de cercetări independente și aplicarea tehnicilor avansate de analiză a datelor, următoarele idei de proiecte se pot dovedi utile.

Analiza sentimentelor recenziilor produselor.

Aceasta implică analizarea unui set de date și crearea de vizualizări pentru a înțelege mai bine datele. De exemplu, o idee de proiect ar putea fi examinarea recenziilor utilizatorilor despre produse de pe Amazon folosind metode de procesare a limbajului natural (NLP) pentru a determina starea generală de spirit față de astfel de lucruri. Pentru a realiza acest lucru, o colecție considerabilă de recenzii de produse Amazon poate fi colectată folosind metode de scraping web sau un API de produse Amazon.

Odată ce datele au fost colectate, acestea pot fi preprocesate prin eliminarea cuvintelor oprite, a semnelor de punctuație și a altor zgomote. Polaritatea revizuirii sau dacă sentimentul indicat în recenzie este favorabil, negativ sau neutru, poate fi determinată prin aplicarea unui algoritm de analiză a sentimentului la limbajul preprocesat. Pentru a înțelege opinia generală a produsului, rezultatele pot fi reprezentate folosind grafice sau alte instrumente de vizualizare a datelor.

Preziceți prețurile caselor

Acest proiect implică construirea unui model de învățare automată pentru a prezice prețurile caselor pe baza diferiților factori, cum ar fi locația, suprafața pătrată și numărul de dormitoare.

Utilizarea unui model de învățare automată care utilizează date de pe piața imobiliară, cum ar fi locația, numărul de dormitoare și băi, metri pătrați și datele de vânzări anterioare, pentru a estima prețul de vânzare al unei anumite case este un exemplu de proiect de știință a datelor legat de prognoza locuintei. preturi.

Modelul ar putea fi antrenat pe un set de date privind vânzările anterioare de case și testat pe un set de date separat pentru a-și evalua acuratețea. Scopul final ar fi acela de a oferi perspective și previziuni care pot ajuta brokerii imobiliari, cumpărătorii și vânzătorii să ia decizii corecte în ceea ce privește stabilirea prețurilor și tacticile de cumpărare/vânzare.

Segmentarea clienților

Un proiect de segmentare a clienților implică utilizarea algoritmilor de grupare pentru a grupa clienții pe baza comportamentului lor de cumpărare, a datelor demografice și a altor factori.

Un proiect de știință a datelor legat de segmentarea clienților poate implica analizarea datelor despre clienți ale unei companii de retail, cum ar fi istoricul tranzacțiilor, datele demografice și modelele de comportament. Obiectivul ar fi identificarea diferitelor segmente de clienți folosind tehnici de grupare pentru a grupa clienții cu caracteristici similare și identificarea factorilor care diferențiază fiecare grup.

Această analiză ar putea oferi informații despre comportamentul, preferințele și nevoile clienților, care ar putea fi utilizate pentru a dezvolta campanii de marketing direcționate, recomandări de produse și experiențe personalizate ale clienților. Prin creșterea satisfacției clienților, a loialității și a profitabilității, compania de retail poate beneficia de rezultatele acestui proiect.

detectarea fraudei

Acest proiect implică construirea unui model de învățare automată pentru a detecta tranzacțiile frauduloase într-un set de date. Utilizarea algoritmilor de învățare automată pentru a examina datele tranzacțiilor financiare și a detecta tiparele de activitate frauduloasă este un exemplu de proiect de știință a datelor legat de detectarea fraudei.

Înrudit: Cum monitorizarea criptomonedelor și analiza blockchain ajută la prevenirea fraudei criptomonede?

Scopul final este de a crea un model fiabil de detectare a fraudei care să ajute instituțiile financiare să prevină tranzacțiile frauduloase și să-și protejeze conturile de consumatori.

Clasificarea imaginilor

Acest proiect constă în construirea unui model de deep learning pentru a clasifica imaginile în diferite categorii. Un proiect de știință a datelor de clasificare a imaginilor ar putea implica construirea unui model de învățare profundă pentru a clasifica imaginile în diferite categorii în funcție de caracteristicile lor vizuale. Modelul ar putea fi antrenat pe un set mare de date de imagini etichetate și apoi testat pe un set de date separat pentru a-și evalua acuratețea.

Scopul final ar fi furnizarea unui sistem automat de clasificare a imaginilor care poate fi utilizat în diverse aplicații, cum ar fi recunoașterea obiectelor, imagistica medicală și mașinile autonome.

Analiza serii temporale

Acest proiect presupune analiza datelor de-a lungul timpului și realizarea de predicții despre tendințele viitoare. Un proiect de analiză a serii cronologice ar putea implica analiza datelor istorice ale prețurilor pentru o anumită criptomonedă, cum ar fi Bitcoin (BTC), folosind modele statistice și tehnici de învățare automată pentru a prognoza tendințele viitoare ale prețurilor.

Scopul ar fi acela de a oferi perspective și previziuni care pot ajuta comercianții și investitorii să ia decizii corecte cu privire la cumpărarea, vânzarea și stocarea criptomonedelor.

sistem de recomandare

Acest proiect constă în construirea unui sistem de recomandare pentru a sugera utilizatorilor produse sau conținut pe baza comportamentului și preferințelor lor anterioare.

Un proiect de sistem de recomandare ar putea implica analiza datelor utilizatorilor Netflix, cum ar fi istoricul vizionărilor, evaluările și interogările de căutare, pentru a face recomandări personalizate de filme și emisiuni TV. Scopul este de a oferi utilizatorilor o experiență mai personalizată și mai relevantă pe platformă, ceea ce ar putea crește implicarea și reținerea.

Web scraping și analiza datelor

Web scraping este colectarea automată de date de pe diverse site-uri web folosind software precum BeautifulSoup sau Scrapy, în timp ce analiza datelor este procesul de analiză a datelor achiziționate folosind metode statistice și algoritmi de învățare automată. Proiectul ar putea implica extragerea datelor de pe un site web și analizarea acestora folosind metode de știință a datelor pentru a obține informații și a face predicții.

Înrudit: 5 cariere bine plătite în știința datelor

În plus, poate implica colectarea de informații despre comportamentul clienților, tendințele pieței sau alte subiecte relevante, cu intenția de a oferi organizațiilor sau indivizilor informații și sfaturi practice. Scopul final este de a utiliza volumele masive de date ușor accesibile online pentru a produce descoperiri perspicace și pentru a ghida luarea deciziilor bazate pe date.

Analiza tranzacțiilor blockchain

Un proiect de analiză a tranzacțiilor blockchain implică analiza datelor din rețeaua blockchain, cum ar fi Bitcoin sau Ethereum, pentru a identifica modele, tendințe și informații despre tranzacțiile din rețea. Acest lucru poate ajuta la îmbunătățirea înțelegerii sistemelor bazate pe blockchain și poate informa deciziile de investiții sau elaborarea politicilor.

Scopul cheie este de a folosi deschiderea și imuabilitatea blockchain-ului pentru a obține noi perspective asupra modului în care se comportă utilizatorii rețelei și pentru a face posibilă construirea de aplicații descentralizate care sunt mai durabile și mai rezistente.