۹ ایده پروژه علم داده برای مبتدیان

به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،

برای تقویت مهارت ها و نمونه کارها، با ۹ ایده پروژه علم داده برای مبتدیان شروع کنید.

مبتدیان باید یک پروژه علم داده را انجام دهند زیرا تجربه عملی را ارائه می دهد و به آنها کمک می کند تا مفاهیم نظری آموخته شده در دوره را به کار ببرند، نمونه کار خود را بسازند و مهارت های خود را بهبود بخشند. این به آنها اعتماد به نفس می دهد و به آنها کمک می کند تا در بازار کار رقابتی برجسته شوند.

اگر قصد انجام پروژه پایان نامه علوم داده را دارید یا می خواهید با انجام تحقیقات مستقل و به کارگیری تکنیک های پیشرفته تجزیه و تحلیل داده ها مهارت خود را در این زمینه نشان دهید، ایده های پروژه زیر به شما کمک می کند مواردی وجود دارد.

تجزیه و تحلیل احساسات بررسی محصول

این شامل تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها و ایجاد تجسم برای درک بهتر داده ها است. به عنوان مثال، ایده این پروژه استفاده از روش‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای بررسی رتبه‌بندی کاربران برای محصولات آمازون و دیدن احساس عموم مردم در مورد چنین چیزهایی است. برای انجام این کار، می‌توانید از روش‌های scraping وب یا Amazon Products API برای جمع‌آوری مجموعه قابل توجهی از بررسی‌های محصول از آمازون استفاده کنید.

یکی از مجموعه داده های مورد علاقه من در Kaggle:

بررسی آمازون

ایده پروژه:

• محاسبه تجزیه و تحلیل محصول اولیه
• گروه بندی محصولات با استفاده از الگوریتم های خوشه بندی
• موارد استفاده بی نهایت NLP: تجزیه و تحلیل احساسات، استخراج کلمات کلیدی، خلاصه سازی

آن را بررسی کنید!

– دیوید میلر (@thedavescience) ۲۱ اکتبر ۲۰۲۲

پس از جمع‌آوری داده‌ها، می‌توان آن‌ها را با حذف کلمات توقف، علائم نقطه‌گذاری و سایر نویزها از قبل پردازش کرد. سپس می‌توان یک الگوریتم تجزیه و تحلیل احساسات را روی زبان پیش‌پردازش‌شده اعمال کرد تا قطبیت بررسی‌ها را تعیین کند، یا اینکه آیا احساسات نمایش داده‌شده در بررسی‌ها مثبت، منفی یا خنثی است. ما ممکن است از نمودارها و سایر ابزارهای تجسم داده ها برای ارائه نتایج خود برای درک نظر کلی محصولات خود استفاده کنیم.

پیش بینی قیمت مسکن

این پروژه یک مدل یادگیری ماشینی برای پیش بینی قیمت خانه بر اساس عوامل مختلفی مانند موقعیت مکانی، متراژ مربع و تعداد اتاق خواب ها ایجاد می کند.

استفاده از یک مدل یادگیری ماشینی که از داده های بازار مسکن مانند مکان، تعداد اتاق خواب و حمام، متراژ مربع و داده های فروش تاریخی برای تخمین قیمت فروش یک خانه خاص استفاده می کند، داده های مربوط به پیش بینی خانه است. نمونه ای از یک پروژه علمی . قیمت

می‌توانید یک مدل را بر روی مجموعه داده‌های فروش خانه‌های گذشته آموزش دهید و آن را روی مجموعه داده دیگری آزمایش کنید تا دقت آن را ارزیابی کنید. هدف نهایی ارائه بینش و پیش بینی هایی است که می تواند به دلالان املاک، خریداران و فروشندگان کمک کند تا در مورد قیمت گذاری و تاکتیک های معاملاتی انتخاب های عاقلانه ای داشته باشند.

تقسیم بندی مشتری

پروژه‌های تقسیم‌بندی مشتری از الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای گروه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید، جمعیت‌شناسی و سایر عوامل استفاده می‌کنند.

نقش علم داده در تقسیم بندی مشتریان

علم داده با دادن ابزارهایی به کسب و کارها برای تجزیه و تحلیل سریع و دقیق حجم وسیعی از داده ها، حوزه تقسیم بندی مشتریان را متحول کرده است.

– Mastermind Zero (@Mg_S_) ۹ مارس ۲۰۲۳

پروژه‌های علم داده مرتبط با تقسیم‌بندی مشتری ممکن است شامل تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری از خرده‌فروشان، مانند تاریخچه معاملات، جمعیت‌شناسی و الگوهای رفتاری باشد. هدف استفاده از تکنیک های خوشه بندی برای شناسایی بخش های متمایز مشتری، گروه بندی مشتریان با ویژگی های مشابه و شناسایی عواملی است که هر گروه را متمایز می کند.

این تجزیه و تحلیل بینشی در مورد رفتار، ترجیحات و نیازهای مشتری ارائه می دهد که می تواند برای توسعه کمپین های بازاریابی هدفمند، توصیه های محصول و تجربیات شخصی مشتری استفاده شود. خرده فروشان با افزایش رضایت مشتری، وفاداری و سودآوری از نتایج این پروژه بهره مند خواهند شد.

تشخیص تقلب

این پروژه شامل ساخت یک مدل یادگیری ماشینی برای شناسایی تراکنش های جعلی در مجموعه داده ها است. بررسی داده‌های تراکنش‌های مالی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای تقلب نمونه‌ای از پروژه علم داده مرتبط با کشف تقلب است.

مطالب مرتبط: نظارت بر ارزهای دیجیتال و تجزیه و تحلیل بلاک چین چگونه می تواند به جلوگیری از تقلب در ارزهای دیجیتال کمک کند؟

هدف نهایی ایجاد یک مدل قابل اعتماد کشف تقلب است که به مؤسسات مالی کمک می کند تا از تراکنش های تقلبی جلوگیری کنند و از حساب های مصرف کننده محافظت کنند.

طبقه بندی تصویر

این پروژه شامل ساخت یک مدل یادگیری عمیق برای طبقه بندی تصاویر در دسته های مختلف است. پروژه های علم داده طبقه بندی تصاویر نیازمند ساخت مدل های یادگیری عمیق برای طبقه بندی تصاویر به دسته های مختلف بر اساس ویژگی های بصری هستند. یک مدل را می توان بر روی مجموعه داده های بزرگی از تصاویر برچسب دار آموزش داد و روی مجموعه داده دیگری برای ارزیابی دقت آن آزمایش کرد.

هدف نهایی ارائه یک سیستم طبقه بندی خودکار تصاویر است که می تواند در کاربردهای مختلفی مانند تشخیص اشیا، تصویربرداری پزشکی و خودروهای خودران مورد استفاده قرار گیرد.

تحلیل سری های زمانی

این پروژه شامل تجزیه و تحلیل داده ها در طول زمان و پیش بینی روندهای آینده است. پروژه های تحلیل سری زمانی شامل تجزیه و تحلیل داده های قیمت تاریخی برای یک ارز دیجیتال خاص، مانند بیت کوین (BTC) و پیش بینی روند قیمت در آینده با استفاده از مدل های آماری و تکنیک های یادگیری ماشینی است.

هدف آن ارائه بینش و پیش بینی هایی برای کمک به معامله گران و سرمایه گذاران برای انتخاب هوشمندانه در مورد خرید، فروش و ذخیره ارزهای دیجیتال است.

سیستم توصیه

در این پروژه، ما یک سیستم توصیه می‌سازیم که محصولات و محتوا را بر اساس رفتار و ترجیحات گذشته به کاربران پیشنهاد می‌کند.

سیستم های توصیه یکی از پرکاربردترین موضوعات در یادگیری ماشین هستند.

نتفلیکس، یوتیوب، آمازون: همه آنها از سیستم های توصیه در هسته خود استفاده می کنند.

یک مجموعه داده عالی برای یادگیری این است: https://t.co/j418uwjawL

بیش از ۴۵۰۰۰ فیلم ۲۶ میلیون امتیاز از بیش از ۲۷۰۰۰۰ کاربر. pic.twitter.com/P3HhFKCixQ

— Abacus.AI (@abacusai) ۲۱ ژانویه ۲۰۲۳

پروژه سیستم توصیه شامل تجزیه و تحلیل داده‌های کاربران نتفلیکس مانند تاریخچه مشاهده، رتبه‌بندی، و درخواست‌های جستجو برای ایجاد توصیه‌های شخصی‌شده فیلم و نمایش تلویزیونی است. هدف این است که به کاربران تجربه شخصی‌تر و مرتبط‌تر در پلتفرم بدهیم. این می تواند تعامل و حفظ را بهبود بخشد.

خراش وب و تجزیه و تحلیل داده ها

Web scraping جمع‌آوری خودکار داده‌ها از چندین وب‌سایت با استفاده از نرم‌افزارهایی مانند BeautifulSoup و Scrapy است و تجزیه و تحلیل داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌های به‌دست‌آمده با استفاده از تکنیک‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی است. این پروژه ممکن است شامل برداشتن داده‌ها از وب‌سایت‌ها و تجزیه و تحلیل آن با استفاده از تکنیک‌های علم داده باشد. برای به دست آوردن بینش و پیش بینی.

مرتبط: ۵ شغل پردرآمد در علم داده

به‌علاوه، ممکن است به جمع‌آوری اطلاعات درباره رفتار مشتری، روندهای بازار یا سایر موضوعات مرتبط به منظور ارائه بینش و توصیه‌های عملی به سازمان‌ها یا افراد نیاز داشته باشیم. هدف نهایی، تولید اکتشافات روشنگر و هدایت تصمیمات مبتنی بر داده با استفاده از حجم وسیعی از داده‌هایی است که به راحتی به صورت آنلاین قابل دسترسی هستند.

تجزیه و تحلیل تراکنش های بلاک چین

پروژه های تجزیه و تحلیل تراکنش های بلاک چین داده های شبکه بلاک چین مانند بیت کوین و اتریوم را برای شناسایی الگوها، روندها و بینش در مورد تراکنش ها در شبکه تجزیه و تحلیل می کنند. این می تواند منجر به درک بهتر سیستم های مبتنی بر بلاک چین شود که می تواند به سرمایه گذاری و تصمیم گیری های سیاستی کمک کند.

هدف اصلی استفاده از باز بودن و تغییرناپذیری بلاک چین برای به دست آوردن دانش جدید در مورد رفتار کاربران شبکه است تا بتوانیم اپلیکیشن های غیرمتمرکز بادوام و انعطاف پذیرتری بسازیم.

نویسنده: Alice Ivey