ارز دیجیتال

9 ایده پروژه علم داده برای مبتدیان


با نه ایده پروژه علم داده مبتدی برای ایجاد مهارت ها و نمونه کارها شروع کنید.

مبتدیان باید پروژه های علم داده را انجام دهند زیرا تجربه عملی را ارائه می دهند و به کاربرد مفاهیم نظری آموخته شده در دوره ها، ساختن نمونه کارها و توسعه مهارت ها کمک می کنند. این به آنها امکان می دهد اعتماد به نفس پیدا کنند و در بازار کار رقابتی برجسته شوند.

اگر در نظر دارید یک پروژه پایان نامه علوم داده را در نظر بگیرید یا فقط می خواهید مهارت خود را در این زمینه با انجام تحقیقات مستقل و استفاده از تکنیک های پیشرفته تجزیه و تحلیل داده ها به نمایش بگذارید، ایده های پروژه زیر ممکن است مفید باشد.

تجزیه و تحلیل احساسات نظرات محصول

این شامل تجزیه و تحلیل یک مجموعه داده و ایجاد تجسم برای درک بهتر داده ها است. به عنوان مثال، ممکن است یک ایده پروژه باشد که نظرات کاربران در مورد محصولات در آمازون را با استفاده از روش‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) بررسی کنیم و حالت کلی را برای چنین مواردی تعیین کنیم. برای رسیدن به این هدف، مجموعه قابل توجهی از بررسی های محصول را می توان از آمازون با استفاده از روش های خراش دادن وب یا یک API محصول آمازون جمع آوری کرد.

پس از جمع‌آوری داده‌ها، می‌توان با حذف کلمات توقف، علائم نگارشی و سایر نویزها، آن‌ها را پیش پردازش کرد. قطبیت مرور، یا مثبت، منفی یا خنثی بودن احساسات بیان شده در آن را می توان با اعمال الگوریتم تجزیه و تحلیل حساسیت به زبان پیش پردازش شده تعیین کرد. نتایج را می توان با استفاده از نمودارها یا سایر ابزارهای تجسم داده برای درک احساسات کلی در مورد محصول نشان داد.

پیش بینی قیمت مسکن

این پروژه شامل ساخت یک مدل یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس عوامل مختلفی مانند مکان، فوت مربع و تعداد اتاق‌خواب است.

استفاده از یک مدل یادگیری ماشینی که از داده‌های بازار مسکن مانند مکان، تعداد اتاق خواب و حمام، متر مربع و داده‌های فروش قبلی برای پیش‌بینی قیمت فروش یک خانه خاص استفاده می‌کند، نمونه‌ای از یک پروژه علم داده مرتبط با پیش‌بینی خانه است. قیمت:% p.

این مدل را می توان بر روی مجموعه داده ای از فروش خانه های گذشته آموزش داد و برای ارزیابی دقت آن روی یک مجموعه داده جداگانه آزمایش کرد. هدف نهایی ارائه بینش و پیش‌بینی‌هایی است که می‌تواند به نمایندگان املاک، خریداران و فروشندگان کمک کند تا در مورد قیمت و تاکتیک‌های خرید/فروش انتخاب‌های عاقلانه داشته باشند.

تقسیم بندی مشتریان

پروژه تقسیم‌بندی مشتری شامل استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای گروه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید، جمعیت‌شناسی و سایر عوامل است.

یک پروژه علم داده در مورد تقسیم بندی مشتری ممکن است شامل تجزیه و تحلیل داده های مشتری از یک شرکت خرده فروشی باشد، مانند تاریخچه تراکنش، جمعیت شناسی و الگوهای رفتاری. هدف شناسایی بخش‌های مختلف مشتریان با استفاده از تکنیک‌های خوشه‌بندی برای گروه‌بندی مشتریان با ویژگی‌های مشابه و شناسایی عواملی است که هر گروه را متمایز می‌کند.

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

تشخیص تقلب

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

مطالب مرتبط: چگونه ردیابی کریپتو و تجزیه و تحلیل بلاک چین به جلوگیری از کلاهبرداری ارزهای دیجیتال کمک می کند

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

طبقه بندی تصویر

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

هدف نهایی ارائه یک سیستم طبقه بندی تصویر خودکار خواهد بود که می تواند در برنامه های مختلف مانند تشخیص اشیا، تصویربرداری پزشکی و خودروهای بدون راننده مورد استفاده قرار گیرد.

تجزیه و تحلیل سری های زمانی

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

هدف ارائه بینش و پیش بینی هایی خواهد بود که می تواند به معامله گران و سرمایه گذاران در انتخاب عاقلانه در مورد خرید، فروش و نگهداری ارزهای دیجیتال کمک کند.

سیستم توصیه

این پروژه شامل ایجاد یک سیستم توصیه برای توصیه محصولات یا محتوا به کاربران بر اساس رفتار و ترجیحات گذشته آنها است.

یک پروژه سیستم توصیه ممکن است شامل تجزیه و تحلیل داده‌های کاربر Netflix، مانند تاریخچه مشاهده، رتبه‌بندی، و درخواست‌های جستجو برای ارائه توصیه‌های شخصی‌شده فیلم و نمایش تلویزیونی باشد. هدف ارائه تجربه شخصی‌تر و مرتبط‌تر به کاربران است که می‌تواند تعامل و حفظ روی پلتفرم را افزایش دهد.

خراش وب و تجزیه و تحلیل داده ها

Web scraping جمع آوری خودکار داده ها از چندین وب سایت با استفاده از نرم افزارهایی مانند BeautifulSoup یا Scrapy است، در حالی که تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند تجزیه و تحلیل داده های به دست آمده با استفاده از روش های آماری و الگوریتم های یادگیری ماشینی است. این پروژه ممکن است شامل جمع آوری داده ها از یک وب سایت و تجزیه و تحلیل آن با استفاده از روش های علم داده برای به دست آوردن بینش و پیش بینی باشد.

مرتبط: 5 شغل پردرآمد در علم داده

همچنین ممکن است به جمع آوری اطلاعات در مورد رفتار مشتری، روند بازار یا سایر موضوعات مرتبط نیاز داشته باشد تا بینش و توصیه های عملی به سازمان ها یا افراد ارائه شود. هدف نهایی استفاده از حجم عظیمی از داده‌هایی است که به‌راحتی به‌صورت آنلاین در دسترس هستند برای ایجاد اکتشافات روشنگر و هدایت تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها.

تجزیه و تحلیل تراکنش های بلاک چین

پروژه تجزیه و تحلیل تراکنش های بلاک چین شامل تجزیه و تحلیل داده های شبکه بلاک چین، مانند بیت کوین یا اتریوم، برای شناسایی الگوها، روندها و بینش تراکنش ها در شبکه است. این می تواند به بهبود درک سیستم های مبتنی بر بلاک چین کمک کند و به طور بالقوه به تصمیم گیری های سرمایه گذاری یا سیاست گذاری کمک کند.

هدف اصلی استفاده از باز بودن و تغییر ناپذیری بلاک چین برای به دست آوردن بینش های جدید در مورد نحوه رفتار کاربران شبکه و ایجاد برنامه های غیرمتمرکز با دوام و انعطاف پذیری بیشتر است.




نویسنده: Alice Ivey

اشتراک گذاری و حمایت

تصویر امیر کرمی

امیر کرمی

کارشناس تولید محتوا و علاقه مند به ارز دیجیتال و دنیای فناوری 😉

دیدگاهتان را بنویسید

© کپی بخش یا کل هرکدام از مطالب رسانه مستقل فناوری دیجیتیو تنها با کسب مجوز مکتوب امکان پذیر است.
قدرت گرفته از سرور های لیموهاست
طراحی سایت نویدفلاح