Yeni başlayanlar, pratik deneyim sağladıkları ve kurslarda öğrenilen teorik kavramların uygulanmasına, bir portföy oluşturmaya ve becerileri geliştirmeye yardımcı oldukları için veri bilimi projeleri üstlenmelidir. Bu onların güven kazanmalarını ve rekabetçi iş piyasasında öne çıkmalarını sağlar.
Bir veri bilimi tez projesi düşünüyorsanız veya yalnızca bağımsız araştırma yürüterek ve gelişmiş veri analizi teknikleri uygulayarak alandaki yeterliliğinizi sergilemek istiyorsanız, aşağıdaki proje fikirleri yararlı olabilir.
Ürün incelemelerinin duygu analizi
Bu, bir veri kümesini analiz etmeyi ve verileri daha iyi anlamak için görselleştirmeler oluşturmayı içerir. Örneğin, Amazon’daki ürünlerin kullanıcı değerlendirmelerini kullanarak incelemek bir proje fikri olabilir. doğal dil işleme (NLP) bu tür şeylere karşı genel ruh halini belirleme yöntemleri. Bunu başarmak için, web kazıma yöntemleri veya bir Amazon ürün API’si kullanılarak Amazon’dan oldukça büyük bir ürün incelemeleri koleksiyonu toplanabilir.
Kaggle’daki en sevdiğim veri setlerinden biri:
Amazon Yorumları
Projeniz için fikirler:
• Temel ürün analitiğini hesaplayın
• Ürünleri gruplandırmak için kümeleme algoritmalarını kullanın
• Sonsuz NLP kullanım durumları: duyarlılık analizi, anahtar sözcük çıkarma, özetlemeBuna bir bak!
— David Miller (@thedavescience) 21 Ekim 2022
Veriler toplandıktan sonra, durdurma sözcükleri, noktalama işaretleri ve diğer gürültüler çıkarılarak ön işleme tabi tutulabilir. İncelemenin kutupluluğu veya içinde belirtilen duygunun olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığı, önceden işlenmiş dile bir duyarlılık analizi algoritması uygulanarak belirlenebilir. Ürünle ilgili genel kanıyı anlamak için sonuçlar grafikler veya diğer veri görselleştirme araçları kullanılarak temsil edilebilir.
Ev fiyatlarını tahmin etmek
Bu proje, konum, metrekare ve yatak odası sayısı gibi çeşitli faktörlere dayalı olarak ev fiyatlarını tahmin etmek için bir makine öğrenimi modeli oluşturmayı içeriyor.
Belirli bir evin satış fiyatını tahmin etmek için konum, yatak odası ve banyo sayısı, metrekare ve önceki satış verileri gibi konut piyasası verilerini kullanan bir makine öğrenimi modeli kullanmak, evi tahmin etmeye bağlı bir veri bilimi projesinin bir örneğidir. Fiyat:% s.
Model, geçmiş ev satışlarına ilişkin bir veri seti üzerinde eğitilebilir ve doğruluğunu değerlendirmek için ayrı bir veri seti üzerinde test edilebilir. Nihai amaç, emlak komisyoncularının, alıcıların ve satıcıların fiyat ve alım/satım taktikleri konusunda akıllıca seçimler yapmasına yardımcı olabilecek algılar ve tahminler sunmak olacaktır.
Müşteri segmentasyonu
Bir müşteri segmentasyonu projesi, müşterileri satın alma davranışlarına, demografik özelliklerine ve diğer faktörlere göre gruplandırmak için kümeleme algoritmalarının kullanılmasını içerir.
Müşteri Segmentasyonunda Veri Biliminin Rolü
Veri bilimi, işletmelere büyük miktarda veriyi hızlı ve doğru bir şekilde analiz etme araçları sağlayarak müşteri segmentasyonu alanında devrim yarattı.
— Mastermindzero (@Mg_S_) 9 Mart 2023
Müşteri segmentasyonuyla ilgili bir veri bilimi projesi, bir perakende şirketinden işlem geçmişi, demografi ve davranış kalıpları gibi müşteri verilerinin analiz edilmesini içerebilir. Amaç, benzer özelliklere sahip müşterileri bir arada gruplandırmak için kümeleme tekniklerini kullanarak farklı müşteri segmentlerini belirlemek ve her bir grubu farklılaştıran faktörleri belirlemek olacaktır.
Bu analiz, hedeflenen pazarlama kampanyaları, ürün önerileri ve kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri geliştirmek için kullanılabilecek müşteri davranışları, tercihleri ve ihtiyaçları hakkında içgörü sağlayabilir. Perakende şirketi, müşteri memnuniyetini, bağlılığını ve karlılığını artırarak bu projenin sonuçlarından yararlanabilir.
dolandırıcılık tespiti
Bu proje, bir veri kümesindeki hileli işlemleri tespit etmek için bir makine öğrenimi modeli oluşturmayı içerir. Finansal işlem verilerini incelemek ve dolandırıcılık faaliyetinin modellerini tespit etmek için makine öğrenimi algoritmalarının kullanılması, dolandırıcılık tespiti ile ilgili bir veri bilimi projesinin bir örneğidir.
İlgili: Kripto izleme ve blockchain analizi, kripto para dolandırıcılığından kaçınmaya nasıl yardımcı olur?
Nihai amaç, finansal kurumlara hileli işlemleri önlemede ve tüketicilerinin hesaplarını korumada yardımcı olabilecek güvenilir bir dolandırıcılık tespit modeli oluşturmaktır.
Görüntü sınıflandırması
Bu proje, görüntüleri farklı kategorilerde sınıflandırmak için derin bir öğrenme modeli oluşturmayı içerir. Bir görüntü sınıflandırma veri bilimi projesi, görüntüleri görsel özelliklerine göre farklı kategorilerde sınıflandırmak için derin bir öğrenme modeli oluşturmayı içerebilir. Model, etiketli görüntülerden oluşan geniş bir veri seti üzerinde eğitilebilir ve daha sonra doğruluğunu değerlendirmek için ayrı bir veri seti üzerinde test edilebilir.
Nihai hedef, nesne tanıma, tıbbi görüntüleme ve sürücüsüz arabalar gibi çeşitli uygulamalarda kullanılabilen otomatik bir görüntü sınıflandırma sistemi sağlamak olacaktır.
Zaman serisi analizi
Bu proje, zaman içindeki verileri analiz etmeyi ve gelecekteki eğilimler hakkında tahminler yapmayı içerir. Bir zaman serisi analizi projesi, belirli bir dönem için geçmiş fiyat verilerinin analiz edilmesini içerebilir. kripto paraBitcoin gibi (BTC), gelecekteki fiyat eğilimlerini tahmin etmek için istatistiksel modeller ve makine öğrenimi teknikleri kullanmak.
Amaç, tacirlerin ve yatırımcıların kripto para birimlerinin satın alınması, satılması ve saklanması konusunda akıllıca seçimler yapmasına yardımcı olabilecek algılar ve tahminler sunmak olacaktır.
Öneri sistemi
Bu proje, kullanıcılara geçmiş davranışlarına ve tercihlerine göre ürün veya içerik önermek için bir öneri sistemi oluşturmayı içerir.
Öneri sistemleri, makine öğreniminin en yaygın kullanılan konularından biridir.
Netflix, YouTube, Amazon: Hepsi özünde bir öneri sistemi kullanıyor.
İşte öğrenmek için harika bir veri kümesi: https://t.co/j418uwjawL
45.000’den fazla film. 270.000’den fazla kullanıcıdan 26 milyon oy. pic.twitter.com/P3HhFKCixQ
— Abacus.AI (@abacusai) 21 Ocak 2023
Bir öneri sistemi projesi, kişiselleştirilmiş film ve TV programı önerileri yapmak için görüntüleme geçmişi, derecelendirmeler ve arama sorguları gibi Netflix kullanıcı verilerinin analiz edilmesini içerebilir. Amaç, kullanıcılara platformda katılımı ve elde tutmayı artırabilecek daha kişiselleştirilmiş ve alakalı bir deneyim sağlamaktır.
Web kazıma ve veri analizi
Web kazıma, BeautifulSoup veya Scrapy gibi yazılımlar kullanılarak birden çok web sitesinden verilerin otomatik olarak toplanmasıdır, veri analizi ise elde edilen verilerin istatistiksel yöntemler ve makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak analiz edilmesi işlemidir. Proje, bir web sitesinden veri toplamayı ve içgörü kazanmak ve tahminler yapmak için veri bilimi yöntemlerini kullanarak analiz etmeyi içerebilir.
İlgili: Veri biliminde yüksek ücretli 5 kariyer
Ayrıca, kuruluşlara veya bireylere içgörü ve pratik tavsiyeler sunmak amacıyla müşteri davranışı, pazar eğilimleri veya diğer ilgili konular hakkında bilgi toplamayı gerektirebilir. Nihai hedef, anlayışlı keşifler üretmek ve veriye dayalı karar vermeye rehberlik etmek için çevrimiçi olarak kolayca erişilebilen çok büyük miktarda veriyi kullanmaktır.
Blockchain işlem analizi
A blok zinciri işlem analizi projesi, ağdaki işlemlerle ilgili kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri belirlemek için Bitcoin veya Ethereum gibi blok zinciri ağ verilerinin analiz edilmesini içerir. Bu, blockchain tabanlı sistemlerin anlaşılmasını geliştirmeye yardımcı olabilir ve potansiyel olarak yatırım kararları veya politika oluşturma konusunda bilgi verebilir.
Temel amaç, ağ kullanıcılarının nasıl davrandığı hakkında yeni bilgiler elde etmek ve daha dayanıklı ve esnek olan merkezi olmayan uygulamalar oluşturmayı mümkün kılmak için blok zincirinin açıklığını ve değişmezliğini kullanmaktır.