16 فكرة وموضوعات لمشاريع استخراج البيانات للمبتدئين [2022]

مشاريع التنقيب عن البيانات

اليوم ، أصبح استخراج البيانات مهمًا من الناحية الإستراتيجية للمؤسسات عبر الصناعات. فهو لا يساعد فقط في التنبؤ بالنتائج والاتجاهات ولكن أيضًا في إزالة الاختناقات وتحسين العمليات الحالية. يبدو أن هذا الاتجاه على وشك أن يستمر في عام 2022 وما بعده. لذلك ، إذا كنت مبتدئًا ، فإن أفضل ما يمكنك فعله هو العمل في بعض مشاريع التنقيب عن البيانات في الوقت الفعلي.

إذا كنت قد بدأت للتو في علم البيانات ، فقد يبدو فهم تقنيات التنقيب عن البيانات المتقدمة أمرًا شاقًا. لذلك ، قمنا بتجميع بعض موضوعات مشاريع التنقيب عن البيانات المفيدة لدعمك في رحلة التعلم الخاصة بك.

نحن ، هنا في upGrad ، نؤمن بالمنهج العملي لأن المعرفة النظرية وحدها لن تساعد في بيئة العمل في الوقت الفعلي. في هذه المقالة ، سنستكشف بعض مشاريع التنقيب عن البيانات الممتعة والمثيرة التي يمكن للمبتدئين العمل عليها لوضع معرفتهم باستخراج البيانات للاختبار. في هذا المنشور ، ستتعرف على أفضل 16 مشروعًا للتنقيب عن البيانات للمبتدئين.

في هذه المقالة ، ستجد 42 فكرة لمشروع بايثون للمبتدئين للحصول على خبرة عملية في بايثون

لكن أولاً ، دعنا نتناول السؤال الأكثر أهمية والمتكرر الذي يجب أن يكمن في ذهنك: لماذا نبني مشاريع التنقيب عن البيانات ؟

ولكن قبل أن نبدأ ، دعونا نلقي نظرة على مثال لفك تشفير ما هو كل شيء عن التنقيب في البيانات. افترض أن لديك مجموعة بيانات تحتوي على سجلات تسجيل الدخول لتطبيق ويب. يمكن أن يتضمن أشياء مثل اسم المستخدم والطابع الزمني لتسجيل الدخول والأنشطة التي تم إجراؤها والوقت الذي يقضيه على الموقع قبل تسجيل الخروج وما إلى ذلك.

هذه البيانات غير المنظمة في حد ذاتها لن تخدم أي غرض ما لم يتم تنظيمها بشكل منهجي وتحليلها لاستخراج المعلومات ذات الصلة للأعمال. من خلال تطبيق التقنيات المختلفة لاستخراج البيانات ، يمكنك اكتشاف عادات المستخدم وتفضيلاته وأوقات ذروة الاستخدام وما إلى ذلك. يمكن لهذه الأفكار أن تزيد من كفاءة نظام البرنامج وتعزز سهولة استخدامه. تعرف على المزيد حول استخراج البيانات من خلال برامج علوم البيانات لدينا.

في العصر الرقمي اليوم ، تشكل عمليات الحوسبة الخاصة بجمع البيانات وتنظيفها وتحليلها وتفسيرها جزءًا لا يتجزأ من استراتيجيات الأعمال. لذلك ، يُطلب من علماء البيانات أن يكون لديهم معرفة كافية بأساليب مثل تتبع الأنماط ، والتصنيف ، وتحليل المجموعات ، والتنبؤ ، والشبكات العصبية ، وما إلى ذلك.

أفكار مشاريع استخراج البيانات والموضوعات للمبتدئين

هذه القائمة من مشاريع التنقيب عن البيانات للطلاب مناسبة للمبتدئين ، وأولئك الذين بدأوا للتو في علم البيانات بشكل عام. ستساعدك مشاريع التنقيب عن البيانات هذه على المضي قدمًا في جميع الجوانب العملية التي تحتاجها للنجاح في حياتك المهنية.

علاوة على ذلك ، إذا كنت تبحث عن مشروع التنقيب عن البيانات للعام الأخير ، فستساعدك هذه القائمة على المضي قدمًا. لذلك ، دون مزيد من اللغط ، دعنا ننتقل مباشرة إلى بعض مشاريع التنقيب عن البيانات التي ستقوي قاعدتك وتسمح لك بتسلق السلم.

1. iBCM: عامل منجم مثير للاهتمام للقيود السلوكية

واحدة من أفضل الأفكار لبدء تجربة مشاريع التنقيب في البيانات العملية للطلاب هي العمل على iBCM. تتعامل مشكلة تصنيف التسلسل مع التنبؤ بالأنماط المتسلسلة في مجموعات البيانات. يكتشف الترتيب الأساسي في قاعدة البيانات بناءً على تسميات محددة. عند القيام بذلك ، فإنه يطبق الأداة الرياضية البسيطة للأوامر الجزئية. ومع ذلك ، قد تحتاج إلى تمثيل أفضل لتحقيق تصنيف أكثر دقة وإيجازًا وقابلية للتوسع. ويمكن لتقنية تصنيف التسلسل باستخدام قالب القيد السلوكي تلبية هذه الحاجة.

يمكن لمشروع عامل منجم القيد السلوكي (iBCM) المثير للاهتمام التعبير عن مجموعة متنوعة من الأنماط عبر تسلسل ، مثل الحدوث البسيط والتكرار والسلوك القائم على الموضع. ويمكنه أيضًا استخراج المعلومات السلبية ، أي عدم وجود سلوك معين. لذلك ، فإن نهج iBCM يتجاوز بكثير تمثيلات التعدين التسلسلي النموذجي.

2. GERF: إطار عمل توصيات حدث المجموعة

هذا هو أحد مشاريع التنقيب عن البيانات البسيطة ولكنه مثير للاهتمام. إنه حل ذكي للتوصية بالأحداث الاجتماعية ، مثل المعارض ، وإطلاق الكتب ، والحفلات الموسيقية ، وما إلى ذلك. تركز غالبية الأبحاث على اقتراح عوامل الجذب القادمة للأفراد. لذلك ، تم تطوير إطار عمل توصيات الأحداث الجماعية (GERF) لاقتراح أحداث لمجموعة من المستخدمين.

يستخدم هذا النموذج خوارزمية التعلم إلى الترتيب لاستخراج تفضيلات المجموعة ويمكن أن يتضمن تأثيرات سياقية إضافية بسهولة ودقة وكفاءة في الوقت. أيضًا ، يمكن تطبيقه بشكل ملائم على سيناريوهات توصية المجموعة الأخرى مثل خدمات السفر المستندة إلى الموقع.

3. البحث عن التشابه الفعال لتيارات البيانات الديناميكية

تستخدم التطبيقات عبر الإنترنت أنظمة بحث عن التشابه لمهام مثل التعرف على الأنماط والتوصيات واكتشاف السرقة الأدبية وما إلى ذلك. عادةً ، تجيب الخوارزمية على استفسارات أقرب الجيران باستخدام أسلوب التجزئة الحساسة للموقع أو أسلوب LSH ، وهو أسلوب متعلق بالحد الأدنى من التجزئة. يمكن تنفيذه في عدة نماذج حسابية مع مجموعات بيانات كبيرة ، بما في ذلك هندسة MapReduce والتدفق. يمكن أن يساعد ذكر مشاريع التنقيب عن البيانات في أن تبدو سيرتك الذاتية أكثر إثارة للاهتمام من غيرها.

ومع ذلك ، تتطلب تدفقات البيانات الديناميكية ترشيحًا وتصميمًا قابلين للتوسع يعتمد على LSH. تحقيقا لهذه الغاية ، يتفوق مشروع البحث عن التشابه الفعال على الخوارزميات السابقة. فيما يلي بعض ميزاته الرئيسية:

• يعتمد على مؤشر Jaccard كمقياس تشابه
• يقترح بنية بيانات أقرب الجوار ممكنة لتدفقات البيانات الديناميكية
• يقترح خوارزمية رسم لتقدير التشابه

4. التنقيب المتكرر بالنمط على الرسوم البيانية غير المؤكدة

غالبًا ما تواجه مجالات التطبيق مثل المعلوماتية الحيوية والشبكات الاجتماعية وإنفاذ الخصوصية حالة من عدم اليقين بسبب وجود أرشيفات بيانات واقعية مترابطة. يتخلل عدم اليقين هذا بيانات الرسم البياني أيضًا.

تستدعي هذه المشكلة مشاريع استخراج البيانات المبتكرة التي يمكنها التقاط التفاعلات متعدية بين عقد الرسم البياني. ستساعد مشاريع التنقيب عن البيانات على مستوى المبتدئين في بناء أساس قوي لمفاهيم البرمجة الأساسية. أحد هذه الأساليب هو الرسم البياني الفرعي والتعدين الأنماط المتكرر على رسم بياني واحد غير مؤكد. الحل مقدم بالصيغة التالية:

• خوارزمية تقييم العد لدعم الحساب تحت دلالات احتمالية
• خوارزمية تقريبية لتمكين حل المشكلات بكفاءة
• تقنيات تقاسم الحساب لدفع أداء التعدين
• تكامل أساليب التقليم والقائمة على نقاط الفحص لتوسيع الخوارزمية إلى الدلالات المتوقعة

5. تنظيف البيانات مع العناصر المحظورة أو FBIs

تتضمن طرق تنظيف البيانات عادةً إزالة أخطاء البيانات وإصلاح المشكلة بشكل منهجي عن طريق تحديد القيود (القيم غير القانونية ، قيود المجال ، القواعد المنطقية ، إلخ.)

في عالم البيانات الضخمة الواقعي ، تغمرنا البيانات القذرة التي تأتي دون أي قيود معروفة. في مثل هذا السيناريو ، تكتشف الخوارزمية تلقائيًا القيود المفروضة على البيانات القذرة وتستخدمها أيضًا لتحديد الأخطاء وإصلاحها. ولكن عندما تعمل خوارزمية الاكتشاف هذه على البيانات التي تم إصلاحها مرة أخرى ، فإنها تُدخل انتهاكات قيود جديدة ، مما يجعل البيانات خاطئة. هذا هو أحد مشاريع التنقيب عن البيانات الممتازة للمبتدئين.

ومن ثم ، فقد تم ابتكار طريقة إصلاح تعتمد على العناصر المحظورة (FBIs) لتسجيل التكرارات غير المحتملة للقيم واكتشاف الأخطاء بمزيد من الدقة. والتقييمات التجريبية تثبت مصداقية وموثوقية هذه الآلية.

6. حماية بيانات المستخدم في الشبكات الاجتماعية المطابقة للملف الشخصي

هذا هو أحد مشاريع التنقيب عن البيانات الملائمة التي لها فائدة كبيرة في المستقبل. ضع في اعتبارك قاعدة بيانات ملف تعريف المستخدم التي يحتفظ بها مقدمو خدمات الشبكات الاجتماعية ، مثل مواقع المواعدة عبر الإنترنت. يحدد المستخدمون القائمون بالاستعلام معايير معينة بناءً على مطابقة ملفاتهم الشخصية مع تلك الخاصة بالمستخدمين الآخرين. يجب أن تكون هذه العملية آمنة بما يكفي للحماية من أي نوع من انتهاكات البيانات. هناك بعض الحلول في السوق اليوم التي تستخدم التشفير متماثل الشكل وخوادم متعددة لمطابقة ملفات تعريف المستخدمين للحفاظ على خصوصية المستخدم.

7. PrivRank لوسائل الإعلام الاجتماعية

تستخلص مواقع التواصل الاجتماعي تفضيلات مستخدميها من أنشطتها عبر الإنترنت لتقديم توصيات مخصصة. ومع ذلك ، تحتوي بيانات نشاط المستخدم على معلومات يمكن استخدامها لاستنتاج تفاصيل خاصة عن فرد (على سبيل المثال ، الجنس والعمر وما إلى ذلك) وأي تسرب أو إصدار لمثل هذه البيانات المحددة من قبل المستخدم يمكن أن يزيد من مخاطر هجمات التداخل.

8. مخطط PEKs عملي على البريد الإلكتروني المشفر في خادم السحابة

في ضوء الأحداث العامة رفيعة المستوى الحالية المتعلقة بتسريبات البريد الإلكتروني ، ظهر أمن مثل هذه الرسائل الحساسة كمصدر قلق رئيسي للمستخدمين في جميع أنحاء العالم. تحقيقًا لهذه الغاية ، تقدم تقنية التشفير العام باستخدام تقنية البحث عن الكلمات الرئيسية (PEKS) حلاً قابلاً للتطبيق. يعد هذا أحد مشاريع التنقيب عن البيانات المفيدة التي يجمع فيها بين الحماية الأمنية ووظائف إمكانية تشغيل البحث الفعالة.

عند البحث في قاعدة بيانات بريد إلكتروني مشفرة كبيرة الحجم في خادم سحابي ، نود أن تقوم مُستقبلات البريد الإلكتروني بإجراء عمليات بحث سريعة متعددة الكلمات الرئيسية ومنطقية دون الكشف عن معلومات إضافية للخادم.

قراءة: تطبيقات العالم الحقيقي لتعدين البيانات

9. التحليل العاطفي والتنقيب عن الرأي لشبكات المحمول

يتعلق هذا المشروع بتطبيقات ما بعد النشر حيث يمكن للمستخدم المسجل مشاركة المنشورات النصية أو الصور وكذلك ترك التعليقات على المنشورات. في ظل النظام السائد ، يتعين على المستخدمين استعراض جميع التعليقات يدويًا لتصفية التعليقات التي تم التحقق منها والتعليقات الإيجابية والملاحظات السلبية وما إلى ذلك.

من خلال تحليل المشاعر ونظام التنقيب عن الآراء ، يمكن للمستخدمين التحقق من حالة منشوراتهم دون تكريس الكثير من الوقت والجهد. يوفر رأيًا حول التعليقات التي تم إجراؤها على المنشور كما يوفر خيارًا لعرض رسم بياني.

10. التنقيب عن أكثر الأنماط السلبية شيوعًا عن طريق التعلم

في المعلوماتية السلوكية ، يمكن أن تكون الأنماط المتسلسلة السلبية (NSPs) أكثر وضوحًا من الأنماط المتسلسلة الإيجابية (PSPs) . على سبيل المثال ، في دراسة مرضية أو متعلقة بالمرض ، يمكن أن تكون البيانات المتعلقة بفقدان علاج طبي أكثر فائدة من البيانات المتعلقة بالحضور إلى إجراء طبي. ولكن حتى يومنا هذا ، لا يزال تعدين NSP في مرحلة النشوء. وتقدم خوارزمية "Topk-NSP +" حلاً موثوقًا به للتغلب على العقبات في مشهد التعدين الحالي. هذه واحدة من عمليات التنقيب عن البيانات الشائعة وهذه هي الطريقة التي يقترح بها المشروع الخوارزمية:

• تعدين top-k PSPs بالطريقة الحالية
• تعدين to-k NSPs من PSPs باستخدام فكرة مشابهة لأفضل تعدين PSPs
• توظيف ثلاث استراتيجيات تحسين لاختيار NSPs المفيدة وتقليل التكاليف الحسابية

جرب أيضًا: أفكار مشروع التعلم الآلي للمبتدئين

11. مشروع التصنيف الآلي للشخصية

يحلل النظام الآلي خصائص وسلوكيات المشاركين. وبعد مراقبة الأنماط السابقة لتصنيف البيانات ، فإنه يتنبأ بنوع الشخصية ويخزن أنماطه الخاصة في مجموعة بيانات. يمكن تلخيص فكرة المشروع هذه على النحو التالي:

• تخزين البيانات المتعلقة بالشخصية في قاعدة بيانات
• جمع الخصائص المرتبطة لكل مستخدم
• استخراج الميزات ذات الصلة من النص الذي أدخله المشارك
• افحص واعرض سمات الشخصية
• شخصية الترابط وسلوك المستخدم (يمكن أن تكون هناك درجات متفاوتة من السلوك لنوع شخصية معين)

هذه النماذج شائعة في خدمات التوجيه المهني حيث تتوافق شخصية الطالب مع المسارات الوظيفية المناسبة. يمكن أن يكون هذا مشاريع التنقيب عن البيانات مثيرة للاهتمام ومفيدة.

12. النمذجة الاجتماعية المدركة للتأثير الاجتماعي

يتعامل هذا المشروع مع البيانات الاجتماعية الكبيرة ويعزز التعلم العميق للنمذجة المتسلسلة لاهتمامات المستخدم. العملية المتدرجة موضحة أدناه:

• تحليل أولي لمجموعتي بيانات حقيقيتين (Yelp و Epinions)
• اكتشاف الإجراءات المتسلسلة إحصائيًا للمستخدمين ودوائرهم الاجتماعية ، بما في ذلك الارتباط الذاتي الزمني والتأثير الاجتماعي على اتخاذ القرار
• عرض تقديمي لنموذج جديد للتعلم العميق يسمى Social-Aware Long Short-Term Memory (SA-LSTM) ، والذي يمكنه التنبؤ بنوع العناصر أو نقاط الاهتمام التي سيشتريها مستخدم معين أو يزورها بعد ذلك

تكشف النتائج التجريبية أن هيكل هذا الحل المقترح يتيح دقة تنبؤ أعلى مقارنة بطرق خط الأساس الأخرى.

13. التنبؤ بأنماط الاستهلاك بمنهج مختلط

يستهلك الأفراد مجموعة كبيرة من العناصر في العالم الرقمي اليوم. على سبيل المثال ، أثناء إجراء عمليات شراء عبر الإنترنت أو الاستماع إلى الموسيقى أو استخدام التنقل عبر الإنترنت أو استكشاف البيئات الافتراضية. تستخدم التطبيقات في هذه السياقات تقنيات النمذجة التنبؤية للتوصية بعناصر جديدة للمستخدمين. ومع ذلك ، في العديد من المواقف ، نريد معرفة التفاصيل الإضافية للعناصر المستهلكة سابقًا وسلوك المستخدم السابق. وهذا هو المكان الذي يقصر فيه النهج الأساسي للتنبؤ المستند إلى عوامل المصفوفة. هذا هو أحد مشاريع التنقيب عن البيانات الإبداعية.

يقدم النموذج المختلط مع الأحداث المتكررة والجديدة بديلاً مناسبًا لمثل هذه المشكلات. يهدف إلى تقديم تنبؤات استهلاك دقيقة من خلال موازنة التفضيلات الفردية من حيث الاستكشاف والاستغلال. أيضًا ، هو أحد موضوعات مشروع التنقيب عن البيانات التي تتضمن تحليلًا تجريبيًا باستخدام مجموعات بيانات في العالم الحقيقي. تظهر نتائج الدراسة أن النهج الجديد يعمل بكفاءة عبر إعدادات مختلفة ، من الوسائط الاجتماعية والاستماع إلى الموسيقى إلى البيانات المستندة إلى الموقع.

14. GMC: تجميع متعدد العروض قائم على الرسم البياني

تتطلب طرق التجميع الحالية لبيانات العرض المتعدد خطوة إضافية لإنتاج الكتلة النهائية لأنها لا تولي اهتمامًا كبيرًا لأوزان طرق العرض المختلفة. علاوة على ذلك ، فهي تعمل على مصفوفات تشابه الرسوم البيانية الثابتة لجميع المشاهدات. وهذه هي الفكرة المثالية لمشروع التنقيب عن البيانات القادم!

يمكن للتجمع متعدد العروض (GMC) الجديد القائم على الرسم البياني معالجة هذه المشكلة وتقديم نتائج أفضل من البدائل السابقة. إنها تقنية اندماج تزن مصفوفات الرسم البياني للبيانات لجميع المشاهدات وتشتق مصفوفة موحدة ، تولد بشكل مباشر المجموعات النهائية. تشمل الميزات الأخرى للمشروع ما يلي:

• تقسيم نقاط البيانات إلى العدد المطلوب من المجموعات بدون استخدام معلمة ضبط. لهذا ، يتم فرض قيود رتبة على مصفوفة لابلاسيان للمصفوفة الموحدة.
• تحسين الوظيفة الموضوعية باستخدام خوارزمية تحسين تكرارية

15. ITS: نظام النقل الذكي

يهدف حل المرور متعدد الأغراض عمومًا إلى ضمان الجوانب التالية:

• كفاءة خدمة النقل
• سلامة النقل
• تقليل الازدحام المروري
• توقعات الركاب المحتملين
• تخصيص الموارد بالشكل المناسب

ضع في اعتبارك مشروعًا يستخدم النظام أعلاه لتحسين عملية جدولة الحافلات في المدينة. ITS هو أحد مشاريع التنقيب عن البيانات المثيرة للاهتمام للمبتدئين. يمكنك أخذ بيانات السنوات الثلاث الماضية من شركة خدمات حافلات مشهورة ، وتطبيق انحدار متعدد الخطوط أحادي التنوع لإجراء توقعات الركاب. علاوة على ذلك ، يمكنك حساب الحد الأدنى لعدد الحافلات المطلوبة للتحسين في خوارزمية عامة. أخيرًا ، تتحقق من صحة نتائجك باستخدام تقنيات إحصائية مثل متوسط ​​نسبة الخطأ المطلق (MAPE) وتعني الانحراف المطلق (MAD) .

اقرأ أيضًا: أفكار مشروع علوم البيانات

16. تورسينس للسياحة الحضرية

يمكن أيضًا استخدام بيانات النقل على مستوى المدينة حول الحافلات ومترو الأنفاق وما إلى ذلك لتحديد السائح وتحليلات التفضيل. لكن الاعتماد على مصادر البيانات التقليدية ، مثل الدراسات الاستقصائية ووسائل التواصل الاجتماعي ، يمكن أن يؤدي إلى تغطية غير كافية وتأخير المعلومات. يوضح مشروع TourSense كيفية تجاوز أوجه القصور هذه وتقديم رؤى أكثر قيمة. ستكون هذه الأداة مفيدة لمجموعة واسعة من أصحاب المصلحة ، من مشغلي النقل ووكالات السياحة إلى السياح أنفسهم. هذا هو أحد مشاريع التنقيب عن البيانات الممتازة للمبتدئين. فيما يلي الخطوات الرئيسية التي ينطوي عليها تصميمه:

• خوارزمية التعلم التكراري القائم على الرسم البياني للتعرف على السياح من غيرهم من المسافرين العموميين
• نموذج تحليلات تفضيل السائح (باستخدام بيانات تتبع السائحين) للتعرف على جولتهم التالية والتنبؤ بها
• واجهة مستخدم تفاعلية لتقديم وصول سهل للمعلومات من التحليلات

مشاريع التنقيب عن البيانات: الخاتمة

في هذه المقالة ، قمنا بتغطية 16 مشروعًا للتنقيب عن البيانات . إذا كنت ترغب في تحسين مهاراتك في استخراج البيانات ، فأنت بحاجة إلى الحصول على يديك في مشاريع التنقيب عن البيانات هذه.

شهد التنقيب عن البيانات والمجالات المرتبطة به زيادة في الطلب على التوظيف في السنوات القليلة الماضية. مع مواضيع مشروع التنقيب عن البيانات المذكورة أعلاه ، يمكنك مواكبة اتجاهات وتطورات السوق. لذا ، ابق فضوليًا واستمر في تحديث معلوماتك!

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad التنفيذي PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1 - في 1 مع موجهين في الصناعة ، أكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.