16 Top-Data-Science-Projekte in Python, die Sie kennen müssen

Data Science ist ein schnell wachsendes Gebiet der Informatik mit einer Vielzahl von Anwendungen in der modernen Welt. Data Science ist eine Mischung aus Mathematik, Statistik und Computeralgorithmen. Python hat sich bei weitem als eine der besten Programmiersprachen erwiesen, in denen Data-Science-Algorithmen verwendet werden. Werfen wir einen Blick auf die bemerkenswertesten Data-Science-Projekte, die in Python erstellt wurden.

Top Data Science-Projekte in Python

1. Prognostizieren Sie den Computerzugriffsbedarf der Mitarbeiter

In diesem Data-Science-Projekt in Python müssen Data Scientists den Zugriff auf die Daten verwalten, die einem Mitarbeiter in einer Organisation gewährt werden sollten, da es eine beträchtliche Menge an Daten gibt, die in Anbetracht der Rolle eines Mitarbeiters missbraucht werden können die Firma.

Der Zugriff auf die Ressourcen und Daten im Unternehmen sollte entsprechend der Rolle eines Mitarbeiters eingeschränkt werden. Mithilfe von Data Science kann man ein Modell für den automatischen Zugriff erstellen, das die menschliche Beteiligung minimiert, die erforderlich ist, um dem Mitarbeiter den Zugriff zu entziehen oder zu gewähren, und dies automatisch erfolgt.

2. Musikempfehlungsmaschine

In diesem Data-Science-Projekt muss ein Entwickler ein Musikempfehlungssystem aufbauen, bei dem der Benutzer es mit größerer Wahrscheinlichkeit hört. Dies erfolgt durch Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass der Benutzer den Song erneut hört, nachdem sein erstes beobachtbares Hörereignis innerhalb eines Zeitfensters ausgelöst wurde.

3. Erstellen Sie einen Bildklassifikator für die Identifizierung von Pflanzenarten

Das Hauptziel dieses Projekts ist es, die Pflanze anhand der Pflanzenbilder in verschiedene Pflanzenarten zu klassifizieren und zu identifizieren. Die Textur, der Rand, die Form und die Merkmale von Pflanzen müssen genau in verschiedene Pflanzenarten eingeteilt werden.

4. Menschliche Aktivitätserkennung unter Verwendung eines Smartphone-Datensatzes

In diesem Data-Science-Projekt muss ein Entwickler ein Klassifizierungssystem aufbauen, mit dem die Fitnessaktivitäten von Menschen genau identifiziert werden müssen. Die Daten werden mit einem Smartphone mit eingebetteten Trägheitssensoren bei verschiedenen Studienteilnehmern aufgezeichnet. Das Hauptziel dieses Data-Science-Projekts besteht darin, die Aktivitäten einem der durchgeführten Ereignisse zuzuordnen, z. B. Liegen, Stehen, Sitzen, Treppensteigen, Treppensteigen, Gehen.

5. Produktpreisvorschlag

In diesem Projekt der Datenwissenschaft muss man einen Algorithmus für maschinelles Lernen bauen, der automatisch die richtigen Preise der Produkte vorhersagen kann. Diese Produktpreise müssen anhand von Details wie Artikelzustand, Markenname, Produktkategoriename usw. vorgeschlagen werden.

6. Durchführen einer Zeitreihenmodellierung

In diesem Data-Science-Projekt muss man Zeitreihenprognosen durchführen, indem man den Strombedarf für ein bestimmtes Haus vorhersagt. Das Open-Source-Tool namens Prophet ist die perfekte Antwort. Der Prophet ist ein Prognosetool, das von erstellt wurde und für die Prognose von Trends in der Zukunft und Zeitreihenmodellierung verwendet wird.

7. Erkennung von Kreditkartenbetrug als Klassifizierungsproblem

Dieses Projekt umfasst die Vorhersage von Betrug bei Kreditkartentransaktionen unter Verwendung des Transaktionsdatensatzes und von Vorhersagemodellen. Aufgrund der täglich steigenden Anzahl von Betrugstransaktionen muss das Finanzinstitut die Betrugstransaktion vorhersagen, indem es das Muster erkennt.

8. Sagen Sie die Bedeutung von Quora-Fragenpaaren mit NLP in Python voraus

Auf Quora kommt es oft vor, dass verschiedene Benutzer zwei oder mehr ähnliche Fragen mit derselben Bedeutung oder Absicht posten, die in verschiedenen Wörtern eingegeben werden. Das Hauptziel dieses Data-Science-Projekts besteht darin, vorherzusagen, welche zwei verschiedenen Quora-Fragen denselben Zweck haben.

Dies geschieht mithilfe von Natural Language Processing (NLP). Es werden mehrere Fragen mit derselben Absicht gestellt, aber für all diese ähnlichen Fragen ist nur eine Antwort erforderlich. Um doppelte Fragen und Antworten zu vermeiden, verwendet Quora in der realen Welt einen maschinellen Lernalgorithmus, der diese Art von Problemen lösen kann. Lesen Sie mehr über die Anwendungsmöglichkeiten von NLP.

9. Kundenbasierte Predictive Analytics, um das nächstbeste Angebot zu finden

In diesem Projekt des maschinellen Lernens muss der Entwickler ein Modell erstellen, das den Kaufbetrag des Kunden gegenüber verschiedenen Produkten vorhersagen kann. Auf diese Weise kann ein Unternehmen für verschiedene Produkte personalisierte Angebote für den Kunden erstellen.

Alle Unternehmen möchten das Kaufverhalten eines Kunden verstehen und diese Art von Machine-Learning-Projekt ist für sie sehr hilfreich. Bei besonderen Verkaufsanlässen wie dem Black Friday werden viele Daten generiert. Dazu gehören Informationen wie Kaufbetrag, Produktkategorie, Produkt-ID, Produktdetails, aktuelle Stadt des Kunden, Art der Stadt, in der sich der Kunde aufhält, Familienstand des Kunden, Geschlecht des Verbrauchers, Alter des Verbrauchers, Demografie des Kunden usw Alle Daten werden verwendet, um dem Kunden das nächste Angebot anzubieten, das ein Kunde mit größerer Wahrscheinlichkeit kaufen wird.

10. Datenwissenschaftsprojekt für Expedia-Hotelempfehlungen

In diesem Projekt der Datenwissenschaft muss man dem Kunden das Hotel vorhersagen und empfehlen, bei dem er oder sie mit größerer Wahrscheinlichkeit buchen und übernachten wird. Das Hauptziel dieses Data-Science-Projekts ist es, das Buchungsergebnis für einen Verbraucher auf der Grundlage von Attributen vorherzusagen, die mit dem Benutzerereignis und seinen Suchattributen verknüpft sind.

11. Vorhersage eines Kreditausfalls

Das Hauptziel dieses Projekts ist es, den Prozess der Kreditwürdigkeit in Echtzeit auf der Grundlage der angegebenen Kundendaten zu automatisieren. Man muss vorhersagen, wer für den Kredit in Frage kommt und wer nicht, basierend auf Informationen wie Kredithistorie, Kreditbetrag, Einkommen, Anzahl der Angehörigen, Bildung, Familienstand und Geschlecht.

12. Data Science-Projekt in Python zur BigMart-Verkaufsvorhersage

In diesem Python-Datenwissenschaftsprojekt muss ein Datenwissenschaftler die Verkäufe jedes Produkts in einem bestimmten Big-Mart-Geschäft mithilfe des Vorhersagemodells ermitteln. Man muss ein Vorhersagemodell für die Vorhersage erstellen, indem man die Eigenschaften von Geschäften und Produkten versteht. Die Merkmale von Geschäften und Produkten spielen eine entscheidende Rolle bei der Steigerung des Absatzes des Produkts.

13. Stellenempfehlungs-Herausforderungsvorhersage

In diesem Data-Science-Projekt in Python besteht das Hauptziel eines Entwicklers darin, ein maschinelles Lernmodell zu erstellen, um vorherzusagen, welcher Jobbenutzer sich auf einen Job bewerben wird. Die Informationen wie Arbeitsverlauf, Demografie und frühere Bewerbungen werden verwendet, um die Vorhersage für die Bewerbung um eine Stelle zu treffen.

Jobportale benötigen eine bessere Jobempfehlungsmaschine, um einen Mehrwert für ihr Unternehmen zu schaffen, in dem ein Benutzer leicht einen Job finden kann, den er oder sie benötigt. Diese Unternehmen möchten ihre Jobempfehlungsalgorithmen verbessern, die ein wesentlicher Bestandteil ihres Geschäfts sind, und die Erfahrung des Benutzers verbessern.

14. Klassifizieren von handschriftlichen Ziffern unter Verwendung des MNIST-Datensatzes

In diesem datenwissenschaftlichen Projekt der Python-Sprache muss ein Entwickler ein Modell erstellen, in dem ein Bild einer handgeschriebenen einzelnen Ziffer verwendet wird, um zu bestimmen, was diese Ziffer ist. Man muss Bilderkennungstechniken und einen maschinellen Lernalgorithmus verwenden, um diese handgeschriebenen Ziffern genau zu bestimmen. Der Entwickler sollte sich darauf konzentrieren, die Genauigkeitsrate der Vorhersage der Ziffer zu erhöhen.

15. Erkunden Sie die Gehaltsdaten der Mitarbeiter von San Francisco City

In diesem Projekt der Datenwissenschaft in Python muss ein Datenwissenschaftler die Arbeitsweise der Stadtverwaltung verstehen, indem er die Art der dort beschäftigten Mitarbeiter und deren Vergütung analysiert. Dies wird durch die Verwendung von Datensätzen erreicht, die Informationen wie Name, Berufsbezeichnung, für den Zeitraum gewährte Vergütung usw. enthalten.

16. All-State Insurance Purchase Prediction Challenge Solution

In diesem Data-Science-Projekt muss man vorhersagen, welche Autoversicherung ein Kunde mit größerer Wahrscheinlichkeit kaufen wird, nachdem er mehrere Angebote erhalten hat. Die Vorhersage muss anhand von Informationen wie Angebotshistorie und Deckung der Versicherung erfolgen. Lesen Sie mehr über die Anwendungen von Data Science in der Banken-/Versicherungsbranche.

Fazit

Hier sind einige der besten Data-Science-Projekte, die mit Python entwickelt wurden. Wir hoffen, dass dieser Artikel für Sie informativ war.

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