7 idee interessanti per progetti di scienza dei dati nel 2022

Avere esperienza pratica è considerato più prezioso oggi, il che è meglio che gli studenti proattivi ottengono un vantaggio su tutti gli altri attraverso tutte le loro conoscenze pratiche sul campo. Data Science non fa eccezione a questa regola. È considerato uno dei campi più pragmatici là fuori e per crescere nello stesso è necessaria molta esperienza pratica per essere in grado di affrontare il lavoro, la pressione e tutto con successo. Per il bene di questo articolo, permettetemi di ribadire cosa sia effettivamente la scienza dei dati: nei suoi termini più elementari, la scienza dei dati viene applicata a vari campi in cui fornisce approfondimenti e informazioni e qualsiasi cosa di valore da un mare di dati. Abbastanza semplice, giusto?

Per la crescita organica in questo campo, è diventato un prerequisito avere creato soluzioni innovative, qualcosa che va oltre la semplice specializzazione in Data Science. Avere un portafoglio che si distingua e che può essere raggiunto solo attraverso la partecipazione alle sfide della scienza dei dati e utilizzando i diversi set di dati forniti e produrre soluzioni per i problemi posti. Suona un po' opprimente, no? Non preoccuparti, ecco 7 idee di progetto che non solo ti aiuteranno a controllare tutto dalla lista di controllo dell'esperienza pragmatica, ma impressioneranno anche il tuo pubblico (qui: il responsabile delle assunzioni).

1. Prevedi le vendite di un supermercato in una festività importante (Holi, Diwali, ecc.):
   Un supermercato ha numerosi reparti, quindi, utilizzando Data Science, è possibile prevedere quali reparti sono maggiormente interessati dalle vacanze e qual è la portata di tale effetto. Per questo, puoi utilizzare il set di dati storici dell'azienda.

2. Consigliere di film: l'obiettivo di questa sfida è piuttosto semplice: fornire suggerimenti per i film ai suoi utenti. Per questo, puoi utilizzare il set di dati di Movie Lens. È uno dei set di dati più citati nella scienza dei dati. Questo progetto ti aiuterà ad approfondire un po' come funziona la tua piattaforma di streaming preferita e, chissà, forse un'idea per migliorare il sistema esistente ti colpisce?

3. Prevedere il traffico su una nuova modalità di trasporto: questo progetto consentirà di prevedere il traffico e l'affluenza su qualsiasi nuova modalità di trasporto e dare i loro due centesimi su come aumentare e diminuire lo stesso. Per questo, puoi utilizzare il set di dati di analisi delle serie temporali. Questo set di dati è anche un popolare go-to tra gli studenti. Può essere utilizzato in una serie di campi: predire le vendite, il tempo, le tendenze annuali che emergono, ecc. Il set di dati specifico per le serie temporali, in cui la sfida è prevedere il traffico su qualsiasi modalità di trasporto in città. L'intero esercizio include righe e colonne.

4. Prevedi l'età degli attori:
   Se vuoi approfondire il Deep Learning, allora dovrebbe essere il tuo punto di partenza ideale. Per questo, puoi utilizzare il set di dati di rilevamento dell'età degli attori indiani. Contiene migliaia di immagini che vengono selezionate manualmente e ritagliate dai video, quindi puoi aspettarti una certa varietà in termini di scala, espressioni, risoluzione e altro.

5. ImageNet Sfida di riconoscimento visivo su larga scala (ILSVRC):
   I due obiettivi di questa sfida sono la localizzazione degli oggetti e il rilevamento degli oggetti dai video. Rappresenta una sfida avvincente in quanto crea il miglior algoritmo per il rilevamento di oggetti e la classificazione di immagini su larga scala. L'obiettivo principale del concorso, che si tiene ogni anno, è il confronto dei progressi nell'area della classificazione e del rilevamento delle immagini, insieme alla fusione di ricerche eccellenti con più dati. Misura anche i progressi compiuti nell'indicizzazione per l'annotazione e il recupero dalla visione artificiale.

6. Prevedi il tasso di sopravvivenza di tutti i passeggeri che l'RMS Titanic aveva a bordo:
   Il Titanic Dataset fornisce i dati su chi era a bordo dell'RMS Titanic quando incontrò la sua fine catastrofica il 15 aprile 1912 dopo la collisione con un iceberg nell'Oceano Atlantico. È perfetto per i principianti ed è anche quello più comunemente usato. Con 891 righe e 12 colonne, l'insieme fornisce le variabili e la loro combinazione in base a caratteristiche personali come il sesso, l'età, la classe del biglietto e verifica le abilità di classificazione.

7. Rispondi a domande aperte sulle immagini:
   Questo va a tutti gli appassionati di Computer Vision. Per questo, puoi utilizzare il set di dati VisualQA che contiene più di 200.000 immagini, 3 domande per immagine e 10 risposte di verità fondamentale per domanda. Il tuo compito sarà quello di utilizzare la tua comprensione di Computer Vision e rispondere alle domande aperte presenti nel suddetto set di dati.

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