あなたが知っておくべきPythonの16のトップデータサイエンスプロジェクト

データサイエンスは、コンピュータサイエンスの急成長分野であり、現代の世界では無数のアプリケーションがあります。 データサイエンスは、数学、統計、計算アルゴリズムを組み合わせたものです。 Pythonは、データサイエンスアルゴリズムを使用する最高のプログラミング言語の1つであることが証明されています。 Pythonで構築された最も注目すべきデータサイエンスプロジェクトを見てみましょう。

Pythonのトップデータサイエンスプロジェクト

1.従業員のコンピュータアクセスのニーズを予測する

このPythonのデータサイエンスプロジェクトでは、データサイエンティストは、組織内の従業員に提供する必要のあるデータへのアクセスレベルを管理する必要があります。これは、会社。

会社のリソースとデータへのアクセスは、従業員の役割に応じて制限する必要があります。 データサイエンスを使用すると、自動アクセスモデルを構築できます。これにより、従業員のアクセスを取り消したり許可したりするために必要な人間の関与を最小限に抑え、自動的に実行されます。

2.音楽レコメンデーションエンジン

このデータサイエンスプロジェクトでは、開発者は、ユーザーがそれを聞く可能性が高い音楽レコメンデーションシステムを構築する必要があります。 これは、最初の観察可能なリスニングイベントが時間枠内にトリガーされた後、ユーザーが曲を再び聴く可能性を予測することによって行われます。

3.植物種識別用の画像分類子を構築します

このプロジェクトの主な目標は、植物の画像を使用して、植物をさまざまな種類の植物に分類および識別することです。 植物の質感、縁、形、特徴は、植物のさまざまな種に正確に分類する必要があります。

4.スマートフォンデータセットを使用した人間活動認識

このデータサイエンスプロジェクトでは、開発者は、人間のフィットネス活動を正確に特定する必要がある分類システムを構築する必要があります。 データは、さまざまな調査参加者の慣性センサーが組み込まれたスマートフォンを使用して記録されます。 このデータサイエンスプロジェクトの主な目的は、活動を、横になる、立つ、座る、階下を歩く、上階を歩く、歩くなど、実行されるイベントの1つに分類することです。

5.製品価格の提案

このデータサイエンスのプロジェクトでは、製品の適切な価格を自動的に予測できる機械学習のアルゴリズムを構築する必要があります。 これらの商品価格は、商品の状態、ブランド名、商品カテゴリ名などの詳細を使用して提案する必要があります。

6.時系列モデリングの実行

このデータサイエンスプロジェクトでは、特定の家の電力需要を予測することにより、時系列予測を行う必要があります。 Prophetと呼ばれるオープンソースツールが完璧な答えです。 Prophetは、将来および時系列モデリングの傾向を予測するために構築され、使用される予測ツールです。

7.分類問題としてのクレジットカード詐欺の検出

このプロジェクトには、トランザクションデータセットと予測モデルを使用したクレジットカードトランザクションの不正の予測が含まれます。 日々の不正取引の増加に伴い、金融機関はそのパターンを認識して不正取引を予測する必要があります。

8.PythonでNLPを使用してQuoraの質問ペアの意味を予測する

クォーラでは、異なるユーザーが同じ意味または意図で2つ以上の類似した質問を投稿し、それらを異なる単語で入力することがよくあります。 このデータサイエンスプロジェクトの主な目標は、2つの異なるクォーラの質問が同じ目的を持っているかどうかを予測することです。

これは、自然言語処理（NLP）を使用して行われます。 同じ意図を持つ複数の質問がありますが、それらすべての同様の質問に必要なのは1つの同じ回答だけです。 質問と回答の重複を避けるために、これらのタイプの問題を解決できる機械学習アルゴリズムが、現実の世界でQuoraによって使用されています。 NLPのアプリケーションについてもっと読む。

9.次善のオファーを見つけるための顧客ベースの予測分析

この機械学習プロジェクトでは、開発者はさまざまな製品に対する顧客の購入額を予測できるモデルを構築する必要があります。 このようにして、企業はさまざまな製品に対して顧客にパーソナライズされたオファーを作成できます。

すべての企業は顧客の購入行動を理解したいと考えており、このタイプの機械学習プロジェクトは彼らにとって非常に役立ちます。 ブラックフライデーのような特別な販売機会には、多くのデータが生成されます。 これには、購入金額、製品カテゴリ、製品ID、製品の詳細、顧客の現在の都市、滞在している都市のタイプ、顧客の婚姻状況、消費者の性別、消費者の年齢、顧客の人口統計などの情報が含まれます。 。すべてのデータは、顧客が購入する可能性が高い次のオファーを顧客に提供するために使用されます。

10. ExpediaHotelRecommendationsデータサイエンスプロジェクト

このデータサイエンスのプロジェクトでは、予約して滞在する可能性が高いホテルを予測し、顧客に推奨する必要があります。 このデータサイエンスプロジェクトの主な目標は、ユーザーイベントに関連付けられた属性とその検索属性に基づいて、消費者の予約結果を予測することです。

11.ローンのデフォルトの予測

このプロジェクトの主な目標は、提供された顧客の詳細に基づいて、ローンの適格性プロセスをリアルタイムで自動化することです。 信用履歴、ローン金額、収入、扶養家族数、教育、結婚歴、性別などの情報に基づいて、誰がローンの対象となり、誰がローンの対象とならないかを予測する必要があります。

12.BigMart販売予測に関するPythonのデータサイエンスプロジェクト

Pythonのデータサイエンスのこのプロジェクトでは、データサイエンティストは、予測モデルを使用して、特定のBigMartストアでの各製品の売上を調べる必要があります。 店舗や製品の特性を理解することにより、予測のための予測モデルを構築する必要があります。 店舗や商品の特徴は、商品の売り上げを伸ばす上で重要な役割を果たします。

13.ジョブ推奨チャレンジ-予測

Pythonのこのデータサイエンスプロジェクトでは、開発者の主な目標は、どのジョブユーザーがジョブに応募するかを予測するための機械学習モデルを構築することです。 職歴、人口統計、過去の応募などの情報を使用して、応募の予測を行います。

求人ポータルでは、ユーザーが必要な仕事を簡単に見つけることができる会社の価値を高めるために、より優れた求人情報エンジンが必要です。 これらの企業は、ビジネスの不可欠な部分であるジョブ推奨アルゴリズムを改善し、ユーザーのエクスペリエンスを向上させたいと考えています。

14.MNISTデータセットを使用した手書き数字の分類

このPython言語のデータサイエンスプロジェクトでは、開発者は手書きの1桁の画像を使用してその桁が何であるかを判断するモデルを構築する必要があります。 手書きの数字を正確に判別するには、画像認識技術と機械学習アルゴリズムを使用する必要があります。 開発者は、数字の予測の正解率を高めることに集中する必要があります。

15.サンフランシスコ市の従業員の給与データを調べる

Pythonでのデータサイエンスのこのプロジェクトでは、データサイエンティストは、雇用している従業員の種類とその報酬額を分析することにより、市政府の働きを理解する必要があります。 これは、名前、役職、期間に与えられた報酬などの情報を含むデータセットを使用することによって実現されます。

16.全州保険購入予測チャレンジソリューション

このデータサイエンスプロジェクトでは、顧客が複数の見積もりを受け取った後に購入する可能性が高い自動車保険契約を予測する必要があります。 予測は、見積もり履歴や保険の補償範囲などの情報を使用して行う必要があります。 銀行/保険業界におけるデータサイエンスのアプリケーションについてもっと読む。

結論

Pythonを使用して開発された最高のデータサイエンスプロジェクトのいくつかを次に示します。 この記事がお役に立てば幸いです。

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