반드시 알아야 할 Python의 16가지 주요 데이터 과학 프로젝트

데이터 과학은 현대 세계에서 무수히 많은 응용 분야와 함께 빠르게 성장하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 데이터 과학은 수학, 통계 및 계산 알고리즘이 혼합된 것입니다. Python은 지금까지 데이터 과학 알고리즘을 구현하는 최고의 프로그래밍 언어 중 하나로 입증되었습니다. Python으로 구축된 가장 주목할만한 데이터 과학 프로젝트를 살펴보겠습니다.

Python의 최고의 데이터 과학 프로젝트

1. 직원 컴퓨터 액세스 요구 사항 예측

이 Python 데이터 과학 프로젝트에서 데이터 과학자는 조직 내 직원의 역할을 고려할 때 오용될 수 있는 데이터의 양이 상당하기 때문에 조직의 직원에게 부여해야 하는 데이터에 대한 액세스 수준을 관리해야 합니다. 그 회사.

회사의 자원 및 데이터에 대한 액세스는 직원의 역할에 따라 제한되어야 합니다. 데이터 과학을 사용하면 직원에 대한 액세스 권한을 취소하거나 부여하는 데 필요한 인적 개입을 최소화하고 자동으로 수행되는 자동 액세스 모델을 구축할 수 있습니다.

2. 음악 추천 엔진

이 데이터 과학 프로젝트에서 개발자는 사용자가 들을 가능성이 더 높은 음악 추천 시스템을 구축해야 합니다. 시간 창 내에서 첫 번째 관찰 가능한 청취 이벤트가 트리거된 후 사용자가 노래를 다시 들을 기회를 예측하여 수행됩니다.

3. 식물 종 식별을 위한 이미지 분류기 구축

이 프로젝트의 주요 목표는 식물의 이미지를 사용하여 식물을 다른 종의 식물로 분류하고 식별하는 것입니다. 식물의 질감, ​​가장자리, 모양 및 특징은 식물의 다른 종으로 정확하게 분류되어야 합니다.

4. 스마트폰 데이터 세트를 이용한 인간 활동 인식

이 데이터 과학 프로젝트에서 개발자는 인간의 피트니스 활동을 정확하게 식별해야 하는 분류 시스템을 구축해야 합니다. 데이터는 다양한 연구 참가자의 관성 센서가 내장된 스마트폰을 사용하여 기록됩니다. 이 데이터 과학 프로젝트의 주요 목적은 활동을 눕기, 서기, 앉기, 아래층으로 걷기, 위층으로 걷기, 걷기와 같이 수행된 이벤트 중 하나로 분류하는 것입니다.

5. 제품 가격 제안

이 데이터 과학 프로젝트에서는 제품의 올바른 가격을 자동으로 예측할 수 있는 기계 학습용 알고리즘을 구축해야 합니다. 이 제품 가격은 품목 상태, 브랜드 이름, 제품 카테고리 이름 등과 같은 세부 정보를 사용하여 제안되어야 합니다.

6. 시계열 모델링 수행

이 데이터 과학 프로젝트에서는 특정 주택에 필요한 전력을 예측하여 시계열 예측을 수행해야 합니다. Prophet이라는 오픈 소스 도구가 완벽한 해답입니다. Prophet은 미래 및 시계열 모델링의 추세를 예측하는 데 사용되는 예측 도구입니다.

7. 분류 문제로서의 신용카드 사기 탐지

이 프로젝트에는 거래 데이터 세트 및 예측 모델을 사용한 신용 카드 거래의 사기 예측이 포함됩니다. 날로 증가하는 사기 거래 건수로 인해 금융 기관은 패턴을 인식하여 사기 거래를 예측할 필요가 있습니다.

8. Python에서 NLP를 사용하여 의미하는 Quora 질문 쌍 예측

여러 사용자가 동일한 의미 또는 의도를 갖고 다른 단어로 입력된 두 개 이상의 유사한 질문을 게시하는 경우가 많이 있습니다. 이 데이터 과학 프로젝트의 주요 목표는 동일한 목적을 가진 두 개의 다른 정족수 질문을 예측하는 것입니다.

이것은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 수행됩니다. 동일한 의도를 가진 여러 질문이 있지만 모든 유사한 질문에 대해 하나의 동일한 답변만 필요합니다. 질문과 답변의 중복을 피하기 위해 현실 세계에서 Quora는 이러한 유형의 문제를 해결할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 사용합니다. NLP의 응용 프로그램에 대해 자세히 알아보십시오.

9. 차선책을 찾기 위한 고객 기반 예측 분석

이 머신 러닝 프로젝트에서 개발자는 다양한 제품에 대한 고객의 구매 금액을 예측할 수 있는 모델을 구축해야 합니다. 이러한 방식으로 회사는 다양한 제품에 대해 고객에게 개인화된 제안을 생성할 수 있습니다.

모든 기업은 고객의 구매 행동을 이해하기를 원하며 이러한 유형의 기계 학습 프로젝트는 매우 유용합니다. 블랙 프라이데이와 같은 특별 판매 행사에 많은 데이터가 생성됩니다. 여기에는 구매 금액, 제품 카테고리, 제품 ID, 제품 세부 정보, 고객의 현재 도시, 고객이 머무르는 도시 유형, 고객의 결혼 상태, 소비자의 성별, 소비자의 연령, 고객의 인구 통계 등과 같은 정보가 포함됩니다. 모든 데이터는 고객이 구매할 가능성이 더 높은 다음 제안을 고객에게 제공하는 데 사용됩니다.

10. 익스피디아 호텔 추천 데이터 과학 프로젝트

이 데이터 과학 프로젝트에서는 고객이 예약하고 머물 가능성이 더 높은 호텔을 예측하고 고객에게 추천해야 합니다. 이 데이터 과학 프로젝트의 주요 목표는 사용자 이벤트 및 검색 속성과 관련된 속성을 기반으로 소비자의 예약 결과를 예측하는 것입니다.

11. 대출 채무 불이행 예측

이 프로젝트의 주요 목표는 제공된 고객의 세부 정보를 기반으로 대출 자격 프로세스를 실시간으로 자동화하는 것입니다. 신용 기록, 대출 금액, 소득, 부양 가족 수, 교육, 결혼 여부 및 성별과 같은 정보를 기반으로 대출 자격이 있는 사람과 그렇지 않은 사람을 예측해야 합니다.

12. BigMart 판매 예측에 대한 Python의 데이터 과학 프로젝트

Python의 데이터 과학 프로젝트에서 데이터 과학자는 예측 모델을 사용하여 주어진 Big Mart 매장에서 각 제품의 매출을 찾아야 합니다. 상점과 제품의 속성을 이해하여 예측을 위한 예측 모델을 구축해야 합니다. 매장과 상품의 특징은 상품의 매출 증대에 중요한 역할을 합니다.

13. 직업 추천 챌린지-예측

Python의 이 데이터 과학 프로젝트에서 개발자의 주요 목표는 기계 학습 모델을 구축하여 사용자가 해당 직무에 지원할지 예측하는 것입니다. 근무 이력, 인구 통계 및 과거 지원과 같은 정보는 입사 지원을 예측하는 데 사용됩니다.

구인 포털은 사용자가 필요한 직업을 쉽게 찾을 수 있는 회사에 더 많은 가치를 창출하기 위해 더 나은 직업 추천 엔진이 필요합니다. 이러한 회사는 비즈니스의 필수적인 부분인 직업 추천 알고리즘을 개선하고 사용자 경험을 향상하기를 원합니다.

14. MNIST 데이터 세트를 사용하여 필기 숫자 분류

이 파이썬 언어의 데이터 과학 프로젝트에서 개발자는 손으로 쓴 한 자리 숫자의 이미지를 사용하여 그 숫자가 무엇인지 결정하는 모델을 구축해야 합니다. 이미지 인식 기술과 기계 학습 알고리즘을 사용하여 손으로 쓴 숫자를 정확하게 결정해야 합니다. 개발자는 숫자 예측의 정확도를 높이는 데 집중해야 합니다.

15. 샌프란시스코시 직원 급여 데이터 탐색

Python의 데이터 과학 프로젝트에서 데이터 과학자는 고용한 직원의 종류와 보수를 분석하여 시 정부의 업무를 이해해야 합니다. 이는 이름, 직위, 기간 동안 제공된 보상 등과 같은 정보가 포함된 데이터 세트를 사용하여 수행됩니다.

16. 전 국 보험 구매 예측 챌린지 솔루션

이 데이터 과학 프로젝트에서는 고객이 여러 견적을 받은 후 구매할 가능성이 더 높은 자동차 보험 정책을 예측해야 합니다. 견적 내역 및 보험 적용 범위와 같은 정보를 사용하여 예측해야 합니다. 은행/보험 산업에서 데이터 과학의 응용 프로그램에 대해 자세히 읽어보십시오.

결론

다음은 Python을 사용하여 개발된 최고의 데이터 과학 프로젝트 중 일부입니다. 이 기사가 귀하에게 유익한 정보가 되었기를 바랍니다.

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