17 흥미로운 연말 프로젝트 아이디어 및 주제 [2022]

졸업 과정의 마지막 해는 교육 및 전문적인 그루밍의 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 컴퓨터 과학 및 공학(CSE), 컴퓨터 공학(CE)/컴퓨터 과학(CS), 정보 기술(IT), 전기 및 컴퓨터 공학(ECE)과 같은 과학 흐름 졸업 과정의 초기 3년은 이론적인 측면에 중점을 두지만, 마지막 해에 학생들은 이론적 지식을 테스트하게 됩니다. 이것은 학생들이 실제 과제와 프로젝트를 수행할 때입니다.

과정 커리큘럼에 마지막 해 프로젝트를 포함시키는 주요 목표는 학생들이 이론 지식을 실제 사용에 적용하도록 장려하는 것입니다. 마지막 해 프로젝트를 진행함으로써 학생들은 실제 엔지니어링 및 비즈니스 문제를 해결하기 위한 실용적인 기술과 지적 능력을 결합할 수 있습니다.

학습자는 평균 58%의 급여 인상을 받으며 최고는 최대 400%입니다.

학생들은 전문 연구 영역에서 마지막 해 프로젝트를 선택하여 해당 영역에서 포괄적인 지식을 습득하고 틈새 기술을 구축할 수 있습니다. 또한, 학생들은 마지막 해 프로젝트에서 작업하는 동안 실제 기능 프로세스에 대한 보다 심층적인 통찰력을 얻습니다. 최종 연도 프로젝트의 목표는 다음과 같습니다.

• 학생들이 실무 능력을 발휘할 수 있는 플랫폼을 만듭니다.
• 학생들이 학위 과정에서 얻은 주제 지식을 적용하도록 권장합니다.
• 학생들이 창의적 사고, 분석 능력, 팀워크 및 의사 소통 기술과 같은 지적 자질을 연마하도록 돕습니다.

마지막 해 프로젝트는 학생들이 처음부터 새로운 시스템을 구축하여 창의적 능력을 확장할 수 있도록 설계되었습니다. 또한 이러한 프로젝트는 학생들이 구두 및 서면 의사 소통 기술을 개발하도록 합니다. 구두 기술은 학생들이 감독자와 일대일 상호 작용 및 토론 세션에 참여할 때 프로젝트 개발 프로세스 전반에 걸쳐 개발되는 반면, 서면 기술은 상세한 보고서 작성을 통해 개발됩니다. 이 보고서는 각 학생의 최종 평가에 중추적인 역할을 합니다.

결론 - 마지막 해 프로젝트는 학생들이 전문적인 세계를 준비할 수 있도록 합니다. 결국 이력서에 실제 경험과 프로젝트가 강조 표시되면 잠재적 고용주의 눈을 사로잡기가 더 쉽습니다.

1학년 학생이라면 이 기사가 딱 필요합니다! 오늘 우리는 선택 과정을 훨씬 쉽게 만들어줄 몇 가지 마지막 해 프로젝트 아이디어에 대해 이야기할 것입니다. 자, 바로 본론으로 들어가겠습니다!

읽기: 인도에서 가장 높은 급여를 받는 직업 상위 10개

시도해 볼 가치가 있는 마지막 해 프로젝트 아이디어

Python 프로젝트, 데이터 과학 프로젝트 및 기계 학습 프로젝트로 나누어 마지막 해 프로젝트 아이디어 목록을 작성했습니다.

파이썬 마지막 해 프로젝트

1. 알람 시계

이 초급 수준의 Python 프로젝트는 거의 모든 사람이 매일 알람 시계를 사용하기 때문에 매우 실용적입니다. 이 프로젝트는 독특한 트위스트가 있는 CLI(명령줄 인터페이스) 응용 프로그램입니다. 시계, 알람, 스톱워치 및 타이머와 같은 표준 알람 시계 기능 외에도 이 알람 시계에는 YouTube 통합 기능이 있습니다. 텍스트 파일에 YouTube 링크를 포함하고 파일을 읽도록 애플리케이션을 코딩할 수 있습니다. 따라서 알람 시간을 설정하면 앱이 텍스트 파일에 저장된 임의의 YouTube 링크를 선택하고 동영상 재생을 시작합니다.

2. 주소록

주소록 프로젝트는 사용자가 여러 연락처 세부 정보를 추가하여 목록 형식으로 표시할 수 있는 매우 간단한 GUI 응용 프로그램입니다. 사용자는 이름, 연락처 번호 및 주소와 같은 연락처 세부 정보를 추가하고 저장할 수 있습니다. 새 연락처 정보를 추가하려면 사용자가 텍스트 필드에 원하는 정보를 입력하고 추가 버튼을 클릭하여 레코드를 추가해야 합니다. 또한 더 이상 필요하지 않은 연락처 레코드를 삭제할 수도 있습니다. 이 Python 마지막 해 프로젝트의 세 가지 핵심 구성 요소는 AddressBook.py, db.py 및 gui.py입니다.

3. 환율 계산기

목록에 있는 또 다른 GUI 응용 프로그램인 이 프로젝트에는 한 통화의 가치를 다른 통화 단위로 변환할 수 있는 통화 변환기를 구축하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어, 인도 루피를 달러나 파운드로 또는 그 반대로 변환할 수 있습니다. 여기에 있는 문제는 통화 가치가 매일 변동한다는 것입니다. 그러나 업데이트된 통화 값이 포함된 Excel 스프레드시트를 가져와서 이 문제를 해결할 수 있습니다. 이 프로젝트를 빌드하려면 Python 프로그래밍 및 Pygame 라이브러리에 대한 기본 지식이 있어야 합니다.

4. 매직 8볼

이것은 초보자를 위한 매우 재미있는 프로젝트입니다. 매직 8 볼은 운세와 조언 찾기를 위해 설계된 구형 장난감입니다. 이 애플리케이션은 장난감 Magic 8 공과 마찬가지로 사용자의 질문에 대한 답변도 제공합니다. 그러나 여기에서는 사용자가 질문을 입력하고 "진행 중" 메시지를 표시하고 마지막으로 답변을 공개하도록 허용해야 합니다. 예를 들어 사용자가 "내가 가장 좋아하는 색은 무엇입니까?"라고 묻는 경우 대답은 임의의 색상 이름 또는 간단한 "예" 또는 "아니오"일 수 있습니다. 따라서 최소 10~20개의 응답을 프로그래밍해야 합니다. 또한 앱에는 사용자가 게임을 계속하거나 종료할 수 있는 옵션이 있어야 합니다.

5. 주사위 롤링 시뮬레이터

주사위 굴리기 시뮬레이터는 물리적 주사위의 기능을 모방할 수 있는 Python 응용 프로그램입니다. 이것은 다음과 같이 작동합니다. 사용자가 게임에서 주사위를 굴릴 때 1에서 6 사이의 임의의 숫자를 생성하고 최종 답을 표시합니다. 프로그램에 주사위를 반복적으로 굴리는 옵션이 있기 때문에 사용자는 원하는 횟수만큼 주사위를 굴릴 수 있습니다. 기본적으로 주사위 굴리기 시뮬레이터는 사용자가 주사위를 굴릴 때마다 임의의 숫자를 선택하고 표시할 수 있어야 합니다.

확인: Python 프로젝트 아이디어

데이터 과학 마지막 해 프로젝트

1. 성별 및 연령 감지 시스템

성별 및 연령 감지 응용 프로그램은 프로그래밍 기술을 강화하는 데 도움이 되는 인기 있는 데이터 과학 마지막 해 프로젝트입니다. 성별 및 연령 감지 프로젝트를 개발하려면 Python, Support Vector Machine 및 Convolutional Neural Network가 필요합니다. 다행히도 모델 학습을 위한 많은 데이터 세트를 얻을 수 있습니다. 이름에서 알 수 있듯 이 애플리케이션은 이미지 인식을 통해 개인의 성별과 나이를 예측할 수 있다. 따라서 모델에 사람의 이미지를 입력하면 성별과 나이가 표시됩니다.

2. 감정 인식 소프트웨어

이 프로젝트에서는 오디오 입력이 통합된 감정 인식 시스템을 개발합니다. 학생들이 실제 기술을 구축할 수 있는 간단하면서도 실용적인 마지막 해 프로젝트입니다. 이 프로젝트에 필요한 구성 요소는 Python, Support Vector Machine, RNN 알고리즘 및 Convolutional Neural Network입니다. 모델 훈련을 위해 다양한 음성 샘플을 가진 Vox 유명인 데이터 세트를 사용할 수 있으며 Librosa 패키지는 오디오 샘플을 추출하고 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 청각 장애가 있는 사람들에게 탁월한 응용 프로그램입니다.

3. 고객 세분화 시스템

고객 세분화는 브랜드에서 비지도 학습을 통해 대상 고객에 대한 더 깊은 통찰력을 얻기 위해 사용하는 인기 있는 방법입니다. 고객 세분화는 구매 행동, 성별, 연령, 위치, 소득, 관심사 및 선호도와 같은 요소에 따라 브랜드의 타겟 고객을 다양한 구매자 페르소나로 세분화하는 데 도움이 됩니다. 이 프로젝트는 파티션 방법을 사용하여 이러한 속성에 따라 고객을 분할합니다. 고객 세분화 프로젝트의 다른 요구 사항은 R, K-평균 클러스터링, 밀도 기반 클러스터링 및 모델 기반 클러스터링입니다.

4. 안드로이드 챗봇

안드로이드 플랫폼용 일반 챗봇입니다. 사용자의 쿼리와 그 이면의 의도를 이해하고 관련 답변을 제공하도록 설계되었습니다. 따라서 사용자가 시스템에 질문을 입력하면 봇이 키워드를 분석하고 특정 쿼리에 대한 적절한 응답을 생성합니다. 챗봇은 스포츠, 건강, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 주제에 대해 인간과 소통할 수 있습니다. 현재 챗봇이 큰 인기를 얻고 있기 때문에 이 프로젝트는 1학년 학생들에게 탁월한 선택입니다.

5. 영화 추천 시스템

온라인 콘텐츠 플랫폼이 날로 대중화되면서 개인화된 콘텐츠 제안 덕분에 추천 엔진이 디지털 영역의 최신 트렌드가 되었습니다. R과 협업 필터링을 사용하여 영화 추천 시스템을 만들 수 있습니다. 이 프로젝트의 주요 목표는 사용자의 검색 및 시청 기록을 연구하고 관심 분야에 맞는 영화를 추천하는 것입니다. 이 마지막 해 프로젝트는 추천 엔진의 메커니즘을 이해하고자 하는 지망자들에게 이상적인 선택입니다.

읽기: Python에서 챗봇을 만드는 방법은 무엇입니까?

6. 사기 앱 탐지 소프트웨어

Apple Store와 PlayStore 모두 사기성 앱으로 가득 차 있습니다. 악성 앱은 휴대폰의 정상적인 기능을 손상시킬 뿐만 아니라 휴대폰에 저장된 민감한 데이터에 액세스하여 오용할 수 있습니다. 여기에서 Apple Store/PlayStore에서 앱에 대한 정보, 댓글 및 사용자 리뷰를 처리하여 정품 앱인지 여부를 판단할 수 있는 소프트웨어를 개발합니다. 소프트웨어는 여러 응용 프로그램을 동시에 처리할 수 있습니다.

읽기: 데이터 과학 프로젝트 아이디어

머신 러닝 마지막 해 프로젝트

1. 주가 예측 시스템

이 ML 프로젝트에서는 주식의 미래 가격을 예측할 수 있는 주가 예측기를 구축합니다. 주식 시장 데이터로 작업할 때 가장 좋은 점은 일반적으로 피드백 주기가 짧기 때문에 데이터 분석가가 새로운 시장 데이터를 사용하여 주가 예측을 쉽게 확인할 수 있다는 것입니다. 그러나 주식 시장 데이터는 매우 세분화되고 다양하며 변동성이 큰 경향이 있습니다.

이 주가 예측기를 모델링하여 분기별 보고서의 기본 지표를 기반으로 조직의 6개월 가격 움직임을 예측하는 것과 같은 간단한 계산을 수행할 수 있습니다. 또한 이를 모델링하여 가격 변동을 기반으로 유사한 주식을 찾고 그룹화하고 가격에 상당한 변동이 있는 기간을 식별할 수 있습니다.

2. 신용평가 시스템

신용평가 시스템은 빅데이터를 활용하여 사용자의 신용평가를 결정합니다. 이 ML 프로젝트는 소셜 네트워크 분석과 휴대폰 데이터를 결합하여 사용자의 신뢰성을 평가합니다. ML 모델은 여러 국가에서 수집한 막대한 양의 재무 데이터를 사용하고 포괄적인 재무 지표(요인)를 연구하기 때문에 신용 점수를 결정하기 위한 향상된 의사 결정 프로세스가 특징입니다.

3. 온라인 심사 및 평가 시스템

이 ML 프로젝트에서는 학생들이 온라인으로 입학 시험을 볼 수 있도록 하는 애플리케이션을 빌드합니다. 시험에서 얻은 점수에 따라 시스템은 학생에게 적합한 대학 목록을 생성합니다. 이 응용 프로그램의 주요 목표는 빠르고 번거롭지 않은 온라인 시험 응시 절차를 제공하고 결과에 거의 즉시 액세스할 수 있도록 하는 것입니다. 이 플랫폼을 통해 수행되는 입학 시험은 객관식 옵션이 있으며 내장 AI가 답을 확인합니다.

4. 스마트폰용 피트니스 활동 인식

이 ML 프로젝트는 스마트폰 데이터, 특히 휴대전화의 관성 센서를 통해 캡처된 피트니스 활동 데이터를 사용합니다. 이 피트니스 활동 인식 프로젝트의 주요 목표는 달리기, 사이클링, 스피드워킹 등과 같은 인간의 피트니스 활동을 식별할 수 있는 분류 모델을 설계하는 것입니다. 이것을 마지막 해 프로젝트 중 하나로 선택하면 ML 모델 구축 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. 다중 분류 문제를 해결하기 위해

5. 자필 숫자 분류 시스템

이 프로젝트는 딥 러닝과 신경망이 작동하는 방식을 이해하는 훌륭한 방법입니다. 기본적으로 이미지 인식을 기반으로 합니다. 이 프로젝트에 가장 적합한 데이터 세트 중 하나는 MNIST 데이터 세트입니다. 다양하고 초보자에게 친숙하기 때문입니다. 이 프로젝트에서는 기계(ML 모델)가 손으로 쓴 숫자의 이미지를 10자리(0–9)로 이해하고 분류하도록 가르치는 방법을 배웁니다. 목표는 은행 수표, 이미지, 이메일 및 숫자 항목이 포함된 모든 것과 같은 서로 다른 소스의 숫자를 인식하도록 모델을 훈련시키는 것입니다.

6. 성격 예측 시스템

이 ML 프로젝트는 고급 ML 알고리즘과 데이터 마이닝 기술을 사용하여 사용자 행동 및 특성 데이터를 추출하고 의미 있는 패턴을 찾는 자동화된 성격 분류 시스템을 구축하는 데 중점을 둡니다. 과거 분류를 기반으로 사용자의 성격을 분류하고 예측할 수도 있습니다. 시스템은 방대한 데이터베이스에 저장된 관찰 패턴을 연구하고 유사한 패턴을 기반으로 새로운 사용자의 성격을 예측합니다. 고객의 개성에 따라 개인화된 제품을 제공하는 브랜드에 유용한 도구입니다.

읽기: 기계 학습 프로젝트 아이디어

마무리

이 모든 프로젝트는 장래의 고용주에게 실제 기술과 실무 경험을 선보일 것이기 때문에 포트폴리오에 훌륭하게 추가될 것입니다. 그렇다면 이 중 마지막 해 프로젝트로 어떤 것을 선택하시겠습니까?

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