16 najlepszych projektów data science w Pythonie, o których musisz wiedzieć

Nauka o danych to szybko rozwijająca się dziedzina informatyki z niezliczonymi zastosowaniami we współczesnym świecie. Nauka o danych to połączenie matematyki, statystyki i algorytmów obliczeniowych. Python, jak dotąd, okazał się jednym z najlepszych języków programowania, w którym algorytmy data science. Przyjrzyjmy się najbardziej godnym uwagi projektom data science zbudowanym w Pythonie.

Najlepsze projekty Data Science w Pythonie

1. Przewiduj potrzeby dostępu do komputera pracowników

W tym projekcie data science w Pythonie od analityków danych wymaga się zarządzania poziomem dostępu do danych, który powinien być przyznany pracownikowi w organizacji, ponieważ istnieje znaczna ilość danych, które mogą być niewłaściwie wykorzystane, biorąc pod uwagę rolę pracownika w Firma.

Dostęp do zasobów i danych w firmie powinien być ograniczony zgodnie z rolą pracownika. Korzystając z Data Science można zbudować model auto-dostępu, który zminimalizuje zaangażowanie człowieka wymagane do cofnięcia lub przyznania dostępu pracownikowi i będzie odbywał się automatycznie.

2. Silnik rekomendacji muzyki

W tym projekcie data science programista musi zbudować system rekomendacji muzyki, w którym użytkownik z większym prawdopodobieństwem go posłucha. Odbywa się to poprzez przewidywanie szans ponownego odsłuchania utworu przez użytkownika po wyzwoleniu pierwszego obserwowalnego zdarzenia odsłuchowego w określonym oknie czasowym.

3. Zbuduj klasyfikator obrazu do identyfikacji gatunków roślin

Głównym celem tego projektu jest klasyfikacja i identyfikacja rośliny na różne gatunki roślin za pomocą obrazów roślin. Tekstura, brzeg, kształt i cechy roślin muszą być dokładnie podzielone na różne gatunki roślin.

4. Rozpoznawanie aktywności człowieka za pomocą zestawu danych ze smartfona

W tym projekcie związanym z nauką o danych programista musi zbudować system klasyfikacji, w którym aktywność fizyczna ludzi musi być dokładnie identyfikowana. Dane są rejestrowane za pomocą smartfona zawierającego wbudowane czujniki bezwładnościowe na różnych uczestnikach badania. Głównym celem tego projektu data science jest zaklasyfikowanie czynności do jednego z wykonywanych zdarzeń, takich jak leżenie, stanie, siedzenie, chodzenie po schodach, chodzenie po schodach, chodzenie.

5. Sugestia ceny produktu

W tym projekcie data science trzeba zbudować algorytm uczenia maszynowego, który może automatycznie przewidywać właściwe ceny produktów. Te ceny produktów muszą być sugerowane przy użyciu szczegółów, takich jak stan przedmiotu, nazwa marki, nazwa kategorii produktu itp.

6. Wykonywanie modelowania szeregów czasowych

W tym projekcie Data science trzeba będzie wykonać prognozowanie szeregów czasowych, przewidując zapotrzebowanie na energię elektryczną dla konkretnego domu. Narzędzie open source o nazwie Prophet jest idealną odpowiedzią. Prophet to narzędzie prognostyczne, które zostało stworzone i jest używane do prognozowania trendów w modelowaniu przyszłości i szeregów czasowych.

7. Wykrywanie oszustw związanych z kartami kredytowymi jako problem z klasyfikacją

Projekt ten obejmuje predykcję oszustw w transakcjach kartami kredytowymi z wykorzystaniem transakcyjnego zbioru danych i modeli predykcyjnych. Ze względu na rosnącą liczbę transakcji oszustw każdego dnia, instytucja finansowa musi przewidzieć transakcję oszustwa poprzez rozpoznanie wzorca.

8. Przewiduj znaczenie par pytań Quora za pomocą NLP w Pythonie

Wiele razy na quora różni użytkownicy publikują dwa lub więcej podobnych pytań o tym samym znaczeniu lub intencji, które są wpisywane różnymi słowami. Głównym celem tego projektu analizy danych jest przewidzenie, które dwa różne pytania dotyczące kworów mają ten sam cel.

Odbywa się to za pomocą przetwarzania języka naturalnego (NLP). Będzie wiele pytań o tej samej intencji, ale na wszystkie podobne pytania wymagana jest tylko jedna odpowiedź. Aby uniknąć powielania pytań i odpowiedzi, Quora używa algorytmu uczenia maszynowego, który może rozwiązać tego typu problemy w prawdziwym świecie. Przeczytaj więcej o zastosowaniach NLP.

9. Analiza predykcyjna oparta na klientach w celu znalezienia następnej najlepszej oferty

W tym projekcie uczenia maszynowego programista będzie musiał zbudować model, który może przewidzieć kwotę zakupu klienta w stosunku do różnych produktów. W ten sposób firma może tworzyć spersonalizowane oferty dla klienta w odniesieniu do różnych produktów.

Wszystkie firmy chcą zrozumieć zachowania zakupowe klienta i tego typu projekt uczenia maszynowego jest dla nich bardzo pomocny. Wiele danych jest generowanych podczas specjalnych okazji sprzedażowych, takich jak Czarny piątek. Obejmuje to informacje takie jak kwota zakupu, kategoria produktu, identyfikator produktu, szczegóły produktu, aktualne miasto klienta, typ miasta, w którym przebywa klient, stan cywilny klienta, płeć konsumenta, wiek konsumenta, dane demograficzne klienta itp. Wszystkie dane służą do zaoferowania klientowi kolejnej oferty, którą klient chętniej kupi.

10. Rekomendacje hoteli Expedia Projekt Data Science

W tym projekcie data science należy przewidzieć i polecić klientowi hotel, w którym jest bardziej prawdopodobne, że zarezerwuje i zatrzyma się. Głównym celem tego projektu analizy danych jest przewidywanie wyniku rezerwacji dla konsumenta na podstawie atrybutów skojarzonych ze zdarzeniem użytkownika i jego atrybutami wyszukiwania.

11. Przewidywanie niespłacania kredytu

Głównym celem tego projektu jest zautomatyzowanie procesu kwalifikowania pożyczki w czasie rzeczywistym na podstawie danych klientów. Trzeba przewidzieć, kto kwalifikuje się do pożyczki, a kto prawdopodobnie nie jest oparty na informacjach takich jak historia kredytowa, kwota pożyczki, dochód, liczba osób na utrzymaniu, wykształcenie, stan cywilny i płeć.

12. Projekt Data Science w Pythonie na prognozach sprzedaży BigMart

W tym projekcie data science w Pythonie data scientist będzie musiała sprawdzić sprzedaż każdego produktu w danym sklepie Big Mart za pomocą modelu predykcyjnego. Trzeba będzie zbudować model predykcyjny do prognozowania poprzez zrozumienie właściwości sklepów i produktów. Cechy sklepów i produktów odgrywają istotną rolę w zwiększeniu sprzedaży produktu.

13. Przewidywanie wyzwań w zakresie rekomendacji pracy

W tym projekcie data science w Pythonie głównym celem programisty jest zbudowanie modelu uczenia maszynowego w celu przewidzenia, który użytkownik pracy będzie ubiegał się o pracę. Informacje, takie jak historia pracy, dane demograficzne i przeszłe aplikacje, są wykorzystywane do prognozowania ubiegania się o pracę.

Portale pracy wymagają lepszego silnika rekomendacji pracy, aby stworzyć większą wartość dla ich firmy, w której użytkownik może łatwo znaleźć pracę, której potrzebuje. Firmy te chcą ulepszyć swoje algorytmy rekomendacji pracy, co jest integralną częścią ich działalności, oraz zwiększyć doświadczenie użytkownika.

14. Klasyfikowanie odręcznych cyfr za pomocą zestawu danych MNIST

W tym projekcie nauki danych języka Pythona programista będzie musiał zbudować model, w którym obraz odręcznie napisanej pojedynczej cyfry jest używany do określenia, czym jest ta cyfra. Trzeba będzie użyć technik rozpoznawania obrazu i algorytmu uczenia maszynowego, aby dokładnie określić, że cyfry pisane odręcznie. Deweloper powinien skupić się na zwiększeniu dokładności przewidywania cyfry.

15. Przeglądaj dane dotyczące wynagrodzeń pracowników w mieście San Francisco

W tym projekcie nauki o danych w Pythonie, analityk danych będzie musiał zrozumieć działanie władz miasta, analizując rodzaj zatrudnianych przez niego pracowników i wysokość wynagrodzenia. Odbywa się to za pomocą zbiorów danych, które zawierają informacje, takie jak imię i nazwisko, stanowisko, wynagrodzenie przyznane za dany okres itp.

16. Rozwiązanie Prognozy zakupu ubezpieczenia obejmującego wszystkie stany

W tym projekcie Data Science trzeba będzie przewidzieć, jaką polisę ubezpieczeniową na samochód klient z większym prawdopodobieństwem kupi po otrzymaniu kilku ofert. Przewidywania należy dokonać na podstawie informacji, takich jak historia wyceny i zakres ubezpieczenia. Przeczytaj więcej o zastosowaniach Data Science w branży bankowej/ubezpieczeniowej.

Wniosek

Oto niektóre z najlepszych projektów data science opracowanych przy użyciu Pythona. Mamy nadzieję, że ten artykuł był dla Ciebie pouczający.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.