16 proiecte de top Data Science în Python despre care trebuie să știți

Știința datelor este un domeniu în creștere rapidă a informaticii, cu o multitudine de aplicații în lumea modernă. Știința datelor este un amestec de matematică, statistică și algoritmi de calcul. Python, de departe, sa dovedit a fi unul dintre cele mai bune limbaje de programare în care algoritmii de știință a datelor. Să aruncăm o privire la cele mai notabile proiecte de știință a datelor construite în Python.

Cele mai bune proiecte de știință a datelor în Python

1. Preziceți nevoile de acces la computer ale angajaților

În acest proiect de știință a datelor în Python, oamenii de știință ai datelor trebuie să gestioneze nivelul de acces la datele care ar trebui să fie acordat unui angajat dintr-o organizație, deoarece există o cantitate considerabilă de date care pot fi utilizate greșit având în vedere rolul unui angajat în Compania.

Accesul la resursele și datele din companie ar trebui să fie limitat în funcție de rolul unui angajat. Folosind Data Science, se poate construi un model de auto-acces care va minimiza implicarea umană necesară pentru revocarea sau acordarea accesului angajatului și se va face automat.

2. Motor de recomandare muzicală

În acest proiect de știință a datelor, un dezvoltator trebuie să construiască un sistem de recomandare muzicală în care utilizatorul este mai probabil să îl asculte. Se realizează prin prezicerea șanselor de a asculta din nou melodia de către utilizator după ce primul său eveniment de ascultare observabil a fost declanșat într-o fereastră de timp.

3. Construiți un clasificator de imagini pentru identificarea speciilor de plante

Scopul principal al acestui proiect este de a clasifica și identifica planta în diferite specii de plante folosind imaginile plantelor. Textura, marginea, forma și caracteristicile plantelor trebuie clasificate cu precizie în diferite specii de plante.

4. Recunoașterea activității umane utilizând setul de date pentru smartphone

În acest proiect de știință a datelor, un dezvoltator trebuie să construiască un sistem de clasificare în care activitățile de fitness ale oamenilor trebuie identificate cu precizie. Datele sunt înregistrate folosind un smartphone care conține senzori inerțiali încorporați pe diferiți participanți la studiu. Obiectivul principal al acestui proiect de știință a datelor este de a clasifica activitățile într-unul dintre evenimentele desfășurate, cum ar fi culcat, stând în picioare, așezat, mers jos, mers sus, mers.

5. Sugestie de preț pentru produse

În acest proiect de știință a datelor, trebuie să construim un algoritm pentru învățarea automată care poate prezice automat prețurile corecte ale produselor. Aceste prețuri ale produselor trebuie sugerate folosind detalii precum starea articolului, numele mărcii, numele categoriei de produse etc.

6. Efectuarea modelării serii temporale

În acest proiect de știință a datelor, va trebui să faceți previziuni în serie de timp, prezicând necesarul de energie electrică pentru o anumită casă. Instrumentul open-source numit Prophet este răspunsul perfect. Profetul este un instrument de prognoză care este construit de și este folosit pentru prognoza tendințelor în modelarea viitoare și a serii de timp.

7. Detectarea fraudei cu cardul de credit ca problemă de clasificare

Acest proiect include predicția fraudei în tranzacțiile cu cardul de credit folosind setul de date tranzacționale și modele predictive. Datorită numărului tot mai mare de tranzacții de fraudă în fiecare zi, instituția financiară trebuie să prezică tranzacția de fraudă recunoscând tiparul.

8. Preziceți semnificația perechilor de întrebări Quora folosind NLP în Python

Există de multe ori în Quora în care utilizatori diferiți vor posta două sau mai multe întrebări similare cu același sens sau intenție, care sunt tastate în cuvinte diferite. Scopul principal al acestui proiect de știință a datelor este de a prezice care două întrebări de quora diferite au același scop.

Acest lucru se face folosind procesarea limbajului natural (NLP). Vor exista mai multe întrebări cu aceeași intenție, dar este necesar un singur răspuns pentru toate acele întrebări similare. Pentru a evita întrebările și răspunsurile duplicate, Quora folosește în lumea reală un algoritm de învățare automată care poate rezolva aceste tipuri de probleme. Citiți mai multe despre aplicațiile NLP.

9. Analize predictive bazate pe client pentru a găsi următoarea cea mai bună ofertă

În acest proiect de învățare automată, dezvoltatorul va trebui să construiască un model care poate prezice cantitatea de achiziție a clienților față de diferite produse. În acest fel, o companie poate crea oferte personalizate către client față de diferite produse.

Toate companiile doresc să înțeleagă comportamentul de cumpărare al unui client și acest tip de proiect de învățare automată le este de mare ajutor. O mulțime de date sunt generate cu ocazia vânzărilor speciale, cum ar fi Black Friday. Acestea includ informații precum valoarea achiziției, categoria produsului, codul produsului, detaliile produsului, orașul actual al clientului, tipul orașului în care locuiește clientul, starea civilă a clientului, sexul consumatorului, vârsta consumatorului, datele demografice ale clientului etc. Toate datele sunt folosite pentru a oferi clientului următoarea ofertă, pe care un client este mai probabil să o cumpere.

10. Proiectul Expedia Hotel Recommendations Data Science

În acest proiect de știință a datelor, cineva trebuie să prezică și să recomande clientului hotelul unde este mai probabil să rezerve și să stea. Scopul principal al acestui proiect de știință a datelor este de a prezice rezultatul rezervării pentru un consumator pe baza atributelor asociate cu evenimentul utilizatorului și cu atributele de căutare ale acestuia.

11. Predicția neîndeplinirii obligațiilor de împrumut

Scopul principal al acestui proiect este de a automatiza procesul de eligibilitate a împrumutului în timp real pe baza detaliilor clienților furnizate. Trebuie să preziceți cine este eligibil pentru împrumut și cine nu este probabil pe baza unor informații precum Istoricul creditului, Suma împrumutului, Venitul, Numărul de persoane aflate în întreținere, Educație, Starea civilă și Sexul.

12. Proiect Data Science în Python pe BigMart Sales Prediction

În acest proiect de știință a datelor Python, un cercetător de date va trebui să afle vânzările fiecărui produs la un anumit magazin Big Mart folosind modelul predictiv. Va trebui să construiți un model predictiv pentru predicție prin înțelegerea proprietăților magazinelor și produselor. Caracteristicile magazinelor și produselor joacă un rol vital în creșterea vânzărilor produsului.

13. Recomandări de locuri de muncă Provocare-Predicție

În acest proiect de știință a datelor în Python, obiectivul principal al unui dezvoltator este de a construi un model de învățare automată pentru a prezice ce utilizator va aplica pentru un loc de muncă. Informațiile precum istoricul de muncă, datele demografice și aplicațiile anterioare sunt folosite pentru a face predicția pentru aplicarea unui loc de muncă.

Portalurile de locuri de muncă necesită un motor de recomandare de locuri de muncă mai bun pentru a crea mai multă valoare pentru compania lor, unde un utilizator poate găsi cu ușurință un loc de muncă de care are nevoie. Aceste companii doresc să-și îmbunătățească algoritmii de recomandare a locurilor de muncă, care este o parte integrantă a afacerii lor și să îmbunătățească experiența utilizatorului.

14. Clasificarea cifrelor scrise de mână folosind setul de date MNIST

În acest proiect de știință a datelor din limbajul Python, un dezvoltator va trebui să construiască un model în care o imagine a unei singure cifră scrisă de mână este utilizată pentru a determina ce este acea cifră. Va trebui să utilizați tehnici de recunoaștere a imaginilor și un algoritm de învățare automată pentru a determina cu exactitate acele cifre scrise de mână. Dezvoltatorul ar trebui să se concentreze pe creșterea ratei de precizie a predicției cifrei.

15. Explorați datele salariale angajaților din orașul San Francisco

În acest proiect de știință a datelor în Python, un cercetător de date va trebui să înțeleagă funcționarea guvernului orașului, analizând tipul de angajați pe care îi angajează și cât de mult sunt compensați. Acest lucru se realizează prin utilizarea seturilor de date care conțin informații precum numele, titlul postului, compensația acordată pentru perioadă etc.

16. Soluția de provocare pentru previziunea achizițiilor de asigurări pentru toate statele

În acest proiect de știință a datelor, va trebui să preziceți polița de asigurare auto pe care un client este mai probabil să o cumpere după ce a primit mai multe oferte. Predicția trebuie făcută folosind informații precum istoricul cotațiilor și acoperirea asigurării. Citiți mai multe despre aplicațiile Data Science în industria bancară/asigurărilor.

Concluzie

Iată câteva dintre cele mai bune proiecte de știință a datelor dezvoltate folosind Python. Sperăm că acest articol a fost informativ pentru dvs.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.