16 лучших проектов по науке о данных на Python, о которых вы должны знать

Наука о данных — это быстрорастущая область информатики с множеством приложений в современном мире. Наука о данных представляет собой смесь математики, статистики и вычислительных алгоритмов. Python на сегодняшний день зарекомендовал себя как один из лучших языков программирования для алгоритмов обработки данных. Давайте взглянем на самые известные проекты по науке о данных, созданные на Python.

Лучшие проекты по науке о данных на Python

1. Прогнозируйте потребности сотрудников в доступе к компьютеру

В этом проекте по науке о данных в Python специалисты по данным должны управлять уровнем доступа к данным, который должен быть предоставлен сотруднику в организации, поскольку существует значительный объем данных, которые могут быть использованы не по назначению, учитывая роль сотрудника в компания.

Доступ к ресурсам и данным в компании должен быть ограничен в соответствии с ролью сотрудника. Используя науку о данных, можно построить модель автоматического доступа, которая минимизирует участие человека, необходимое для отзыва или предоставления доступа сотруднику, и будет выполняться автоматически.

2. Система музыкальных рекомендаций

В этом проекте по науке о данных разработчику необходимо создать систему музыкальных рекомендаций, в которой пользователь с большей вероятностью будет ее слушать. Это делается путем прогнозирования шансов повторного прослушивания песни пользователем после того, как во временном окне было инициировано первое наблюдаемое событие прослушивания.

3. Создайте классификатор изображений для идентификации видов растений

Основная цель этого проекта - классифицировать и идентифицировать растения по разным видам растений, используя изображения растений. Текстура, край, форма и особенности растений должны быть точно классифицированы по разным видам растений.

4. Распознавание человеческой деятельности с использованием набора данных смартфона

В этом проекте по науке о данных разработчику необходимо создать систему классификации, в которой необходимо точно идентифицировать физическую активность людей. Данные записываются с помощью смартфона со встроенными инерционными датчиками на разных участниках исследования. Основная цель этого проекта науки о данных состоит в том, чтобы классифицировать действия по одному из выполняемых событий, таких как укладка, стояние, сидение, ходьба вниз, ходьба по лестнице, ходьба.

5. Предложение по цене продукта

В этом проекте науки о данных нужно создать алгоритм машинного обучения, который может автоматически предсказывать правильные цены на продукты. Эти цены на продукты должны быть предложены с использованием таких деталей, как состояние товара, название бренда, название категории продукта и т. д.

6. Выполнение моделирования временных рядов

В этом проекте по науке о данных нужно будет прогнозировать временные ряды, прогнозируя потребность в электроэнергии для конкретного дома. Инструмент с открытым исходным кодом под названием Prophet — идеальный ответ. Пророк — это инструмент прогнозирования, созданный и используемый для прогнозирования тенденций в будущем и моделировании временных рядов.

7. Обнаружение мошенничества с кредитными картами как проблема классификации

Этот проект включает в себя прогнозирование мошенничества в транзакциях по кредитным картам с использованием набора транзакционных данных и прогностических моделей. В связи с увеличением количества мошеннических транзакций с каждым днем ​​финансовому учреждению необходимо прогнозировать мошенническую транзакцию, распознавая закономерность.

8. Прогнозирование значения пар вопросов Quora с использованием НЛП в Python

На quora много раз разные пользователи публикуют два или более похожих вопроса с одинаковым смыслом или намерением, которые набираются разными словами. Основная цель этого проекта по науке о данных — предсказать, какие два разных вопроса квора имеют одинаковую цель.

Это делается с помощью обработки естественного языка (NLP). Будет несколько вопросов с одним и тем же намерением, но на все эти похожие вопросы требуется только один ответ. Чтобы избежать дублирования вопросов и ответов, в реальном мире Quora использует алгоритм машинного обучения, который может решать проблемы такого типа. Узнайте больше о приложениях НЛП.

9. Прогнозная аналитика на основе клиентов для поиска следующего лучшего предложения

В этом проекте машинного обучения разработчику необходимо будет построить модель, которая может прогнозировать сумму покупки клиента по различным продуктам. Таким образом, компания может создавать персонализированные предложения для клиентов в отношении различных продуктов.

Все компании хотят понять покупательское поведение клиента, и этот тип проекта машинного обучения очень полезен для них. Много данных генерируется в особых случаях распродаж, таких как Черная пятница. Это включает в себя такую ​​информацию, как сумма покупки, категория продукта, идентификатор продукта, сведения о продукте, текущий город клиента, тип города, в котором находится клиент, семейное положение клиента, пол потребителя, возраст потребителя, демографические данные клиента и т. д. Все данные используются для того, чтобы предложить покупателю следующее предложение, которое покупатель с большей вероятностью купит.

10. Проект Expedia «Рекомендации отелей» по науке о данных

В этом проекте науки о данных нужно предсказать и порекомендовать клиенту отель, где он или она с большей вероятностью забронирует и остановится. Основная цель этого проекта по науке о данных — предсказать результат бронирования для потребителя на основе атрибутов, связанных с пользовательским событием и его поисковыми атрибутами.

11. Прогнозирование дефолта по кредиту

Основная цель этого проекта — автоматизировать процесс предоставления кредита в режиме реального времени на основе данных клиентов. Нужно предсказать, кто имеет право на получение кредита, а кто вряд ли на основе такой информации, как кредитная история, сумма кредита, доход, количество иждивенцев, образование, семейное положение и пол.

12. Проект Data Science на Python по прогнозированию продаж BigMart

В этом проекте по науке о данных Python специалисту по данным необходимо будет выяснить продажи каждого продукта в данном магазине Big Mart, используя модель прогнозирования. Нужно будет построить прогностическую модель для прогноза, понимая свойства магазинов и продуктов. Особенности магазинов и продуктов играют жизненно важную роль в увеличении продаж продукта.

13. Вызов-прогноз рекомендации по работе

В этом проекте по науке о данных на Python основная цель разработчика — построить модель машинного обучения, чтобы предсказать, какой пользователь работы будет претендовать на работу. Такая информация, как история работы, демографические данные и прошлые заявки, используется для прогнозирования подачи заявок на работу.

Порталы вакансий требуют лучшего механизма рекомендаций по работе, чтобы создать большую ценность для своей компании, где пользователь может легко найти работу, которая ему нужна. Эти компании хотят улучшить свои алгоритмы рекомендаций по работе, которые являются неотъемлемой частью их бизнеса, и повысить удобство работы пользователей.

14. Классификация рукописных цифр с использованием набора данных MNIST

В этом проекте по науке о данных на языке Python разработчику необходимо будет построить модель, в которой изображение рукописной одиночной цифры используется для определения того, что это за цифра. Нужно будет использовать методы распознавания изображений и алгоритм машинного обучения, чтобы точно определить эти рукописные цифры. Разработчик должен сосредоточиться на повышении точности предсказания цифры.

15. Изучите данные о зарплате сотрудников города Сан-Франциско.

В этом проекте по науке о данных на Python специалисту по данным необходимо будет понять работу городского правительства, проанализировав, каких сотрудников оно нанимает и сколько они получают. Это достигается с помощью наборов данных, которые содержат такую ​​информацию, как имя, должность, компенсация за период и т. д.

16. Решение проблемы прогнозирования покупки страховки на уровне штата

В этом проекте Data Science Project нужно будет предсказать полис страхования автомобиля, который клиент с большей вероятностью купит после получения нескольких котировок. Прогноз должен быть сделан с использованием такой информации, как история котировок и страховое покрытие. Узнайте больше о применении науки о данных в банковской/страховой сфере.

Заключение

Вот некоторые из лучших проектов по науке о данных, разработанных с использованием Python. Мы надеемся, что эта статья была для вас информативной.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.