7 แนวคิดโครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่น่าสนใจในปี 2565

เผยแพร่แล้ว: 2021-01-08

การมีประสบการณ์จริงถือเป็นสิ่งมีค่ามากกว่าในปัจจุบัน ซึ่งถือเป็นสิ่งที่ดีที่สุดเพราะนักเรียนเชิงรุกจะได้เปรียบคนอื่นผ่านความรู้เชิงปฏิบัติทั้งหมดในสาขานี้ Data Science ก็ไม่มีข้อยกเว้นสำหรับกฎนั้น ถือเป็นหนึ่งในสาขาที่ปฏิบัติได้จริงที่สุด และเพื่อที่จะเติบโตในสาขาเดียวกันนั้นต้องอาศัยประสบการณ์ตรงอย่างมากเพื่อให้สามารถรับมือกับงาน ความกดดัน และความสำเร็จทั้งหมดได้ เพื่อประโยชน์ของบทความนี้ ให้ฉันขอย้ำว่าจริงๆ แล้ว Data Science คืออะไร – ในแง่พื้นฐานที่สุด Data Science ถูกนำไปใช้กับสาขาต่างๆ ที่ให้ข้อมูลเชิงลึกและข้อมูล และสิ่งที่มีค่าจากทะเลของข้อมูล ค่อนข้างตรงไปตรงมาใช่ไหม

สำหรับการเติบโตแบบออร์แกนิกในสาขานี้ การสร้างโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมได้กลายเป็นข้อกำหนดเบื้องต้น ซึ่งนอกเหนือไปจากความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล การมีพอร์ตโฟลิโอที่โดดเด่นและสามารถทำได้ผ่านการมีส่วนร่วมในความท้าทายด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการใช้ชุดข้อมูลที่หลากหลายที่มีให้ และสร้างวิธีแก้ปัญหาสำหรับปัญหาที่เกิดขึ้น ฟังดูล้นหลามเล็กน้อยใช่ไหม ไม่ต้องกังวล นี่คือแนวคิดของโครงการ 7 ประการที่ไม่เพียงแต่ช่วยให้คุณตรวจสอบทุกอย่างจากรายการตรวจสอบประสบการณ์เชิงปฏิบัติ แต่ยังสร้างความประทับใจให้ผู้ฟังของคุณอีกด้วย (ที่นี่: ผู้จัดการการจ้างงาน)

  1. คาดการณ์ยอดขายของซูเปอร์มาร์เก็ตในช่วงวันหยุดสำคัญ (โฮลี ดิวาลี ฯลฯ):
    ซูเปอร์มาร์เก็ตมีแผนกต่างๆ มากมาย ดังนั้นเมื่อใช้ Data Science คุณสามารถคาดการณ์ได้ว่าแผนกใดได้รับผลกระทบจากวันหยุดเป็นส่วนใหญ่ และขอบเขตของผลกระทบนั้นเป็นอย่างไร สำหรับสิ่งนี้ คุณสามารถใช้ชุดข้อมูลในอดีตของบริษัทได้
  1. ผู้ แนะนำภาพยนตร์: วัตถุประสงค์ของความท้าทายนี้ค่อนข้างตรงไปตรงมา - ให้คำแนะนำเกี่ยวกับภาพยนตร์แก่ผู้ใช้ สำหรับสิ่งนี้ คุณสามารถใช้ชุดข้อมูลเลนส์ภาพยนตร์ เป็นหนึ่งในชุดข้อมูลที่ยกมามากที่สุดใน Data Science โปรเจ็กต์นี้จะช่วยให้คุณเจาะลึกลงไปอีกเล็กน้อยว่าแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งที่คุณชื่นชอบทำงานอย่างไร และใครจะรู้ อาจมีแนวคิดในการปรับปรุงระบบที่มีอยู่
  1. การคาดคะเนการจราจรในรูปแบบใหม่ของการขนส่ง: โครงการนี้จะช่วยให้คุณสามารถคาดการณ์การจราจรและการเดินเท้าในรูปแบบใหม่ของการขนส่งและให้สองเซ็นต์ของพวกเขาเกี่ยวกับวิธีการเพิ่มขึ้นและลดลงแบบเดียวกัน สำหรับสิ่งนี้ คุณสามารถใช้ชุดข้อมูลการวิเคราะห์อนุกรมเวลา ชุดข้อมูลนี้ยังเป็นที่นิยมในหมู่นักเรียนอีกด้วย สามารถใช้ในอาร์เรย์ของฟิลด์ต่างๆ เช่น การคาดการณ์ยอดขาย สภาพอากาศ แนวโน้มประจำปีที่จะเกิดขึ้น ฯลฯ ชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงสำหรับอนุกรมเวลา ซึ่งความท้าทายคือการคาดการณ์การจราจรในทุกโหมดของการขนส่งในเมือง แบบฝึกหัดนี้ประกอบด้วยแถวและคอลัมน์
  1. ทำนายอายุนักแสดง:
    หากคุณต้องการเจาะลึกลงไปใน Deep Learning คุณควรเป็นจุดเริ่มต้นในอุดมคติของคุณ สำหรับสิ่งนี้ คุณสามารถใช้ชุดข้อมูลการตรวจจับอายุของนักแสดงชาวอินเดีย ประกอบด้วยรูปภาพนับพันซึ่งถูกเลือกด้วยตนเองและครอบตัดจากวิดีโอ คุณจึงสามารถคาดหวังความหลากหลายในขนาด การแสดงออก ความละเอียด และอื่นๆ ได้
  1. ความท้าทายในการจดจำภาพขนาดใหญ่ของ ImageNet (ILSVRC):
     วัตถุประสงค์สองประการของความท้าทายนี้คือเพื่อโลคัลไลซ์วัตถุและการตรวจจับวัตถุจากวิดีโอ ทำให้มีความท้าทายที่น่าสนใจเนื่องจากสร้างอัลกอริธึมที่ดีที่สุดสำหรับการตรวจจับวัตถุและการจัดประเภทรูปภาพในขนาดใหญ่ เป้าหมายหลักของการแข่งขันซึ่งจัดขึ้นทุกปีคือการเปรียบเทียบความคืบหน้าในด้านการจัดประเภทและการตรวจจับภาพ ควบคู่ไปกับการผสมผสานงานวิจัยที่ยอดเยี่ยมเข้ากับข้อมูลที่มากขึ้น นอกจากนี้ยังวัดความคืบหน้าในการจัดทำดัชนีสำหรับคำอธิบายประกอบและการดึงข้อมูลจากการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์
  1. ทำนายอัตราการรอดตายจากผู้โดยสารทั้งหมดที่เรือ RMS Titanic มี:
    ชุดข้อมูลไททานิคให้ข้อมูลว่าใครอยู่บนเรือไททานิค RMS เมื่อมันพบกับจุดจบของภัยพิบัติในวันที่ 15 เมษายน 1912 หลังจากชนกับภูเขาน้ำแข็งในมหาสมุทรแอตแลนติก เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและยังเป็นที่นิยมใช้กันมากที่สุด ด้วย 891 แถวและ 12 คอลัมน์ ชุดนี้มีตัวแปรและการรวมกันของตัวแปรตามลักษณะส่วนบุคคล เช่น เพศ อายุ ชั้นของตั๋ว และทดสอบทักษะการจัดหมวดหมู่
  1. ตอบคำถามปลายเปิดเกี่ยวกับภาพ:
    อันนี้ออกไปสำหรับผู้ที่ชื่นชอบ Computer Vision ทุกคน สำหรับสิ่งนี้ คุณสามารถใช้ชุดข้อมูล VisualQA ซึ่งมีรูปภาพมากกว่า 200,000 ภาพ 3 คำถามต่อรูปภาพ และ 10 คำตอบตามความจริงต่อคำถาม งานของคุณคือใช้ความเข้าใจใน Computer Vision และตอบคำถามปลายเปิดที่มีอยู่ในชุดข้อมูลดังกล่าว

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

เลือกชุดข้อมูลที่คุณคิดว่าใช่สำหรับธุรกิจของคุณ และปูทางสู่ความสำเร็จในการจัดหานายจ้างที่ดีที่สุดในสาขา Data Science รับ-ตั้ง-ไป!

จะทำโครงงาน Data Science ที่ดีได้อย่างไร?

ประเด็นต่อไปนี้ควรคำนึงถึงก่อนเริ่มโครงการ Data Science: เลือกภาษาโปรแกรมที่คุณถนัด อย่างไรก็ตาม ภาษาที่เลือกควรเป็นหนึ่งในภาษาที่ต้องการ เช่น Python, R และ Scala ใช้ชุดข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้ คุณสามารถใช้ชุดข้อมูล Kaggle นอกจากนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลที่คุณใช้ไม่มีข้อผิดพลาด ค้นหาข้อผิดพลาดหรือค่าผิดปกติในชุดข้อมูลของคุณและแก้ไขก่อนที่จะฝึกโมเดลของคุณ คุณสามารถใช้เครื่องมือการแสดงภาพเพื่อค้นหาข้อผิดพลาดในชุดข้อมูลของคุณ

อธิบายองค์ประกอบหลักที่โครงการ Data Science ควรมี

องค์ประกอบต่อไปนี้เน้นสถาปัตยกรรมทั่วไปที่สุดของโครงการ Data Science - คำชี้แจงปัญหาเป็นองค์ประกอบพื้นฐานที่โครงการทั้งหมดเป็นพื้นฐาน กำหนดปัญหาที่แบบจำลองของคุณจะแก้ไขและอภิปรายถึงแนวทางที่โครงการของคุณจะปฏิบัติตาม ชุดข้อมูลเป็นองค์ประกอบที่สำคัญมากสำหรับโครงการของคุณ และควรเลือกอย่างระมัดระวัง ควรใช้ชุดข้อมูลที่ใหญ่เพียงพอจากแหล่งที่เชื่อถือได้สำหรับโปรเจ็กต์เท่านั้น อัลกอริทึมที่คุณใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์ผลลัพธ์ เทคนิคอัลกอริทึมยอดนิยม ได้แก่ อัลกอริทึมการถดถอย ต้นไม้การถดถอย อัลกอริธึม Naive Bayes และการหาปริมาณเวกเตอร์ โมเดลการฝึกอบรมเกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลของคุณกับอินพุตต่างๆ และคาดการณ์ผลลัพธ์ องค์ประกอบนี้ตัดสินความถูกต้องของโครงการของคุณ การใช้เทคนิคการฝึกอบรมที่เหมาะสมสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ดีขึ้นได้

ทักษะที่จำเป็นในการเป็น Data Scientist มีอะไรบ้าง?

ต่อไปนี้คือทักษะและเครื่องมือที่จำเป็นที่ผู้ที่ชื่นชอบ Data Science ควรเชี่ยวชาญ - ทักษะทางสถิติ รวมถึงความน่าจะเป็น ทักษะการวิเคราะห์เพื่อวิเคราะห์และทดสอบข้อมูล ภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น Python, R, Scala และ JAVA เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล เช่น Power BI Tableau, Algorithms รวมถึงการถดถอย, Decision Trees, Bayes Algorithm, Calculus and Algebra, ทักษะการสื่อสารและการนำเสนอ, ฐานข้อมูลเช่น SQL, Cloud Computing เพื่อจัดการทรัพยากร นอกเหนือจากทักษะทางเทคนิคเหล่านี้แล้ว Data Scientist มืออาชีพควรมีทักษะที่อ่อนนุ่มเพื่อสร้างคุณค่าให้กับบริษัทและปรับปรุงความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล ทักษะเหล่านี้รวมถึงการคิดอย่างมีวิจารณญาณและอยากรู้อยากเห็น การวางแนวธุรกิจ ทักษะการสื่อสารที่ชาญฉลาด การแก้ปัญหา การจัดการทีม และความคิดสร้างสรรค์