16 โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลชั้นนำใน Python ที่คุณต้องรู้จัก

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เติบโตอย่างรวดเร็วพร้อมการใช้งานมากมายในโลกสมัยใหม่ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นการผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์ สถิติ และอัลกอริธึมการคำนวณ Python ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดซึ่งอัลกอริธึมวิทยาศาสตร์ข้อมูล มาดูโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่โดดเด่นที่สุดที่สร้างขึ้นใน Python

โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลชั้นนำใน Python

1. คาดการณ์ความต้องการการเข้าถึงคอมพิวเตอร์ของพนักงาน

ในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน Python นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องจัดการระดับการเข้าถึงข้อมูลที่ควรมอบให้พนักงานในองค์กร เนื่องจากมีข้อมูลจำนวนมากที่สามารถนำไปใช้ในทางที่ผิดได้เมื่อพิจารณาถึงบทบาทของพนักงานใน บริษัท.

การเข้าถึงทรัพยากรและข้อมูลในบริษัทควรถูกจำกัดตามบทบาทของพนักงาน เมื่อใช้ Data Science เราสามารถสร้างแบบจำลองการเข้าถึงอัตโนมัติซึ่งจะช่วยลดการมีส่วนร่วมของมนุษย์ที่จำเป็นในการเพิกถอนหรือให้สิทธิ์การเข้าถึงแก่พนักงานและจะดำเนินการโดยอัตโนมัติ

2. เครื่องมือแนะนำเพลง

ในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้ นักพัฒนาซอฟต์แวร์จำเป็นต้องสร้างระบบแนะนำเพลงที่ผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะฟังมากขึ้น ทำได้โดยคาดการณ์โอกาสในการฟังเพลงอีกครั้งโดยผู้ใช้หลังจากเหตุการณ์การฟังที่สังเกตได้ครั้งแรกเกิดขึ้นภายในกรอบเวลา

3. สร้างภาพลักษณนามสำหรับการระบุชนิดพันธุ์พืช

เป้าหมายหลักของโครงการนี้คือการจัดประเภทและระบุพืชเป็นพืชชนิดต่างๆ โดยใช้ภาพของพืช พื้นผิว ขอบ รูปร่าง และลักษณะเฉพาะของพืชต้องจำแนกตามชนิดของพืชได้อย่างถูกต้อง

4. การจดจำกิจกรรมของมนุษย์โดยใช้ชุดข้อมูลสมาร์ทโฟน

ในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้ นักพัฒนาจำเป็นต้องสร้างระบบการจำแนกประเภทที่ต้องระบุกิจกรรมการออกกำลังกายของมนุษย์อย่างถูกต้อง ข้อมูลจะถูกบันทึกโดยใช้สมาร์ทโฟนที่มีเซ็นเซอร์เฉื่อยฝังอยู่ในผู้เข้าร่วมการศึกษาที่แตกต่างกัน วัตถุประสงค์หลักของโครงงาน Data Science นี้ คือการจำแนกกิจกรรมออกเป็นเหตุการณ์ใดเหตุการณ์หนึ่งที่ทำขึ้น เช่น นอน ยืน นั่ง เดินลงบันได เดินขึ้นบันได เดินขึ้นบันได

5. ราคาสินค้าแนะนำ

ในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้ เราต้องสร้างอัลกอริทึมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถทำนายราคาผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมได้โดยอัตโนมัติ ต้องแนะนำราคาสินค้าเหล่านี้โดยใช้รายละเอียด เช่น สภาพสินค้า ชื่อแบรนด์ ชื่อหมวดหมู่สินค้า ฯลฯ

6. การแสดงแบบจำลองอนุกรมเวลา

ในโครงการ Data Science นี้ เราจะต้องพยากรณ์อนุกรมเวลาโดยทำนายความต้องการไฟฟ้าสำหรับบ้านบางหลัง เครื่องมือโอเพนซอร์ซที่เรียกว่าศาสดาเป็นคำตอบที่สมบูรณ์แบบ ศาสดาเป็นเครื่องมือพยากรณ์ที่สร้างขึ้นและใช้สำหรับการคาดการณ์แนวโน้มในการสร้างแบบจำลองอนุกรมเวลาในอนาคตและ

7. การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิตเป็นปัญหาการจำแนกประเภท

โปรเจ็กต์นี้ประกอบด้วยการคาดการณ์การฉ้อโกงในธุรกรรมบัตรเครดิตโดยใช้ชุดข้อมูลธุรกรรมและแบบจำลองการคาดการณ์ เนื่องจากจำนวนธุรกรรมการฉ้อโกงที่เพิ่มขึ้นทุกวัน สถาบันการเงินจำเป็นต้องทำนายธุรกรรมการฉ้อโกงด้วยการรับรู้รูปแบบ

8. ทำนายความหมายของคู่คำถาม Quora โดยใช้ NLP ใน Python

มีหลายครั้งในโควราที่ผู้ใช้ต่างกันจะโพสต์คำถามที่คล้ายกันตั้งแต่สองคำถามขึ้นไปโดยมีความหมายหรือเจตนาเดียวกันซึ่งพิมพ์ด้วยคำต่างกัน เป้าหมายหลักของโครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้คือการทำนายว่าคำถามโควราสองข้อที่ต่างกันมีจุดประสงค์เดียวกัน

ทำได้โดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) จะมีคำถามหลายข้อที่มีเจตนาเดียวกัน แต่ต้องมีคำตอบเดียวสำหรับคำถามที่คล้ายคลึงกันทั้งหมด เพื่อหลีกเลี่ยงคำถามและคำตอบที่ซ้ำกัน Quora จะใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งสามารถแก้ปัญหาประเภทนี้ได้ อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับแอปพลิเคชันของ NLP

9. การวิเคราะห์เชิงทำนายตามลูกค้าเพื่อค้นหาข้อเสนอที่ดีที่สุดถัดไป

ในโครงการแมชชีนเลิร์นนิงนี้ ผู้พัฒนาจะต้องสร้างแบบจำลองที่สามารถคาดการณ์ปริมาณการซื้อของลูกค้าเทียบกับผลิตภัณฑ์ต่างๆ ด้วยวิธีนี้ บริษัทสามารถสร้างข้อเสนอส่วนบุคคลให้กับลูกค้าโดยเทียบกับผลิตภัณฑ์ต่างๆ

บริษัททั้งหมดต้องการทำความเข้าใจพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า และโครงการการเรียนรู้ของเครื่องประเภทนี้มีประโยชน์มากสำหรับพวกเขา ข้อมูลจำนวนมากถูกสร้างขึ้นในโอกาสการขายพิเศษ เช่น Black Friday ซึ่งรวมถึงข้อมูลต่างๆ เช่น จำนวนการซื้อ หมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ รหัสผลิตภัณฑ์ รายละเอียดผลิตภัณฑ์ เมืองปัจจุบันของลูกค้า ประเภทเมืองที่ลูกค้าเข้าพัก สถานภาพการสมรสของลูกค้า เพศของผู้บริโภค อายุของผู้บริโภค ข้อมูลประชากรของลูกค้า เป็นต้น ข้อมูลทั้งหมดใช้เพื่อเสนอข้อเสนอต่อไปแก่ลูกค้าซึ่งลูกค้ามีแนวโน้มที่จะซื้อมากกว่า

10. โปรเจกต์วิทยาศาสตร์ข้อมูลคำแนะนำโรงแรมของ Expedia

ในโครงการ Data Science นี้ เราต้องทำนายและแนะนำโรงแรมให้กับลูกค้าที่เขาหรือเธอมีแนวโน้มที่จะจองและเข้าพักมากกว่า เป้าหมายหลักของโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้คือการคาดการณ์ผลการจองสำหรับผู้บริโภคโดยพิจารณาจากแอตทริบิวต์ที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ของผู้ใช้และแอตทริบิวต์การค้นหาของเขา

11. การคาดการณ์ผิดนัดเงินกู้

เป้าหมายหลักของโครงการนี้คือการทำให้กระบวนการมีสิทธิ์ได้รับเงินกู้เป็นไปโดยอัตโนมัติตามเวลาจริงตามรายละเอียดของลูกค้าที่ได้รับ หนึ่งต้องคาดการณ์ว่าใครมีสิทธิ์ได้รับเงินกู้และใครที่ไม่น่าจะเป็นไปตามข้อมูลเช่นประวัติเครดิต, จำนวนเงินกู้, รายได้, จำนวนผู้อยู่ในอุปการะ, การศึกษา, สถานภาพการสมรสและเพศ

12. โครงการ Data Science ใน Python เกี่ยวกับการคาดการณ์ยอดขายของ BigMart

ในโครงการ Data Science ของ Python นี้ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะต้องค้นหายอดขายของแต่ละผลิตภัณฑ์ที่ร้าน Big Mart ที่ระบุโดยใช้แบบจำลองการคาดการณ์ หนึ่งจะต้องสร้างแบบจำลองการทำนายสำหรับการทำนายโดยทำความเข้าใจคุณสมบัติของร้านค้าและผลิตภัณฑ์ คุณสมบัติของร้านค้าและผลิตภัณฑ์มีบทบาทสำคัญในการเพิ่มยอดขายของผลิตภัณฑ์

13. ความท้าทายในการแนะนำงาน-การทำนาย

ในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน Python เป้าหมายหลักของนักพัฒนาคือการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ว่าผู้ใช้งานรายใดจะสมัครงาน ข้อมูลต่างๆ เช่น ประวัติการทำงาน ข้อมูลประชากร และการสมัครที่ผ่านมา ใช้เพื่อคาดการณ์การสมัครงาน

พอร์ทัลงานต้องการเครื่องมือแนะนำงานที่ดีกว่าเพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับบริษัทของพวกเขา ซึ่งผู้ใช้สามารถหางานที่เขาหรือเธอต้องการได้อย่างง่ายดาย บริษัทเหล่านี้ต้องการปรับปรุงอัลกอริธึมการแนะนำงานซึ่งเป็นส่วนสำคัญของธุรกิจและเพื่อเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้

14. การจำแนกตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือโดยใช้ MNIST Dataset

ในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลของภาษาไพ ธ อน นักพัฒนาจะต้องสร้างแบบจำลองซึ่งใช้รูปภาพของตัวเลขหลักเดียวที่เขียนด้วยลายมือเพื่อกำหนดว่าตัวเลขนั้นคืออะไร เราต้องใช้เทคนิคการจดจำภาพและอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อกำหนดตัวเลขที่เขียนด้วยลายมืออย่างถูกต้อง ผู้พัฒนาควรเน้นที่การเพิ่มอัตราความแม่นยำในการทำนายตัวเลข

15. สำรวจข้อมูลเงินเดือนพนักงานเมืองซานฟรานซิสโก

ในโครงการ Data Science ใน Python นี้ Data Scientist จะต้องเข้าใจการทำงานของรัฐบาลเมืองโดยการวิเคราะห์ประเภทของพนักงานที่จ้างงานและจำนวนเงินชดเชยที่พวกเขาได้รับ ทำได้โดยใช้ชุดข้อมูลที่มีข้อมูล เช่น ชื่อ ตำแหน่งงาน ค่าตอบแทนที่ได้รับสำหรับช่วงเวลา เป็นต้น

16. โซลูชันท้าทายการคาดการณ์การซื้อประกันทุกรัฐ

ในโครงการ Data Science นี้ เราจะต้องคาดการณ์กรมธรรม์ประกันภัยรถยนต์ที่ลูกค้ามีแนวโน้มจะซื้อมากขึ้นหลังจากได้รับใบเสนอราคาหลายรายการ การคาดการณ์ต้องทำโดยใช้ข้อมูลเช่นประวัติใบเสนอราคาและความคุ้มครองของการประกันภัย อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้งาน Data Science ในอุตสาหกรรมการธนาคาร / ประกันภัย

บทสรุป

นี่คือโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุดบางส่วนที่พัฒนาโดยใช้ Python เราหวังว่าบทความนี้จะให้ข้อมูลแก่คุณ

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว