你必须知道的 16 个 Python 顶级数据科学项目

数据科学是一个快速发展的计算机科学领域，在现代世界有无数的应用。 数据科学是数学、统计学和计算算法的融合。 到目前为止，Python 已被证明是数据科学算法中最好的编程语言之一。 让我们看一下用 Python 构建的最著名的数据科学项目。

Python 中的顶级数据科学项目

1. 预测员工计算机访问需求

在 Python 中的这个数据科学项目中，数据科学家需要管理对组织中员工的数据的访问级别，因为考虑到员工在组织中的角色，有相当多的数据可能会被滥用。公司。

应根据员工的角色限制对公司资源和数据的访问。 使用数据科学，人们可以建立一种自动访问模型，该模型将最大限度地减少撤销或授予员工访问权限所需的人工参与，并将自动完成。

2.音乐推荐引擎

在这个数据科学项目中，开发人员需要构建一个音乐推荐系统，让用户更有可能听到它。 它是通过预测用户在一个时间窗口内触发第一个可观察到的收听事件后再次收听该歌曲的机会来完成的。

3. 建立一个用于植物物种识别的图像分类器

该项目的主要目标是利用植物的图像将植物分类和识别为不同种类的植物。 植物的质地、边缘、形状和特征必须准确地分类为不同的植物种类。

4. 使用智能手机数据集的人类活动识别

在这个数据科学项目中，开发人员需要建立一个分类系统，必须准确识别人类的健身活动。 数据是使用包含不同研究参与者的嵌入式惯性传感器的智能手机记录的。 该数据科学项目的主要目标是将活动分类为所执行的事件之一，例如躺、站、坐、下楼、上楼、步行。

5.产品价格建议

在这个数据科学项目中，必须构建一种机器学习算法，可以自动预测产品的正确价格。 必须使用商品状况、品牌名称、产品类别名称等详细信息来建议这些产品价格。

6. 执行时间序列建模

在这个数据科学项目中，需要通过预测特定房屋的电力需求来进行时间序列预测。 名为 Prophet 的开源工具是完美的答案。 Prophet 是一种预测工具，由其构建并用于预测未来和时间序列建模中的趋势。

7. 信用卡欺诈检测作为分类问题

该项目包括使用交易数据集和预测模型预测信用卡交易中的欺诈行为。 由于每天欺诈交易的数量不断增加，金融机构需要通过识别模式来预测欺诈交易。

8. 在 Python 中使用 NLP 预测 Quora 问题对的含义

很多时候，不同的用户会发布两个或多个具有相同含义或意图的相似问题，这些问题用不同的单词输入。 这个数据科学项目的主要目标是预测哪两个不同的 quora 问题具有相同的目的。

这是使用自然语言处理 (NLP) 完成的。 会有多个具有相同意图的问题，但所有这些相似的问题只需要一个相同的答案。 为了避免重复的问题和答案，Quora 在现实世界中使用了可以解决这些类型问题的机器学习算法。 阅读更多关于 NLP 应用的信息。

9. 基于客户的预测分析来寻找下一个最佳报价

在这个机器学习项目中，开发人员需要建立一个模型来预测客户对各种产品的购买量。 通过这种方式，公司可以针对不同的产品为客户创建个性化的报价。

所有公司都想了解客户的购买行为，这类机器学习项目对他们非常有帮助。 大量数据是在黑色星期五等特殊销售场合生成的。 这包括购买金额、产品类别、产品ID、产品详细信息、客户当前所在城市、客户停留城市类型、客户婚姻状况、消费者性别、消费者年龄、客户人口统计等信息. 所有数据都用于为客户提供下一个报价，客户更有可能购买。

10. Expedia 酒店推荐数据科学项目

在这个数据科学项目中，我们必须预测酒店并向客户推荐他或她更有可能预订和入住的酒店。 这个数据科学项目的主要目标是根据与用户事件相关的属性及其搜索属性来预测消费者的预订结果。

11. 预测贷款违约

该项目的主要目标是根据提供的客户详细信息实时自动化贷款资格流程。 必须根据信用记录、贷款金额、收入、受抚养人数量、教育、婚姻状况和性别等信息来预测谁有资格获得贷款，谁不可能。

12. Python 中关于 BigMart 销售预测的数据科学项目

在 Python 的这个数据科学项目中，数据科学家需要使用预测模型找出给定 Big Mart 商店中每种产品的销售额。 人们需要通过了解商店和产品的属性来为预测建立一个预测模型。 店铺和产品的特点对提高产品的销量起着至关重要的作用。

13. 工作推荐挑战-预测

在这个 Python 数据科学项目中，开发人员的主要目标是建立一个机器学习模型来预测哪个工作用户将申请工作。 工作历史、人口统计和过去的申请等信息用于预测工作申请。

工作门户需要一个更好的工作推荐引擎来为他们的公司创造更多的价值，用户可以很容易地找到他或她需要的工作。 这些公司希望改进他们的工作推荐算法，这是他们业务不可或缺的一部分，并增强用户的体验。

14. 使用 MNIST 数据集对手写数字进行分类

在这个 Python 语言的数据科学项目中，开发人员需要构建一个模型，其中使用手写单个数字的图像来确定该数字是什么。 人们需要使用图像识别技术和机器学习算法来准确确定手写数字。 开发者应该专注于提高数字预测的准确率。

15. 探索旧金山市员工薪资数据

在这个 Python 数据科学项目中，数据科学家需要通过分析市政府雇用的员工类型以及他们的薪酬来了解市政府的工作。 这是通过使用数据集来完成的，其中包含姓名、职位、该期间的薪酬等信息。

16. 全州保险购买预测挑战解决方案

在这个数据科学项目中，需要预测客户在收到多个报价后更有可能购买的汽车保险单。 必须使用报价历史和保险范围等信息进行预测。 阅读有关数据科学在银行/保险业中的应用的更多信息。

结论

以下是一些使用 Python 开发的最佳数据科学项目。 我们希望这篇文章对您有所帮助。

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