你必須知道的 16 個 Python 頂級數據科學項目

數據科學是一個快速發展的計算機科學領域，在現代世界有無數的應用。 數據科學是數學、統計學和計算算法的融合。 到目前為止，Python 已被證明是數據科學算法中最好的編程語言之一。 讓我們看一下用 Python 構建的最著名的數據科學項目。

Python 中的頂級數據科學項目

1. 預測員工計算機訪問需求

在 Python 中的這個數據科學項目中，數據科學家需要管理對組織中員工的數據的訪問級別，因為考慮到員工在組織中的角色，有相當多的數據可能會被濫用。公司。

應根據員工的角色限制對公司資源和數據的訪問。 使用數據科學，人們可以建立一種自動訪問模型，該模型將最大限度地減少撤銷或授予員工訪問權限所需的人工參與，並將自動完成。

2.音樂推薦引擎

在這個數據科學項目中，開發人員需要構建一個音樂推薦系統，讓用戶更有可能聽到它。 它是通過預測用戶在一個時間窗口內觸發第一個可觀察到的收聽事件後再次收聽該歌曲的機會來完成的。

3. 建立一個用於植物物種識別的圖像分類器

該項目的主要目標是利用植物的圖像將植物分類和識別為不同種類的植物。 植物的質地、邊緣、形狀和特徵必須準確地分類為不同的植物種類。

4. 使用智能手機數據集的人類活動識別

在這個數據科學項目中，開發人員需要建立一個分類系統，必須準確識別人類的健身活動。 數據是使用包含不同研究參與者的嵌入式慣性傳感器的智能手機記錄的。 該數據科學項目的主要目標是將活動分類為所執行的事件之一，例如躺、站、坐、下樓、上樓、步行。

5.產品價格建議

在這個數據科學項目中，必須構建一種機器學習算法，可以自動預測產品的正確價格。 必須使用商品狀況、品牌名稱、產品類別名稱等詳細信息來建議這些產品價格。

6. 執行時間序列建模

在這個數據科學項目中，需要通過預測特定房屋的電力需求來進行時間序列預測。 名為 Prophet 的開源工具是完美的答案。 Prophet 是一種預測工具，由其構建並用於預測未來和時間序列建模中的趨勢。

7. 信用卡欺詐檢測作為分類問題

該項目包括使用交易數據集和預測模型預測信用卡交易中的欺詐行為。 由於每天欺詐交易的數量不斷增加，金融機構需要通過識別模式來預測欺詐交易。

8. 在 Python 中使用 NLP 預測 Quora 問題對的含義

很多時候，不同的用戶會發布兩個或多個具有相同含義或意圖的相似問題，這些問題用不同的單詞輸入。 這個數據科學項目的主要目標是預測哪兩個不同的 quora 問題具有相同的目的。

這是使用自然語言處理 (NLP) 完成的。 會有多個具有相同意圖的問題，但所有這些相似的問題只需要一個相同的答案。 為了避免重複的問題和答案，Quora 在現實世界中使用了可以解決這些類型問題的機器學習算法。 閱讀更多關於 NLP 應用的信息。

9. 基於客戶的預測分析來尋找下一個最佳報價

在這個機器學習項目中，開發人員需要建立一個模型來預測客戶對各種產品的購買量。 通過這種方式，公司可以針對不同的產品為客戶創建個性化的報價。

所有公司都想了解客戶的購買行為，這類機器學習項目對他們非常有幫助。 大量數據是在黑色星期五等特殊銷售場合生成的。 這包括購買金額、產品類別、產品ID、產品詳細信息、客戶當前所在城市、客戶停留城市類型、客戶婚姻狀況、消費者性別、消費者年齡、客戶人口統計等信息. 所有數據都用於為客戶提供下一個報價，客戶更有可能購買。

10. Expedia 酒店推薦數據科學項目

在這個數據科學項目中，我們必須預測酒店並向客戶推薦他或她更有可能預訂和入住的酒店。 這個數據科學項目的主要目標是根據與用戶事件相關的屬性及其搜索屬性來預測消費者的預訂結果。

11. 預測貸款違約

該項目的主要目標是根據提供的客戶詳細信息實時自動化貸款資格流程。 必鬚根據信用記錄、貸款金額、收入、受撫養人數量、教育、婚姻狀況和性別等信息來預測誰有資格獲得貸款，誰不可能。

12. Python 中關於 BigMart 銷售預測的數據科學項目

在 Python 的這個數據科學項目中，數據科學家需要使用預測模型找出給定 Big Mart 商店中每種產品的銷售額。 人們需要通過了解商店和產品的屬性來為預測建立一個預測模型。 店鋪和產品的特點對提高產品的銷量起著至關重要的作用。

13. 工作推薦挑戰-預測

在這個 Python 數據科學項目中，開發人員的主要目標是建立一個機器學習模型來預測哪個工作用戶將申請工作。 工作歷史、人口統計和過去的申請等信息用於預測工作申請。

工作門戶需要一個更好的工作推薦引擎來為他們的公司創造更多的價值，用戶可以很容易地找到他或她需要的工作。 這些公司希望改進他們的工作推薦算法，這是他們業務不可或缺的一部分，並增強用戶的體驗。

14. 使用 MNIST 數據集對手寫數字進行分類

在這個 Python 語言的數據科學項目中，開發人員需要構建一個模型，其中使用手寫單個數字的圖像來確定該數字是什麼。 人們需要使用圖像識別技術和機器學習算法來準確確定手寫數字。 開發者應該專注於提高數字預測的準確率。

15. 探索舊金山市員工薪資數據

在這個 Python 數據科學項目中，數據科學家需要通過分析市政府僱用的員工類型以及他們的薪酬來了解市政府的工作。 這是通過使用數據集來完成的，其中包含姓名、職位、該期間的薪酬等信息。

16. 全州保險購買預測挑戰解決方案

在這個數據科學項目中，需要預測客戶在收到多個報價後更有可能購買的汽車保險單。 必須使用報價歷史和保險範圍等信息進行預測。 閱讀有關數據科學在銀行/保險業中的應用的更多信息。

結論

以下是一些使用 Python 開發的最佳數據科學項目。 我們希望這篇文章對您有所幫助。

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