Вот лучшие проекты по науке о данных, которые классифицируются от новичков до профессионалов в Python, состоящие из построения машинного обучения и визуализации данных.
Введение
Наука о данных — это быстрорастущая область, которая становится все более важной в различных отраслях.
С быстрым развитием технологий стало необходимо использовать данные для получения информации и принятия обоснованных решений. Как энтузиаст Python, я рад поделиться с вами 5 лучшими проектами по науке о данных, классифицированными по уровню сложности, над которыми вы можете работать, чтобы получить практический опыт в этой области. Эти проекты варьируются от начального до продвинутого уровня и помогут вам развить свои навыки в Python, очистке данных, визуализации и машинном обучении.
· Introduction · Beginner Projects ∘ Exploratory Data Analysis (EDA) ∘ Titanic Survival Prediction ∘ Bike Sharing Demand Prediction · Intermediate Projects ∘ Customer Segmentation ∘ Image Classification ∘ Churn Prediction · Advanced Project ∘ Object Detection ∘ Text Generation with Recurrent Neural Networks (RNNs) ∘ Credit Risk Modeling · Conclusion
Проекты для начинающих
Если вы новичок в науке о данных, начало работы может быть ошеломляющим. Вот тут-то и появляются проекты для начинающих. Эти проекты разработаны, чтобы помочь вам приобрести базовые навыки и обрести уверенность в своих способностях работать с данными.
Исследовательский анализ данных (EDA)
EDA включает в себя анализ набора данных и создание визуализаций для получения информации.
Это важный навык для специалистов по данным, поскольку он позволяет им понимать данные, с которыми они работают, и выявлять любые проблемы, которые необходимо решить, прежде чем переходить к более продвинутым методам.
Например, вы можете работать с набором данных «Глобальные случаи COVID-19», который содержит ежедневные данные о количестве подтвержденных случаев и смертей от COVID-19 в разных странах.
Набор данных доступен на Kaggle, здесь, и может быть загружен в Python с помощью библиотеки pandas.
Прогноз выживания Титаника
Это классический проект машинного обучения, в котором вы используете такие методы, как очистка данных, разработка функций и обучение модели, чтобы предсказать, выжил ли пассажир на Титанике или нет.
Вы можете использовать набор данных «Титаник», который содержит информацию о пассажирах «Титаника» и о том, выжили они или нет.
Набор данных доступен на Kaggle здесь и может быть загружен в Python с помощью библиотеки pandas.
Прогноз спроса на совместное использование велосипедов
В этом проекте вы будете использовать машинное обучение для прогнозирования количества велосипедов, которые будут арендованы в определенный час, на основе различных характеристик, таких как температура, влажность и время года. Вы можете использовать набор данных «Bike Sharing», который содержит почасовые и ежедневные подсчеты проката велосипедов в программе Capital Bikeshare в Вашингтоне, округ Колумбия.
Набор данных доступен в репозитории машинного обучения UCI здесь и может быть загружен в Python с помощью библиотеки pandas.
Промежуточные проекты
Если у вас есть некоторый опыт работы с наукой о данных и вы хотите поднять свои навыки на новый уровень, промежуточные проекты — отличный способ сделать это. Эти проекты более сложные и сложные, чем проекты для начинающих, и требуют более глубокого понимания методов обработки данных.
Сегментация клиентов
В этом проекте вы будете использовать методы неконтролируемого обучения для разделения клиентов на разные группы в зависимости от их поведения и характеристик. Это важное приложение науки о данных, поскольку оно может помочь компаниям адаптировать свои маркетинговые и продуктовые стратегии к различным сегментам клиентов. Вы можете использовать набор данных Онлайн-ритейл, который содержит данные о транзакциях британского интернет-магазина. Набор данных доступен в репозитории машинного обучения UCI здесь и может быть загружен в Python с помощью библиотеки pandas.
Классификация изображений
Классификация изображений включает в себя обучение модели машинного обучения классификации изображений по разным категориям. Это важное приложение науки о данных, поскольку оно может помочь автоматизировать такие задачи, как анализ медицинских изображений, беспилотные автомобили и распознавание лиц. Вы можете использовать набор данных CIFAR-10, который содержит 60 000 цветных изображений 32x32 в 10 различных категориях. Набор данных доступен в библиотеке Keras, здесь, которая является популярной библиотекой Python для глубокого обучения.
Прогноз оттока
Прогнозирование оттока включает прогнозирование того, перестанет ли клиент пользоваться услугой или продуктом. Это важное приложение науки о данных, поскольку оно может помочь предприятиям удерживать клиентов и улучшать общее качество обслуживания клиентов. Вы можете использовать набор данных «Telco Customer Churn», который содержит информацию о клиентах, ушедших в течение последнего месяца, и клиентах, которые остались.
Набор данных доступен на Kaggle здесь и может быть загружен в Python с помощью библиотеки pandas.
Расширенный проект
Если вы хотите освоить науку о данных и поднять свои навыки на новый уровень, продвинутые проекты — это то, что вам нужно. Эти проекты сложны и требуют глубокого понимания передовых методов обработки данных.
Обнаружение объекта
Обнаружение объектов включает в себя идентификацию и локализацию объектов на изображении или видео. Это важное применение компьютерного зрения, которое используется в различных областях, таких как самоуправляемые автомобили, робототехника и безопасность. Вы можете использовать набор данных PASCAL VOC здесь, который содержит изображения с аннотациями объектов для обнаружения объектов. Набор данных доступен на веб-сайте PASCAL VOC.
Генерация текста с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN)
В этом проекте вы будете использовать RNN для генерации текста. RNN — это тип модели глубокого обучения, который обычно используется в задачах обработки естественного языка. Генерация текста может использоваться для различных приложений, таких как чат-боты, языковой перевод и синтез речи.
Вы можете использовать набор данных Шекспир здесь, который содержит полное собрание сочинений Уильяма Шекспира. Набор данных доступен на веб-сайте TensorFlow.
Моделирование кредитного риска
Моделирование кредитного риска включает использование методов машинного обучения для прогнозирования вероятности дефолта заявителя. Это важное приложение науки о данных в финансовой индустрии. Здесь вы можете использовать набор данных «LendingClub», который содержит информацию о кредитных заявках и их результатах. Набор данных доступен на Kaggle.
Заключение
Наука о данных — это быстро развивающаяся область, которая становится все более важной в различных отраслях.
С взрывным ростом данных и технологий стало необходимо использовать данные для получения информации и принятия обоснованных решений. Б
Работая над проектами по науке о данных в Python, вы можете развить свои навыки и получить практический опыт в этой области.
В этой статье мы поделились 5 лучшими проектами по науке о данных, классифицированными по уровню сложности, над которыми вы можете работать на Python.
Эти проекты варьируются от начального до продвинутого уровня и охватывают различные методы, такие как очистка данных, визуализация, машинное обучение и глубокое обучение. Работая над этими проектами, вы можете получить ценный опыт и глубже понять науку о данных.
Я призываю вас попробовать эти проекты и продолжать расширять свои знания в этой области.
Независимо от того, являетесь ли вы новичком или продвинутым специалистом по данным, всегда есть чему учиться и над чем работать над новыми проектами. Чтобы быть в курсе последних событий в области науки о данных, рассмотрите возможность подписки на мои информационные бюллетени, указанные ниже.
Спасибо за чтение и удачного кодирования!
Вот моя шпаргалка Numpy.
Вот исходный код проекта данных Как стать миллиардером.
Вот исходный код проекта данных Задача классификации с 6 различными алгоритмами с использованием Python.
Вот исходный код проекта данных Дерево решений в анализе энергоэффективности.
Если вы все еще не являетесь участником Medium и хотите учиться, читая, вот моя реферальная ссылка.
«Машинное обучение — это последнее изобретение, которое когда-либо понадобится человечеству». Ник Бостром
