Обичам да събирам хора, които искат да научат за данните и да създават неща с помощта на данни. В момента работя по проект, който е подпомогнат от много други. Като възможност бих искал да споделя някои от идеите за проекти за наука за данни, които имах с течение на времето. Има различни начини да структурирате вашия проект за наука за данни, както и да го мащабирате въз основа на вашите нужди и график.
Анализ на настроението
Анализът на настроението е известна област на науката за данни, която включва четене на данни за текстово съдържание, за да се определи емоционалният тон или настроението в задната им част. Можете да използвате това, за да проучите отзиви на клиенти, публикации в социални медии или може би новинарски статии. С помощта на техники за обработка на естествен език (NLP) можете да класифицирате данните за текстово съдържание в положителни, отрицателни или неутрални категории.
Предсказуемо моделиране
Прогнозното моделиране е друга известна област на науката за данни, която включва използването на исторически факти за прогнозиране на бъдещи резултати. Например, можете да използвате прогнозно моделиране, за да прогнозирате продажбите, да предвидите оттеглянето на клиентите или може би да предвидите цените на инвентара. Има много специални техники за прогнозно моделиране, заедно с линейна регресия, дървета на решенията и произволни гори, които можете да изучавате и практикувате във вашия проект.
Системи за препоръчване
Системите за препоръчване са вид филтриране на информация, което включва създаване на алгоритми, които препоръчват продукти или услуги на клиенти въз основа на техните предпочитания. Например, можете да създадете препоръчителна система за оператор за поточно предаване на филми, който показва филми на клиенти въз основа на тяхната хронология на гледане. Този проект е изключителен начин за изучаване на съвместно филтриране, матрична факторизация и различни техники за машинно обучение.
Клъстеризиране
Клъстерирането е техника за машинно обучение, която включва групиране на сравними точки от данни заедно. Например, можете да използвате групиране, за да разделите клиентите в специални групи въз основа на техните демографски данни или история на покупките. Тази област е изключителен начин за изучаване на неконтролирано обучение и клъстериране на k-средства, което е известен алгоритъм за клъстериране.
Разпознаване на изображения
Разпознаването на изображения е област на науката за данни, която включва използването на алгоритми за машинно обучение за идентифициране на обекти в изображения. Например, можете да създадете версия за разпознаване на снимки, която може да разпознае специални породи кученца в снимки. Този проект е чудесен начин да научите за конволюционните невронни мрежи (CNN) и техниките за обработка на изображения.
В заключение, това са само няколко идеи за проекти за научни данни за начинаещи. Всеки проект предлага възможност за изучаване на специални техники за наука за данни и работа с различни видове данни. Не забравяйте да започнете с малко и да продължите напред и не се страхувайте да поискате помощ, когато е необходима. Приятно учене!
