10 ideas de proyectos de ciencia de datos para principiantes

La ciencia de datos y sus subcampos pueden desmoralizarlo en la etapa inicial. La razón es que comprender las transiciones en estadísticas, habilidades de programación (como R , Python ) y algoritmos (ya sean supervisados ​​o no supervisados) es difícil de recordar e implementar. ¿Planeas dejar esta batalla sin pelear pensando que solo eres un principiante? Esto hará que la situación sea más complicada y para salvarse a sí mismo, lo que debe hacer es adquirir experiencia práctica realizando proyectos y resolviendo problemas en tiempo real de manera rápida y rentable. 

Echemos un vistazo a algunas ideas de proyectos que giran en torno a las nociones de Data Science, que no solo mejorarán sus habilidades, sino que también dejarán una impresión duradera en la mente de los reclutadores.

1. Detección de noticias falsas usando R Language

Las noticias falsas prevalecen en todas partes y se dispersan 10 veces más rápido que las noticias reales. Esta es una enorme fuente de problemas que ha impactado cada órbita de la vida de un hombre común. Debido a esto, ocurren muchos problemas como la polarización política, otros conflictos culturales y la violencia. ¡Pensando cómo este problema podría ser rastreado y abordado bien! Este proyecto de detección de noticias falsas preparado a partir del conjunto de datos de R Language etiqueta bien las noticias reales y falsas junto con una representación adecuada de la información textual. Posteriormente, podemos incorporar las nociones de PNL, es decir, el procesamiento del lenguaje natural y la técnica del vectorizador TF-IDF.(cuya forma completa es el término vectorizador de frecuencia de documento inverso de frecuencia) para una excelente aproximación de lo que es real o falso? Por lo tanto, uno no debe temer si se logra la autenticidad social porque la etiquetación o clasificación realizada por NLP, TF-IDF Vectorizer examina bien el conjunto de datos de dimensiones 7796 * 4 y se ejecuta impecablemente en Jupyter Lab, cuyo entorno basado en web admite flujos de trabajo de científicos. computación y Procesamiento del Lenguaje Natural de manera flexible y configurable.

2. Creando tu primer chatbot en Python

Los chatbots son una forma a través de la cual las organizaciones pueden lograr centrarse en el cliente al rastrear y resolver bien todos los problemas de los clientes en tiempo real. ¡Pensando en cómo se puede lograr esto en tiempo real! Hay algunos guiones conversacionales de PNLejecutándose en esos chatbots a través de los cuales entienden las preguntas y luego, reciprocan las soluciones en forma de retroalimentación orientada al cliente. En este proyecto, el lenguaje Python accede a un mayor volumen de datos a través del archivo Intents JSON para encontrar bien los patrones. Esos patrones serán útiles para devolver las respuestas apropiadas que el usuario desea adquirir para resolver su problema. Si es necesario, dichas respuestas se pueden sincronizar con las personalizaciones necesarias, por lo que se manejan bien los problemas de dominio abierto o específicos del dominio. En general, elegir este proyecto no solo lo ayudará a aprender más sobre Python y sus bibliotecas.pero también le hará comprender los principios de decodificación que utilizan los chatbots para generar las respuestas que resuelven de manera asertiva los problemas concurrentes o futuros de un cliente teniendo en cuenta la precisión y la confiabilidad de los comentarios.

3. Detección de fraudes de tarjetas de crédito a través de Python

Los fraudes con tarjetas de crédito son omnipresentes en la era de la pandemia y los estafadores los realizan principalmente. Estas personas son lo suficientemente inteligentes como para robar los datos de su tarjeta de crédito, como CVV y números de tarjeta, y utilizarlos para acceder a su cuenta sin su conocimiento. Dado que existe una variedad de formas digitales para acceder a la cuenta de alguien, las posibilidades de atrapar a estos estafadores fraudulentos casi se reducen. ¡Pensando en cómo se puede aumentar la tasa de captura de tales estafadores! Con este proyecto de detección de fraude de CC, es decir, detección de fraude con tarjeta de crédito, integrado con capacidades ocultas de aprendizaje automático, ANN, es decir, red neuronal artificial y árboles de decisión., la información sobre los datos de los clientes se etiquetará con un modelo adecuado de su comportamiento de gasto. Aquellos que están gastando más obviamente serán rastreados por tales estafadores para que puedan robar la libertad financiera de esos usuarios. Con dicho seguimiento, las posibilidades de prohibir que las personas defraudadoras hagan lo que realmente quieren aumentan, evitando así la privacidad de la información con precisión general.  

4. Uso del aprendizaje profundo para la clasificación del cáncer de mama

El cáncer de mama es el segundo cáncer más común detectado en todo el mundo, ya que rara vez se llevan a cabo sus programas de concientización. ¡Usted puede pensar que en este mundo tecnológicamente avanzado lleno de soluciones uno puede pelear inteligentemente la batalla del cáncer de mama! Esto es apropiado hasta cierto punto, pero si se produce un retraso, esas soluciones no harán los milagros. Por lo tanto, esto es esencial para identificar las características de dicho cáncer y también puede contribuir a ello al optar por la Clasificación del cáncer de mama como su proyecto. Aquí, el conjunto de datos sería IDC, es decir, carcinoma ductal invasivo, ya que esta es la manifestación más habitual del cáncer de mama que se encuentra en más del 70 por ciento de los pacientes. El beneficio es que este conjunto de datos sintetizará todas las imágenes de diagnóstico de las células inductoras de cáncer y con la ayuda de los atributos de aprendizaje profundo., la clasificación de los pacientes (sean o no padezcan este tipo de cáncer) se hará precisamente para que sea más fácil identificar la complejidad de la situación de un paciente. Posteriormente, si se requiere, el análisis se utilizará sabiamente en beneficio de la paciente, ayudándola a recuperarse de las consecuencias del cáncer de mama lo antes posible.

5. Implementación de un Sistema de Detección de Fatiga del Conductor 

La fatiga del conductor o la somnolencia es una de las principales contribuciones a los accidentes de tráfico. Según la Encuesta IEEE, más del 30 por ciento de los accidentes que ocurren de día o de noche se deben a la somnolencia frecuente que los conductores cometen al atravesar rutas más largas o más cortas. ¿Y si encontramos un sistema que detecte tal fatiga en cualquier momento? Esto es posible con la implementación en tiempo real de un proyecto de somnolencia del controlador que requiere una cámara web y algunas bibliotecas del lenguaje de programación Python (esas bibliotecas serían Keras, Open CV ). La cámara web hará reconocimiento facial mientras que, por otro lado, Keras y Open CV también ofrecerán valiosas contribuciones. Serían como Keras examinará si el ojo del conductor está cerrado o abierto(encontrará la invención de técnicas de redes neuronales profundas mientras usa Keras); Open CV escaneará el ojo y la cara del conductor . Cuando el conductor se queda dormido, estas bibliotecas y la cámara web entran en acción y fuerzan la activación de la alarma para alertar al conductor. Tal proyecto puede reducir el aumento en el número de accidentes de tráfico y también garantiza la seguridad pública las 24 horas.

6. Plataforma de recomendación de películas con paquetes R

La plataforma de recomendación de películas funcionará de manera similar a Netflix, Youtube, Hotstar. Esto utilizará paquetes R y predecirá las recomendaciones teniendo en cuenta las preferencias de los usuarios, el elenco de estrellas, el género y el historial de navegación. ¡Todavía me pregunto cómo será beneficioso este sistema! El sistema posiblemente puede llenar todas las deficiencias de las búsquedas de películas con sólo decir las opciones aceptadas por la variabilidad de los usuarios. Además, el proyecto se puede crear a través de dos técnicas diferentes: a) Filtrado colaborativo b) Filtrado basado en contenido. En Colaborativo, se considerará un enfoque de comportamiento pasado de un usuario hacia las películas para predecir los resultados con respecto a qué ver o no. Por otro lado, el filtrado basado en contenido utiliza una serie de características discretas totalmente basadas en la descripción y el perfil de una película vista recientemente o en el pasado. En ambos, los paquetes de R como data.table, ggplot2 yrecomenderlab se pueden usar para modelar las recomendaciones de películas deseadas de manera precisa y divertida. Entonces, debes seleccionar esta plataforma como tu proyecto y entrenarla bien para clasificar y recomendar películas con diferentes conceptos y gustos.

7. Análisis de sentimiento respaldado por R Dataset

El análisis de sentimientos es realmente útil, ya que identifica la información subjetiva del material fuente disponible que las empresas pueden usar para comprender los sentimientos sociales. Estos sentimientos brindan a las empresas una descripción general de lo que sus clientes hablan sobre una marca u otros servicios asociados ofrecidos. ¡Averiguando cómo iniciar dicho análisis en tiempo real! Con el poder computacional de los conjuntos de datos R (como janeaustenr) y algunos LEXICONS de propósito general, estaremos clasificando las emociones negativas y positivas del número de personas comentadas o mencionadas con la relevancia contextual. Posteriormente, se asignarán puntajes a esos sentimientos que van de 0 a 9, y con todo esto, las empresas pueden tomar decisiones útiles o recrear sus estrategias predeterminadas, ya que esta plataforma de análisis de sentimientos les ha brindado información significativa después de analizar todos los medios sociales. comentarios de los medios con un significado más profundo relacionado con una marca o un servicio. Por lo tanto, los principiantes pueden comenzar a trabajar en este proyecto para analizar cómo se debe extraer información significativa que cambie las reglas del juego a partir del análisis realizado para una marca o servicio en particular.

8. Predicción de edad y género a través del aprendizaje profundo

Predecir la edad y el sexo de un individuo es más difícil de lo que uno piensa porque tal predicción exige precisión y consistencia. ¡Miedo si debe pisar el acelerador en este desafiante proyecto! Si es un principiante y planea impresionar a su entrevistador con el pensamiento crítico y la implementación de CNN (es decir, red neuronal convolucional), este proyecto sería una opción ideal para llamar la atención de los miembros del panel. El objetivo principal es detectar la edad y el sexo de una persona después de analizar su imagen. Para lograr esto, usaremos un modelo DL (en lugar de un modelo de regresión), el paquete OpenCV y el conjunto de datos Audience. Pero habría algunos desafíos que no podemos permitirnos ignorar. Estániluminación tenue, expresiones faciales fuera del camino y cosméticos aplicados en la piel . Con ellos, es posible tener múltiples incompetencias mientras se predicen mayores grados de variaciones durante la predicción de la edad y la detección del género. De ahora en adelante, tales desafíos que se presenten en forma de anomalías no deben ser descuidados. En cambio, deberíamos cotejar si existe su ocurrencia y enfocarnos más en filtrar miles de edades y géneros sintonizando bien con la identificación exacta de la edad y el género.

9. Reconocimiento de emociones de un discurso con Librosa

Las emociones se originan por sentimientos fuertes o bajos cuando uno se expone a diferentes circunstancias. Esas circunstancias son las rupturas, las horas felices, los plazos de los clientes o la presentación de sus habilidades frente al panel. Lo que deberías estar pensando ahora es en una plataforma que analice tal variación emocional. Sí, la plataforma está disponible y tiene el nombre Speech Emotion Recognition. Uno puede preparar esto a través del lenguaje Python y sus paquetes llamados NumPy, PyAudio, Librosa, Sklearn y SoundFile. El conjunto de datos sería RAVDESS , cuya forma completa es Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song. Consta de más de 7200 archivos de sonidoy eres libre de usar cualquiera de ellos para el reconocimiento de emociones. Además, los paquetes utilizados son los componentes básicos del análisis de audio y música que describirán cómo aparece una emoción en tiempo real. Dado que las emociones son desafiantes a su manera, debes estar atento mientras examinas el tono de las emociones humanas como el odio, la alegría y la depresión. En general, esta plataforma es un proyecto divertido para principiantes que siempre intentan modelar las señales del habla con sus respectivas emociones para reestructurar sus acciones con respecto a las necesidades y su entorno. 

10. Segmentación de Grupos de Clientes con ML

Los algoritmos de ML exigen creatividad e investigación ejemplar para que puedan implementarse en tiempo real de la forma más simple y comprensible. De esos algoritmos, los de aprendizaje no supervisado se cuentan entre los difíciles pero modelan bien los requerimientos de los usuarios. Usaremos el algoritmo de aprendizaje no supervisado K-means (este es más simple que otros) para segmentar a los clientes. Dicha segmentación se ve afectada por factores como sus ingresos anuales, patrones de compra y venta, edad, género e intereses.. El idioma sería R y el conjunto de datos: Mall_Customers. Puede preguntar sobre su beneficio y la respuesta es: ejecutar una campaña de marketing en línea para satisfacer las necesidades comerciales. Como resultado de este proyecto, uno (incluidos los principiantes en ciencia de datos) no solo puede segmentar bien a los clientes, sino también analizar cuándo las empresas deben ejecutar sus campañas de marketing en las bases de clientes disponibles para extraer márgenes de beneficio y ganar popularidad en todo el mundo. En pocas palabras, usted o los principiantes están bien preparados para ayudar a las empresas a estructurar bien sus productos y servicios en torno a sus clientes objetivo y entusiasmar a los clientes al presentarles lo que realmente aspiran.