Список проектов по науке о данных для начинающих

Начало вашего пути в науке о данных может быть ошеломляющим, но лучший способ учиться — это строить. Независимо от того, являетесь ли вы самоучкой, студентом-буткемпером или новым выпускником, работа над проектами помогает укрепить навыки и создать портфолио. Вот тщательно подобранный список идей проектов в области науки о данных для начинающих, с которых можно начать.

1. Система рекомендаций фильмов Netflix

• Цель: создать базовую систему рекомендаций с использованием оценок пользователей.

• Навыки: Python, Pandas, совместная фильтрация

• Инструменты: Jupyter Notebook, scikit-learn, библиотека Surprise

• Почему это здорово: Знакомит вас с магазин реальными приложениями, такими как рекомендательные системы.

2. Исследовательский анализ данных (EDA) на основе набора данных Titanic

• Цель: обнаружить закономерности и закономерности в данных о пассажирах «Титаника».

• Навыки: очистка данных, визуализация, базовая статистика.

• Инструменты: Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn

• Почему это здорово: Один из самых известных Список сравниваемых инструментов визуализации данных наборов данных для начинающих; обучает основам EDA.

3. Прогноз цен на фондовом рынке

• Цель: прогнозирование будущих цен акций с использованием исторических данных.

• Навыки: анализ временных рядов, регрессия, визуализация

• Инструменты: Python, yfinance API, statsmodels, scikit-learn

• Преимущества: Показывает, как работать с реальными данными, основанными на времени.

4. Глобальный анализ COVID-19

• Цель: проанализировать и визуализировать глобальное воздействие COVID-19.

• Навыки: агрегация данных, очистка, геопространственная визуализация

• Инструменты: Python, Plotly, GeoPandas, Tableau (опционально)

• Преимущества: Соответствие реальным данным и множественные источники данных для отработки навыков объединения данных.

5. Сегментация клиентов с использованием кластеризации

• Цель: Группировка клиентов на основе покупательского поведения.

• Навыки: неконтролируемое обучение, кластеризация, масштабирование признаков

• Инструменты: Python, scikit-learn, алгоритм K-Means

• Преимущества: обучает концепции сегментации, широко используемой в маркетинге.

6. Анализ настроений в данных Twitter

• Цель: классифицировать твиты как положительные, отрицательные или нейтральные.

• Навыки: предварительная обработка текста, основы обработки естественного языка, классификация

• Инструменты: Tweepy (для сбора данных), NLTK, TextBlob

• Почему это здорово: Познакомит вас с обработкой Мобильный Лидер  естественного языка (НЛП).

7. Прогноз цен на жилье

• Цель: прогнозирование цен на жилье с использованием таких характеристик, как площадь, местоположение и т. д.

• Навыки: регрессия, проектирование признаков, оценка моделей

• Инструменты: scikit-learn, XGBoost, Pandas

• Почему это здорово: Классическая задача контролируемого обучения с понятным бизнес-приложением.

8. Интерактивная панель управления данными о продажах

• Цель: создать панель мониторинга для отслеживания продаж продукции, доходов и тенденций.

• Навыки: обработка данных, проектирование панелей мониторинга, интерактивность

• Инструменты: Power BI, Tableau или Python + Streamlit

• Преимущества: обучает тому, как представлять свой анализ в деловой форме.

9. Анализ погодных данных

• Цель: Анализ и визуализация погодных тенденций в определенном регионе.

• Навыки: сбор данных, построение временных рядов

• Инструменты: Python, API OpenWeatherMap, Matplotlib

• Преимущества: обучает работе с внешними API и данными, привязанными ко времени.

10. Обнаружение фейковых новостей

• Цель: создать модель, которая определит, является ли заголовок новости реальным или фейковым.

• Навыки: классификация текста, обработка естественного языка, векторизация

• Инструменты: Python, scikit-learn, CountVectorizer, логистическая регрессия

• Преимущества: Объединяет машинное обучение и обработку естественного языка для решения практической, социально значимой проблемы.

Заключительные мысли

Эти проекты, ориентированные на новичков, помогут вам обрести уверенность, освоить новые навыки и создать сильное портфолио по науке о данных. Начните с малого, будьте последовательны и сосредоточьтесь на понимании «почему» на каждом шаге. Как только вы справитесь с несколькими из них, вы будете готовы взяться за более сложные проекты!