面向初学者的 10 个数据科学项目创意
数据科学及其子领域可能会在初始阶段使您士气低落。原因是理解统计、编程技能（如 R、 Python）和算法（无论是监督还是非监督）的转变很难记住和实施。您是否打算不打仗就离开这场战斗，以为自己只是初学者？这将使情况变得更加复杂，为了拯救自己，你应该做的是通过快速和有利地进行项目和解决实时问题来获得一些实践经验。
让我们来看看围绕数据科学概念的较少项目想法，这些想法不仅可以提高您的技能，还可以在招聘人员的脑海中留下永恒的印象。
1. 使用 R 语言进行假新闻检测
假新闻无处不在，传播速度比真新闻快 10 倍。这是一个巨大的麻烦源，影响了普通人生活的每一个轨道。因此，出现了许多问题，如政治两极分化、其他文化冲突和暴力。思考如何很好地跟踪和解决这个问题！这个从 R 语言的数据集准备的假新闻检测项目很好地标记了真实和假新闻以及文本信息的适当表示。稍后，我们可能会结合 NLP 的概念，即自然语言处理和TF-IDF 向量器技术（其完整形式是词频逆文档频率向量器），以很好地近似真假？因此，不必担心是否实现了社会真实性，因为NLP 所做的标记或分类，TF-IDF Vectorizer很好地检查了 7796*4 维度的数据集，并在基于 Web 的环境支持科学工作流的 Jupyter Lab 上完美执行以灵活和可配置的方式进行计算和自然语言处理。
2. 在Python中创建你的第一个聊天机器人
聊天机器人是组织可以通过很好地跟踪和解决客户的所有实时问题来实现以客户为中心的一种方式。想想这是如何实时实现的！在这些聊天机器人中运行一些对话式NLP 脚本，他们通过这些脚本了解问题，然后以面向客户的反馈形式回应解决方案。在这个项目中， Python语言通过 Intents JSON 文件访问大量数据，以便很好地找到模式。这些模式将有助于返回用户希望获得以解决他/她的问题的适当响应。如果需要，此类响应可以与必要的定制同步，从而很好地处理开放域或特定域的问题。总体而言，选择这个项目不仅可以帮助您更多地了解Python及其库，还可以让您了解聊天机器人用于生成响应的解码原理，从而自信地解决客户的并发或未来问题，同时牢记准确性和反馈的可信度。
3. 通过Python检测信用卡欺诈
信用卡欺诈在大流行时代无处不在，主要由诈骗者进行。这些人足够聪明，可以窃取您的信用卡详细信息，例如 CVV 和卡号，并在您不知情的情况下使用这些信息访问您的帐户。由于有多种数字方式可以访问某人的帐户，因此抓住此类欺诈诈骗者的机会几乎变得很低。想一想如何才能提高抓到这种骗子的几率！有了这个 CC 欺诈检测（即信用卡欺诈检测）项目，它包含了机器学习、人工神经网络（即人工神经网络）和决策树的隐藏功能，对客户数据的洞察力将被标记为他们的消费行为的适当建模。那些花费更多的人显然会被这些骗子跟踪，以便他们可以很好地窃取这些用户的财务自由。通过这样的跟踪，禁止此类欺诈的人做他们真正想做的事情的机会变得更高，从而以整体准确性很好地防止信息的隐私。
4. 使用深度学习对乳腺癌进行分类
乳腺癌是全球第二大最常见的癌症，因为其宣传计划很少进行。您可能会认为，在这个充满解决方案的技术先进的世界中，一个人可以巧妙地对抗乳腺癌！这在某种程度上是合适的，但如果发生延迟，这些解决方案将不会创造奇迹。因此，这对于识别此类癌症的特征至关重要，您也可以通过选择乳腺癌分类作为您的项目来为此做出贡献。在这里，数据集将是IDC，即浸润性导管癌，因为这是在 70% 以上的患者中发现的最常见的乳腺癌表现。好处是这个数据集将合成所有致癌细胞的诊断图像，并在深度学习属性的帮助下，对患者（无论他们是否患有这种类型的癌症）进行精确分类，因此它是更容易识别患者情况的复杂性。稍后，如果需要，分析将明智地用于患者的利益，从而帮助他/她尽快从乳腺癌的后果中恢复过来。
5.实施驾驶员疲劳检测系统
驾驶员疲劳或嗜睡是导致交通事故的主要因素之一。根据 IEEE 调查，超过 30% 的白天/夜间发生的事故是由于驾驶员在行驶更长或更短的路线时经常犯困。如果我们找到这样一个可以随时检测到这种疲劳的系统呢？这可以通过需要网络摄像头和一些Python编程语言库（这些库是Keras、Open CV ）的驱动程序嗜睡项目的实时实现来实现。网络摄像头将进行面部识别，而另一方面，Keras 和 Open CV 也将提供有价值的贡献。它们就像Keras 会检查驾驶员的眼睛是闭着还是睁着（你会在使用 Keras 时发现深度神经网络技术的发明）；打开 CV 将扫描驾驶员的眼睛和面部。当驾驶员入睡时，这些库和网络摄像头会启动并强制触发警报以提醒驾驶员。这样的项目可以减少道路事故数量的增加，也可以全天候确保公共安全。
6.带有R包的电影推荐平台
电影推荐平台的工作方式与 Netflix、Youtube、Hotstar 类似。这将利用 R 包并预测推荐，同时牢记用户的偏好、明星阵容、流派和浏览历史。仍然想知道这个系统将如何有益！该系统可能仅通过告诉用户的可变性接受的选择来填补电影搜索的所有不足。此外，可以通过两种不同的技术创建项目——a）协作过滤 b）基于内容的过滤。在协作中，将考虑用户对电影的过去行为方法来预测关于看什么的结果？另一方面，基于内容的过滤利用一系列离散特征，完全基于最近或过去观看的电影的描述和配置文件。在这两者中，R 包（如 data.table、ggplot2 和推荐实验室）可用于以有趣的方式精确地对所需的电影推荐进行建模。所以，你必须选择这个平台作为你的项目，并训练它来分类和推荐不同概念和口味的电影。
7. R 数据集支持的情感分析
情绪分析非常有用，因为它可以从可用的源材料中识别出企业可能用来理解社会情绪的主观信息。这些情绪让企业了解他们的客户对品牌或提供的其他相关服务的看法。弄清楚如何实时启动此类分析！借助R 数据集（例如 janeaustenr）和一些通用LEXICONS 的计算能力，我们将根据上下文相关性对评论或提及的人数的负面和正面情绪进行分类。稍后，一些分数将分配给从 0 到 9 的情绪，所有这些，企业可以做出有用的决策或重新制定他们预先决定的策略，因为这个情绪分析平台在分析了所有的社交网络后为他们提供了有意义的见解。与品牌或服务相关的具有更深层含义的媒体评论。因此，初学者可能会开始研究这个项目，以分析应该如何从针对特定品牌服务的分析中提取有意义的改变游戏规则的见解。
8. 通过深度学习预测年龄和性别
预测一个人的年龄和性别比人们想象的要难，因为这样的预测需要准确性和一致性。害怕您是否应该将踏板投入到这个具有挑战性的项目中！如果您是初学者并计划用批判性思维和 CNN（即卷积神经网络）实施给面试官留下深刻印象，那么这个项目将是吸引小组成员注意力的理想选择。主要目的是在分析他/她的照片后检测一个人的年龄和性别。为此，我们将使用DL 模型（而不是回归模型）、包OpenCV和数据集 Audience。但也存在一些我们不能忽视的挑战。它们是昏暗的灯光、偏僻的面部表情和涂抹在皮肤上的化妆品。有了它们，在年龄预测和性别检测过程中预测更大程度的变化时，可能会有多种无能。今后，这些以异常形式出现的挑战不容忽视。相反，我们应该交叉检查它们是否存在，并更多地关注过滤数千个年龄和性别，并通过准确识别年龄和性别进行调整。
9. 识别与 Librosa 的演讲中的情绪
当一个人将自己暴露在不同的环境中时，情绪是由于强烈或低落的感觉而产生的。这些情况是分手、欢乐时光、客户截止日期或在小组面前展示你的技能。您现在应该考虑的是一个分析这种情绪差异的平台。是的，该平台可用，名称为 Speech Emotion Recognition。可以通过Python语言及其名为NumPy、PyAudio、Librosa、Sklearn 和 SoundFile 的包来准备它。数据集将是RAVDESS ，其完整形式是 Ryerson 情感语音和歌曲视听数据库。它包含 7200 多个声音文件，您可以随意使用其中任何一个进行情感识别。此外，使用的软件包是音频和音乐分析的构建块，它将描述情感如何实时出现？由于情绪以自己的方式具有挑战性，因此您在检查人类情绪（如仇恨、快乐和抑郁）时必须专心。总的来说，这个平台对于初学者来说是一个有趣的项目，他们总是试图用他们各自的情绪来模拟语音信号，以根据需求和周围环境来重构他们的行为。
10.用机器学习细分客户群
ML 算法需要创造性和示范性研究，以便它们可以以最简单和可理解的形式实时实施。从这些算法中，无监督学习算法被认为是困难的算法，但它们很好地模拟了用户的需求。我们将使用 K-means 无监督学习算法（这个算法比其他算法更简单）来细分客户。这种分割是 受其年收入、买卖模式、年龄、性别和兴趣等因素的影响。语言将是 R 和数据集 – Mall_Customers。您可能会询问它的好处，答案是 - 执行在线营销活动以满足业务需求。由于这个项目，一个人（包括数据科学初学者）不仅可以很好地细分客户，还可以分析企业何时应该在可用的客户群上执行营销活动，以获取利润率并在全球范围内获得普及。简而言之，您或初学者是否已准备好帮助企业围绕目标客户构建其产品和服务，并通过介绍他们真正渴望的东西来激发客户的兴趣？