Đã cố gắng xây dựng một số dự án khoa học dữ liệu để cải thiện sơ yếu lý lịch của bạn và bị đe dọa bởi kích thước của mã và số lượng khái niệm được sử dụng? . Những điều này sẽ giúp tăng cường sự tự tin và cũng nói với người phỏng vấn rằng bạn nghiêm túc với khoa học dữ liệu
Bạn có biết?
Tìm một ý tưởng hoàn hảo cho dự án của bạn là điều khiến bạn quan tâm hơn là thực hiện dự án đó phải không? . Tất cả những gì bạn phải làm là đánh dấu bài viết này và bắt đầu
- Dự án Python
- Dự án Python Django [Phát triển Web]
- Dự án phát triển trò chơi Python
- Dự án trí tuệ nhân tạo Python
- Dự án học máy Python
- Dự án khoa học dữ liệu Python
- Dự án học sâu Python
- Dự án thị giác máy tính Python
- Dự án Internet vạn vật Python
Trong blog này, chúng tôi sẽ liệt kê các ví dụ dự án khoa học dữ liệu khác nhau bằng ngôn ngữ R và Python. Hãy phân tách những điều này trên cơ sở khó khăn để bạn có một con đường thích hợp để đi theo
Ý tưởng dự án khoa học dữ liệu hàng đầu
Dưới đây là những ý tưởng dự án khoa học dữ liệu tốt nhất với mã nguồn
Luôn cập nhật các xu hướng công nghệ mới nhất
Tham gia DataFlair trên Telegram.
1. Dự án khoa học dữ liệu mới bắt đầu
1. 1 Phát hiện tin giả
Đưa sự nghiệp của bạn lên một tầm cao mới bằng cách làm việc trong Dự án khoa học dữ liệu dành cho người mới bắt đầu – Phát hiện tin giả bằng Python
Một vị vua của báo chí màu vàng, tin giả là thông tin sai lệch và trò lừa bịp lan truyền trên mạng xã hội và các phương tiện trực tuyến khác để đạt được một chương trình nghị sự chính trị. Trong ý tưởng dự án khoa học dữ liệu này, chúng ta sẽ sử dụng Python để xây dựng một mô hình có thể phát hiện chính xác một mẩu tin tức là thật hay giả. Chúng ta sẽ xây dựng TfidfVectorizer và sử dụng PassiveAggressiveClassifier để phân loại tin tức thành “Thật” và “Giả”. Chúng tôi sẽ sử dụng tập dữ liệu có hình dạng 7796×4 và thực thi mọi thứ trong Jupyter Lab
Ngôn ngữ. con trăn
Tập dữ liệu/Gói. Tin tức. csv
1. Phát hiện 2 làn đường
Kiểm tra việc triển khai đầy đủ Dự án khoa học dữ liệu phát hiện làn đường. Phát hiện làn đường theo thời gian thực trong Python
Ý tưởng dự án khoa học dữ liệu. Các vạch được vẽ trên đường hướng dẫn người lái xe nơi có làn đường. Nó cũng đề cập đến hướng để điều khiển phương tiện. Ứng dụng này là cốt lõi để phát triển ô tô không người lái
Bạn có thể xây dựng một ứng dụng có khả năng xác định các dòng theo dõi từ hình ảnh đầu vào hoặc khung hình video liên tục
1. 3 Phân tích tình cảm
Kiểm tra việc triển khai đầy đủ Dự án Khoa học Dữ liệu với Mã nguồn – Dự án Phân tích Tình cảm trong R
Phân tích tình cảm là hành động phân tích các từ để xác định tình cảm và ý kiến có thể tích cực hoặc tiêu cực ở hai cực. Đây là một kiểu phân loại trong đó các lớp có thể là nhị phân [tích cực và tiêu cực] hoặc nhiều [vui, giận, buồn, ghê tởm,. ]. Chúng tôi sẽ triển khai dự án khoa học dữ liệu này bằng ngôn ngữ R và sử dụng tập dữ liệu của gói 'janeaustenR'. Chúng tôi sẽ sử dụng các từ vựng có mục đích chung như AFINN, bing và loughran, thực hiện phép nối bên trong và cuối cùng, chúng tôi sẽ tạo một đám mây từ để hiển thị kết quả
Ngôn ngữ. r
Tập dữ liệu/Gói. janeaustenR
1. 4 Phát hiện bệnh Parkinson
Hãy nỗ lực hết mình bằng cách thực hiện Ý tưởng Dự án Khoa học Dữ liệu – Phát hiện Bệnh Parkinson với XGBoost
Chúng tôi đã bắt đầu sử dụng khoa học dữ liệu để cải thiện dịch vụ và chăm sóc sức khỏe – nếu chúng tôi có thể dự đoán bệnh sớm thì sẽ có nhiều lợi thế về tiên lượng. Vì vậy, trong ý tưởng dự án khoa học dữ liệu này, chúng ta sẽ học cách phát hiện bệnh Parkinson bằng Python. Đây là một rối loạn thoái hóa thần kinh, tiến triển của hệ thống thần kinh trung ương, ảnh hưởng đến chuyển động và gây run và cứng khớp. Điều này ảnh hưởng đến các tế bào thần kinh sản xuất dopamine trong não và hàng năm, nó ảnh hưởng đến hơn 1 triệu người ở Ấn Độ
Ngôn ngữ. con trăn
Tập dữ liệu/Gói. Bộ dữ liệu UCI ML Parkinsons
1. Phát hiện 5 màu với Python
Xây dựng một ứng dụng để phát hiện màu sắc với Dự án khoa học dữ liệu dành cho người mới bắt đầu – Phát hiện màu sắc với OpenCV
Đã bao nhiêu lần bạn nghĩ rằng ngay cả sau khi nhìn thấy, bạn không nhớ tên của màu sắc? . Vì vậy, trong dự án này, chúng tôi sẽ xây dựng một ứng dụng tương tác sẽ phát hiện màu đã chọn từ bất kỳ hình ảnh nào. Để thực hiện điều này, chúng tôi sẽ cần một dữ liệu được dán nhãn của tất cả các màu đã biết, sau đó chúng tôi sẽ tính toán màu nào giống nhất với giá trị màu đã chọn
Ngôn ngữ. con trăn
tập dữ liệu. Tên màu Codebrainz
1. 6 Phát hiện khối u não bằng Khoa học dữ liệu
Ý tưởng dự án khoa học dữ liệu. Có rất nhiều dự án học sâu nổi tiếng về bộ dữ liệu quét MRI. Một trong số đó là Phát hiện khối u não. Bạn có thể sử dụng tính năng học chuyển đổi trên các lần quét MRI này để có được các tính năng cần thiết cho việc phân loại. Hoặc bạn có thể đào tạo mạng lưới thần kinh tích chập của riêng mình từ đầu để phát hiện các khối u não
tập dữ liệu. Bộ dữ liệu hình ảnh MRI não
1. Phát hiện bệnh 7 lá
Ý tưởng dự án khoa học dữ liệu. Phát hiện bệnh trên cây trồng đóng vai trò rất quan trọng trong lĩnh vực nông nghiệp. Dự án Khoa học dữ liệu này nhằm mục đích cung cấp giao diện kiểm tra tự động dựa trên hình ảnh. Nó liên quan đến việc sử dụng kỹ thuật xử lý hình ảnh tự thiết kế và học sâu. Nó sẽ phân loại lá cây là khỏe mạnh hoặc bị nhiễm bệnh
tập dữ liệu. Bộ dữ liệu lá
2. Dự án khoa học dữ liệu trung cấp
2. 1 Nhận dạng cảm xúc giọng nói
Khám phá việc triển khai hoàn chỉnh Ví dụ về dự án khoa học dữ liệu – Nhận dạng cảm xúc lời nói với Librosa
Hãy học cách sử dụng các thư viện khác nhau ngay bây giờ. Dự án khoa học dữ liệu này sử dụng librosa để thực hiện Nhận dạng cảm xúc lời nói. SER là quá trình cố gắng nhận ra cảm xúc và trạng thái tình cảm của con người từ lời nói. Vì chúng tôi sử dụng âm điệu và cao độ để thể hiện cảm xúc qua giọng nói, SER là có thể; . Chúng tôi sẽ sử dụng các tính năng mfcc, sắc độ và mel và sử dụng bộ dữ liệu RAVDESS để nhận dạng cảm xúc trên. Chúng tôi sẽ xây dựng MLPClassifier cho mô hình
Ngôn ngữ. con trăn
Tập dữ liệu/Gói. bộ dữ liệu RAVDESS
2. 2 Phát hiện giới tính và độ tuổi với Khoa học dữ liệu
Đặt bàn đạp lên kim loại và gây ấn tượng với nhà tuyển dụng bằng Dự án khoa học dữ liệu cuối cùng – Phát hiện giới tính và độ tuổi với OpenCV
Đây là một dự án khoa học dữ liệu thú vị với Python. Chỉ sử dụng một hình ảnh, bạn sẽ học cách dự đoán giới tính và độ tuổi của một cá nhân. Trong phần này, chúng tôi giới thiệu với bạn về Thị giác máy tính và các nguyên tắc của nó. Chúng tôi sẽ xây dựng Mạng thần kinh chuyển đổi và sử dụng các mô hình do Tal Hassner và Gil Levi đào tạo cho bộ dữ liệu Adience. Chúng tôi sẽ sử dụng một số. pb,. pbtxt,. nguyên mẫu và. tập tin caffemodel trên đường đi
Ngôn ngữ. con trăn
Tập dữ liệu/Gói. kiên nhẫn
2. 3 Bệnh võng mạc tiểu đường
Ý tưởng dự án khoa học dữ liệu. Bệnh võng mạc đái tháo đường là nguyên nhân hàng đầu gây mù lòa. Bạn có thể phát triển một phương pháp sàng lọc bệnh võng mạc tiểu đường tự động. Bạn có thể đào tạo một mạng lưới thần kinh trên hình ảnh võng mạc của những người bình thường và bị ảnh hưởng. Dự án này sẽ phân loại xem bệnh nhân có bị bệnh võng mạc hay không
tập dữ liệu. Bộ dữ liệu bệnh võng mạc tiểu đường
2. 3 Phân tích dữ liệu Uber trong R
Kiểm tra việc triển khai đầy đủ Dự án khoa học dữ liệu với mã nguồn – Dự án phân tích dữ liệu Uber trong R
Đây là một dự án trực quan hóa dữ liệu với ggplot2, nơi chúng tôi sẽ sử dụng R và các thư viện của R và phân tích các tham số khác nhau như số chuyến đi theo số giờ trong ngày và số chuyến đi theo tháng trong năm. Chúng tôi sẽ sử dụng bộ dữ liệu Xe bán tải của Uber tại Thành phố New York và tạo trực quan hóa cho các khung thời gian khác nhau trong năm. Điều này cho chúng tôi biết thời gian ảnh hưởng đến chuyến đi của khách hàng như thế nào
Ngôn ngữ. r
Tập dữ liệu/Gói. Bộ dữ liệu Xe bán tải của Uber tại Thành phố New York
2. 4 Phát hiện tình trạng buồn ngủ của người lái xe trong Python
Thúc đẩy sự nghiệp của bạn lên một tầm cao mới bằng cách làm việc trong Dự án khoa học dữ liệu hàng đầu – Hệ thống phát hiện tình trạng buồn ngủ với OpenCV & Keras
Lái xe trong tình trạng buồn ngủ là cực kỳ nguy hiểm và có khoảng hàng nghìn vụ tai nạn xảy ra mỗi năm do tài xế ngủ gật khi lái xe. Trong dự án Python này, chúng tôi sẽ xây dựng một hệ thống có thể phát hiện những người lái xe buồn ngủ và cũng cảnh báo họ bằng tiếng bíp
Dự án này được triển khai bằng Keras và OpenCV. Chúng tôi sẽ sử dụng OpenCV để nhận diện khuôn mặt và mắt và với Keras, chúng tôi sẽ phân loại trạng thái của mắt [Mở hoặc Đóng] bằng các kỹ thuật mạng thần kinh sâu
2. 5 Dự án Chatbot bằng Python
Xây dựng chatbot bằng Python & thăng tiến trong sự nghiệp – Chatbot với NLTK và Keras
Chatbots là một phần thiết yếu của doanh nghiệp. Nhiều doanh nghiệp phải cung cấp dịch vụ cho khách hàng của họ và cần rất nhiều nhân lực, thời gian và công sức để xử lý khách hàng. Các chatbot có thể tự động hóa hầu hết các tương tác của khách hàng bằng cách trả lời một số câu hỏi thường gặp của khách hàng. Chủ yếu có hai loại chatbot. Chatbot dành riêng cho miền và miền mở. Chatbot dành riêng cho miền thường được sử dụng để giải quyết một vấn đề cụ thể. Vì vậy bạn cần tùy chỉnh thật thông minh để hoạt động hiệu quả trong miền của mình. Các chatbot miền mở có thể được hỏi bất kỳ loại câu hỏi nào nên cần lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo
Ngôn ngữ. con trăn
tập dữ liệu. Tệp json ý định
2. 6 Đồ án nhận dạng chữ số viết tay
Thực tế triển khai Dự án Deep Learning với Mã nguồn – Nhận dạng chữ số viết tay với CNN
Bộ dữ liệu MNIST gồm các chữ số viết tay phổ biến rộng rãi trong giới khoa học dữ liệu và những người đam mê máy học. Đây là một dự án tuyệt vời để bắt đầu với khoa học dữ liệu và hiểu các quy trình liên quan đến một dự án. Dự án được triển khai bằng Mạng thần kinh chuyển đổi và sau đó để dự đoán thời gian thực, chúng tôi cũng xây dựng giao diện người dùng đồ họa đẹp mắt để vẽ các chữ số trên khung vẽ và sau đó mô hình sẽ dự đoán chữ số
Ngôn ngữ. con trăn
tập dữ liệu. MNIST
Được thuê làm nhà khoa học dữ liệu với Câu hỏi phỏng vấn về Khoa học dữ liệu hàng đầu
3. Dự án khoa học dữ liệu nâng cao
3. 1 Dự án tạo chú thích hình ảnh trong Python
Kiểm tra việc triển khai hoàn chỉnh dự án khoa học dữ liệu bằng mã nguồn – Image Caption Generator with CNN & LSTM
Đây là một dự án khoa học dữ liệu thú vị. Mô tả những gì trong một hình ảnh là một nhiệm vụ dễ dàng đối với con người nhưng đối với máy tính, một hình ảnh chỉ là một loạt các con số đại diện cho giá trị màu của từng pixel. Vì vậy, đây là một nhiệm vụ khó khăn để máy tính hiểu những gì trong hình ảnh và sau đó tạo mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên như tiếng Anh lại là một nhiệm vụ khó khăn khác. Dự án này sử dụng các kỹ thuật học sâu trong đó chúng tôi triển khai Mạng thần kinh chuyển đổi [CNN] với Mạng thần kinh tái phát [LSTM] để xây dựng trình tạo chú thích hình ảnh
tập dữ liệu. Flickr8K
Ngôn ngữ. con trăn
khung. máy ảnh
3. 2 Dự án phát hiện gian lận thẻ tín dụng
Hãy nỗ lực hết mình bằng cách làm việc trong Dự án khoa học dữ liệu – Phát hiện gian lận thẻ tín dụng bằng máy học
Bây giờ, bạn đã bắt đầu hiểu các phương pháp và khái niệm. Hãy chuyển sang một số dự án khoa học dữ liệu nâng cao. Trong dự án này, chúng tôi sẽ sử dụng R với các thuật toán như Cây quyết định, Hồi quy logistic, Mạng thần kinh nhân tạo và Trình phân loại tăng cường độ dốc. Chúng tôi sẽ sử dụng bộ dữ liệu Giao dịch thẻ để phân loại các giao dịch thẻ tín dụng thành gian lận và chính hãng. Chúng tôi sẽ điều chỉnh các mô hình khác nhau và vẽ biểu đồ hiệu suất cho chúng
Ngôn ngữ. r
Tập dữ liệu/Gói. Bộ dữ liệu giao dịch thẻ
3. 3 Hệ thống đề xuất phim
Khám phá việc triển khai Dự án Khoa học Dữ liệu Tốt nhất với Mã nguồn- Dự án Hệ thống Đề xuất Phim trong R
Trong dự án khoa học dữ liệu này, chúng tôi sẽ sử dụng R để thực hiện đề xuất phim thông qua học máy. Hệ thống đề xuất gửi đề xuất cho người dùng thông qua quy trình lọc dựa trên sở thích và lịch sử duyệt web của người dùng khác. Nếu A và B thích Ở nhà một mình và B thích Những cô gái xấu tính, thì có thể gợi ý cho A – họ cũng có thể thích nó. Điều này giúp khách hàng tương tác với nền tảng
Ngôn ngữ. r
Tập dữ liệu/Gói. Bộ dữ liệu MovieLens
3. 4 Phân khúc khách hàng
Đặt huy chương lên bàn đạp & gây ấn tượng với nhà tuyển dụng với Dự án khoa học dữ liệu [Bao gồm mã nguồn] – Phân khúc khách hàng với Machine Learning
Đây là một trong những dự án phổ biến nhất trong Khoa học dữ liệu. Trước khi chạy bất kỳ chiến dịch nào, các công ty tạo ra các nhóm khách hàng khác nhau
Phân khúc khách hàng là một ứng dụng phổ biến của học tập không giám sát. Sử dụng phân cụm, các công ty xác định các phân khúc khách hàng để nhắm mục tiêu cơ sở người dùng tiềm năng. Họ chia khách hàng thành các nhóm theo các đặc điểm chung như giới tính, độ tuổi, sở thích và thói quen chi tiêu để có thể tiếp thị đến từng nhóm một cách hiệu quả. Chúng tôi sẽ sử dụng phân cụm K-means và cũng trực quan hóa sự phân bố giới tính và độ tuổi. Sau đó, chúng tôi sẽ phân tích thu nhập hàng năm và điểm chi tiêu của họ
Ngôn ngữ. r
Tập dữ liệu/Gói. Bộ dữ liệu Mall_Customers
3. 5 Phân loại ung thư vú
Kiểm tra việc triển khai đầy đủ Dự án khoa học dữ liệu bằng Python – Phân loại ung thư vú với Deep Learning
Quay trở lại với những đóng góp y tế của khoa học dữ liệu, hãy học cách phát hiện ung thư vú bằng Python. Chúng tôi sẽ sử dụng tập dữ liệu IDC_regular để phát hiện sự hiện diện của Ung thư biểu mô ống xâm lấn, dạng ung thư vú phổ biến nhất. Nó phát triển trong ống dẫn sữa xâm lấn mô vú xơ hoặc mỡ bên ngoài ống dẫn. Trong ý tưởng dự án khoa học dữ liệu này, chúng tôi sẽ sử dụng Deep Learning và thư viện Keras để phân loại
Ngôn ngữ. con trăn
Tập dữ liệu/Gói. IDC_regular
3. 6 Nhận biết biển báo giao thông
Đạt được độ chính xác trong công nghệ ô tô tự lái với Dự án khoa học dữ liệu về Nhận dạng biển báo giao thông bằng CNN với mã nguồn
Các biển báo và quy tắc giao thông rất quan trọng mà mọi tài xế phải tuân theo để tránh mọi tai nạn. Để tuân theo quy tắc, trước tiên người ta phải hiểu biển báo giao thông trông như thế nào. Một người phải học tất cả các biển báo giao thông trước khi họ được cấp giấy phép lái bất kỳ phương tiện nào. Nhưng hiện tại các phương tiện tự trị đang tăng lên và sẽ không có người điều khiển trong tương lai sắp tới. Trong dự án Nhận dạng biển báo giao thông, bạn sẽ tìm hiểu cách chương trình có thể xác định loại biển báo giao thông bằng cách lấy hình ảnh làm đầu vào. Bộ dữ liệu điểm chuẩn nhận dạng biển báo giao thông của Đức [GTSRB] được sử dụng để xây dựng Mạng lưới thần kinh sâu nhằm nhận dạng loại biển báo giao thông thuộc về. Chúng tôi cũng xây dựng một GUI đơn giản để tương tác với ứng dụng
Ngôn ngữ. con trăn
tập dữ liệu. GTSRB [Điểm chuẩn nhận dạng biển báo giao thông của Đức]
Tóm lược
Mã nguồn của tất cả các dự án khoa học dữ liệu này đều có trên DataFlair. Bắt đầu ngay bây giờ và xây dựng một dự án trong Khoa học dữ liệu. Theo dõi từ người mới bắt đầu đến nâng cao và sau khi hoàn thành, bạn có thể chuyển sang các dự án khác