Beginners should undertake data science projects as they provide practical experience and help in the application of theoretical concepts learned in courses, building a portfolio and enhancing skills. This allows them to gain confidence and stand out in the competitive job market.
Nếu bạn đang xem xét một dự án luận án khoa học dữ liệu hoặc chỉ đơn giản là muốn thể hiện sự thành thạo trong lĩnh vực này bằng cách tiến hành nghiên cứu độc lập và áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu tiên tiến, các ý tưởng dự án sau đây có thể chứng minh hữu ích.
Phân tích tình cảm của đánh giá sản phẩm
Điều này liên quan đến việc phân tích một tập dữ liệu và tạo trực quan hóa để hiểu rõ hơn về dữ liệu. Ví dụ, một ý tưởng dự án có thể là kiểm tra đánh giá của người dùng về sản phẩm trên Amazon bằng cách sử dụng phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xác định tâm trạng chung đối với những thứ như vậy. Để thực hiện điều này, một bộ sưu tập khá lớn các đánh giá sản phẩm từ Amazon có thể được thu thập bằng cách sử dụng các phương pháp cạo web hoặc API sản phẩm Amazon.
Một trong những bộ dữ liệu yêu thích của tôi trên Kaggle: Amazon Nhận xét ý tưởng cho dự án của bạn: • Tính toán phân tích sản phẩm cơ bản • Sử dụng thuật toán cụm để nhóm sản phẩm • Trường hợp sử dụng NLP vô tận: phân tích tình cảm, trích xuất từ khóa, tóm tắt Kiểm tra nó!
— David Miller (@thedavescience) Tháng Mười 21, 2022
Một khi dữ liệu đã được thu thập, nó có thể được xử lý trước bằng cách loại bỏ các từ dừng, dấu câu và các nhiễu khác. Sự phân cực của bài đánh giá, hoặc liệu tình cảm được chỉ ra trong đó là thuận lợi, tiêu cực hay trung tính, sau đó có thể được xác định bằng cách áp dụng một thuật toán phân tích tình cảm cho ngôn ngữ tiền xử lý. Để hiểu được ý kiến chung của sản phẩm, kết quả có thể được biểu diễn bằng cách sử dụng đồ thị hoặc các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác.
Dự đoán giá nhà
Dự án này liên quan đến việc xây dựng một mô hình máy học để dự đoán giá nhà dựa trên nhiều yếu tố khác nhau như vị trí, cảnh quay vuông, và số phòng ngủ.
Sử dụng mô hình học máy sử dụng dữ liệu thị trường nhà ở, chẳng hạn như vị trí, số phòng ngủ và phòng tắm, thước phim vuông và dữ liệu bán hàng trước đó, để ước tính giá bán của một ngôi nhà cụ thể là một ví dụ của một dự án khoa học dữ liệu kết nối với dự đoán giá nhà.
Mô hình này có thể được đào tạo trên một tập hợp dữ liệu của doanh số bán nhà trong quá khứ và thử nghiệm trên một tập dữ liệu riêng biệt để đánh giá độ chính xác của nó. Mục tiêu cuối cùng sẽ là đưa ra nhận thức và dự báo có thể giúp các nhà môi giới bất động sản, người mua và người bán đưa ra những lựa chọn khôn ngoan về giá cả và chiến thuật mua/bán.
Phân khúc khách hàng
A customer segmentation project involves using clustering algorithms to group customers based on their purchasing behavior, demographics and other factors.
The Role of Data Science in Customer Segmentation
Data science has revolutionized the field of customer segmentation by providing businesses with the tools to analyze vast amounts of data quickly and accurately.
— Mastermindzero (@Mg_S_) March 9, 2023
Một dự án khoa học dữ liệu liên quan đến phân khúc khách hàng có thể liên quan đến việc phân tích dữ liệu khách hàng từ một công ty bán lẻ, chẳng hạn như lịch sử giao dịch, nhân khẩu học và mô hình hành vi. Mục tiêu sẽ là xác định các phân khúc khách hàng riêng biệt bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân nhóm để nhóm khách hàng có đặc điểm tương tự lại với nhau và xác định các yếu tố phân biệt mỗi nhóm.
Phân tích này có thể cung cấp thông tin chi tiết về hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng, có thể được sử dụng để phát triển các chiến dịch tiếp thị có mục tiêu, đề xuất sản phẩm và trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa. Bằng cách tăng sự hài lòng của khách hàng, lòng trung thành và lợi nhuận, công ty bán lẻ có thể hưởng lợi từ kết quả của dự án này.
Phát hiện gian lận
Dự án này liên quan đến việc xây dựng một mô hình học máy để phát hiện các giao dịch gian lận trong một tập dữ liệu. Sử dụng các thuật toán học máy để kiểm tra dữ liệu giao dịch tài chính và các mẫu điểm của hoạt động gian lận là một ví dụ về một dự án khoa học dữ liệu liên quan đến phát hiện gian lận.
Related: Làm thế nào để giám sát crypto và phân tích blockchain giúp tránh gian lận tiền điện tử?
The ultimate objective is to create a reliable fraud detection model that can assist financial institutions in preventing fraudulent transactions and safeguarding the accounts of their consumers.
Image classification
This project involves building a deep learning model to classify images into different categories. An image classification data science project could involve building a deep learning model to classify images into different categories based on their visual features. The model could be trained on a large data set of labeled images and then tested on a separate data set to evaluate its accuracy.
The end goal would be to provide an automated image classification system that can be used in various applications, such as object recognition, medical imaging and self-driving cars.
Time series analysis
This project involves analyzing data over time and making predictions about future trends. A time series analysis project could involve analyzing historical price data for a specific cryptocurrency, such as Bitcoin (BTC), using statistical models and machine learning techniques to forecast future price trends.
The objective would be to offer perceptions and forecasts that can assist traders and investors in making wise choices about the purchase, sale and storage of cryptocurrencies.
Recommendation system
This project involves building a recommendation system to suggest products or content to users based on their past behavior and preferences.
Recommendation systems are one of the most widely used topics of machine learning.
Netflix, YouTube, Amazon: they all use a recommendation system at their core.
Here is a great dataset to learn: https://t.co/j418uwjawL
45,000+ movies. 26M ratings from over 270,000 users. pic.twitter.com/P3HhFKCixQ
— Abacus.AI (@abacusai) January 21, 2023
A recommendation system project could involve analyzing Netflix user data, such as viewing history, ratings and search queries, to make personalized movie and TV show recommendations. The goal is to provide users with a more personalized and relevant experience on the platform, which could increase engagement and retention.
Web scraping and data analysis
Web scraping is the automated collection of data from multiple websites using software like BeautifulSoup or Scrapy, while data analysis is the process of analyzing the acquired data using statistical methods and machine learning algorithms. The project could involve scraping data from a website and analyzing it using data science methods to gain insights and make predictions.
Related: 5 high-paying careers in data science
Furthermore, it can entail gathering information about customer behavior, market trends or other pertinent subjects with the intention of offering organizations or individuals insights and practical advice. The ultimate goal is to use the massive volumes of data that are readily accessible online to produce insightful discoveries and guide data-driven decision-making.
Blockchain transaction analysis
A blockchain transaction analysis project involves analyzing blockchain network data, such as Bitcoin or Ethereum, to identify patterns, trends and insights about transactions on the network. This can help improve understanding of blockchain-based systems and potentially inform investment decisions or policy-making.
The key goal is to use the blockchain’s openness and immutability to obtain fresh knowledge about how network users behave and make it possible to build decentralized apps that are more durable and resilient.
