Top 10 Data Science Project Ideas for 2020

Als angehender Datenwissenschaftler können Sie Ihre Fähigkeiten am besten durch Üben verbessern. Und was gibt es Besseres, um Ihre technischen Fähigkeiten zu trainieren, als Projekte zu machen. Persönliche Projekte sind ein wesentlicher Bestandteil Ihrer beruflichen Entwicklung. Sie bringen Sie Ihrem Traum von den Datenwissenschaften einen Schritt näher. Projekte werden Ihr Wissen, Ihre Fähigkeiten und Ihr Selbstvertrauen stärken. Wenn du Projekte in deinem Lebenslauf aufführst, wird es viel einfacher sein, einen Job in der Datenwissenschaft zu bekommen.

„Welche Projekte sollte ich machen?“, fragst du? Nun, keine Sorge! Denn ich bin hier, mit diesen tollen Ideen für Data-Science-Projekte im Jahr 2020. Also lasst uns anfangen!

Zeichenerkennung

Dieses Projekt konzentriert sich auf die Fähigkeit des Computers, die von Menschen handgeschriebenen Zeichen zu erkennen und zu verstehen. Ein gefaltetes neuronales Netz wird anhand des MNIST-Datensatzes trainiert. Dies hilft dem neuronalen Netz, handgeschriebene Ziffern mit angemessener Genauigkeit zu erkennen. Das Projekt verwendet Deep Learning und benötigt die Keras- und Tkinter-Bibliotheken.

Erkennung von Schläfrigkeit am Steuer

Nachtfahrten sind ein harter Job. Viele Unfälle passieren, wenn ein Fahrer während der Fahrt schläfrig oder schläfrig wird. Dieses Projekt zielt darauf ab, zu erkennen, wann der Fahrer einschlafen könnte, und schlägt Alarm.

Dieses Projekt verwendet ein Deep-Learning-Modell, um Bilder zu klassifizieren, bei denen die Augen einer Person offen oder geschlossen sind. Je nachdem, wie lange die Augen geschlossen bleiben, wird eine Punktzahl vergeben. Steigt die Punktzahl über einen bestimmten Schwellenwert hinaus, schlägt das Modell Alarm. löst das Modell Alarm aus. Um diese Projekte zu implementieren, sollten Sie alle grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft kennen.

Brustkrebserkennung

Das Brustkrebserkennungsprojekt verwendet Histologiebilder, um zu klassifizieren, ob der Patient ein invasives duktales Karzinom hat oder nicht. Dieses Projekt verwendet einen IDC-Datensatz, um Histologiebilder als bösartig oder gutartig zu klassifizieren. Ein gefaltetes neuronales Netz ist für diese Aufgabe am besten geeignet. Das Modell wird mit etwa 80 % des Datensatzes trainiert, und der verbleibende Datensatz wird verwendet, um die Genauigkeit des Modells nach dem Training zu testen.

Auswirkungen des Klimawandels auf die weltweite Nahrungsmittelversorgung

Klimaveränderungen und -anomalien sind heutzutage ein alltäglicher Bestandteil unserer Welt. Dies wirkt sich auf alle Aspekte des menschlichen Lebens auf unserem Planeten aus. Dieses Projekt konzentriert sich auf die Quantifizierung der Auswirkungen, die der Klimawandel auf die weltweite Nahrungsmittelproduktion hat und haben wird. Ziel dieses Projekts ist es, die möglichen Auswirkungen des Klimawandels auf die Produktion von Grundnahrungsmitteln zu bewerten. Das Projekt bewertet die Auswirkungen von Temperatur- und Niederschlagsänderungen unter Berücksichtigung der Auswirkungen von Kohlendioxid auf das Pflanzenwachstum und der Ungewissheit des Klimawandels. Dieses Projekt befasst sich mit der Visualisierung von Daten und dem Vergleich von Erträgen in verschiedenen Regionen zu verschiedenen Zeiten.

Chatbot

Chatbots spielen eine wichtige Rolle in Unternehmen. Sie helfen bei der Bereitstellung verbesserter und personalisierter Dienstleistungen und sparen gleichzeitig Arbeitskräfte ein.

Ein Chatbot kann mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken trainiert werden, wobei ein Datensatz mit einer Liste von Vokabeln, einer Liste gebräuchlicher Sätze, der dahinter stehenden Absicht und den entsprechenden Antworten verwendet wird. Die gängigste Methode für das Training von Chatbots ist die Verwendung von Recurring Neural Networks (RNN). Der Bot besteht aus einem Encoder, der seinen Zustand entsprechend dem Eingabesatz und der Absicht aktualisiert und den Zustand an den Bot weitergibt. Der Bot verwendet dann den Decoder, um eine angemessene Antwort entsprechend den Wörtern und der Absicht dahinter zu finden. Ein Chatbot lässt sich leicht mit Python implementieren.

Zeitreihenprognose des Webverkehrs

Die Zeitreihenprognose ist ein sehr wichtiges Konzept in der Statistik und im maschinellen Lernen. Die Vorhersage des Webverkehrs ist eine beliebte Anwendung der Zeitreihenvorhersage. Sie hilft Webservern, ihre Ressourcen besser zu verwalten, um Ausfälle zu vermeiden. Um das Projekt noch interessanter zu machen, können Sie Wavenets anstelle von traditionellen neuronalen Netzen verwenden. Wavenets verwenden kausale Faltungen, die sie effizienter und gleichzeitig leichtgewichtig machen.

Fake News Detection

Die Idee hinter diesem Projekt ist es, ein maschinelles Lernmodell zu erstellen, das erkennen kann, ob die Nachrichten, die in sozialen Medien gepostet werden, wahr sind oder nicht. Sie können den TfidfVectorizer und einen PassiveAggressive Classifier verwenden, um dieses Modell zu erstellen.

TF oder die Termfrequenz ist die Anzahl, wie oft ein Wort in einem Dokument vorkommt.

IDF oder die Inverse Document Frequency ist ein Maß für die Wichtigkeit eines Wortes, das auf der Anzahl seines Auftretens in verschiedenen Dokumenten basiert. Häufige Wörter, die in vielen Dokumenten vorkommen, haben keine hohe Bedeutung.

TFIDFVectorizer analysiert eine Sammlung von Dokumenten und erstellt daraus eine TF-IDF-Matrix.

Ein PassiveAggressive Classifier bleibt passiv, wenn das Klassifizierungsergebnis richtig ist, ändert aber aggressiv seine Klassifizierungskriterien, wenn die Klassifizierung falsch ist.

Damit können wir ein maschinelles Lernmodell erstellen, das die Nachrichten als gefälscht oder wahr einstufen kann.

Erkennung menschlicher Handlungen

Das Modell zur Erkennung menschlicher Handlungen sieht sich kurze Videos von Menschen an, die bestimmte Handlungen ausführen, und versucht, sie auf der Grundlage der Art der Handlung zu klassifizieren. Es verwendet ein gefaltetes neuronales Netz, das mit einem Datensatz trainiert wurde, der kurze Videos und die dazugehörigen Beschleunigungsdaten enthält. Das Projekt konvertiert zunächst die Beschleunigungsmesserdaten in eine zeitlich geschnittene Darstellung. Anschließend wird die Keras-Bibliothek verwendet, um das Netzwerk entsprechend dem Datensatz zu trainieren, zu validieren und zu testen.

Vorhersage von Waldbränden

Waldbrände und Flächenbrände sind in der heutigen Welt zu alarmierend häufigen Katastrophen geworden. Diese Katastrophen schädigen das Ökosystem und verursachen hohe Kosten in Bezug auf Geld und Infrastruktur. Mithilfe von k-means clustering lassen sich Waldbrandherde und die Schwere eines Brandes an dieser Stelle ermitteln, was eine bessere Ressourcenzuweisung und schnellere Reaktionszeiten ermöglicht. Die Verwendung meteorologischer Daten wie Jahreszeiten, in denen Brände häufiger auftreten, und Wetterbedingungen, die sie verschlimmern, kann die Genauigkeit der Ergebnisse noch weiter erhöhen.

Geschlecht &Alterserkennung

Geschlechts- und Alterserkennung ist ein Projekt aus den Bereichen Computer Vision und maschinelles Lernen. Es verwendet Faltungsneuronale Netze oder CNN. Das Projekt zielt darauf ab, das Geschlecht und das Alter einer Person zu erkennen, indem ein einziges Bild ihres Gesichts analysiert wird. Das Geschlecht wird als männlich oder weiblich klassifiziert und das Alter wird in die Bereiche 0-2, 4-6, 8-2, 15-20, 25-32, 38-43, 48-53, 60-100 eingeteilt. Aufgrund von Faktoren wie Make-up, Beleuchtung, Gesichtsausdruck usw. kann die Erkennung von Geschlecht und Alter aus einem einzigen Bild schwierig sein. Daher wird in diesem Projekt ein Klassifizierungsmodell anstelle einer Regression verwendet.

Schlussfolgerung

Mit dem Wissen um die richtigen Werkzeuge ist kein Data-Science-Projekt zu schwierig. Projekte sind der perfekte Weg, um die eigenen Fähigkeiten zu verbessern und die Beherrschung voranzutreiben.

Diese Data-Science-Projekte sind diejenigen, die im Jahr 2020 sehr nützlich sein werden und im Trend liegen. Sie werden Sie sicher zum Erfolg führen. Alles, was Sie tun müssen, ist loszulegen.

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