8 лучших проектов в области науки о данных, на которые стоит обратить внимание в 2021 году

Наука о данных — это процесс, помогающий решать реальные проблемы. Наука о данных использует исходные данные в виде соответствующей информации. В настоящее время на рынке господствует искусственный интеллект. Это основная причина, по которой вы должны серьезно относиться к науке о данных.

Компании используют его для извлечения информации, чтобы предсказать будущее продуктов. Итак, мы предлагаем вам получить несколько проектов в области Data Science, чтобы быть впереди.

8 лучших проектов в области науки о данных в 2021 году

В этом разделе мы рассмотрим 8 лучших проектов в области науки о данных, на которые стоит обратить внимание в 2021 году:

1. Обнаружение фальшивых новостей

Сегодня мы живем в век технологий и сверхбыстрой коммуникации. Технология не только распространяет новости по всему миру, но и распространяет фальшивые новости. Эти фальшивые новости могут причинить любой вред и нарушить мир. Поэтому профилактика фальшивых новостей очень важна. Эти фальшивые новости могут содержать зажигательную и провоцирующую информацию.

Целью может быть отдельный человек, компания, а иногда и целая страна. Поэтому мотив фальшивых новостей — опорочить объект. Кроме того, мелкие новости могут вызвать массовое возмущение общих интересов людей.

Проекты Data Science с использованием Python могут выявлять фальшивые новости. Необходимо построить TfidfVectorizer и использовать PassiveAgressiveClassifier для анализа того, является ли новость «настоящей» или «фальшивой». Учитывая современный мир, это один из лучших проектов Data Science.   

2. Анализ настроений

Мы уже упоминали, что Data Science играет большую роль в развитии бизнеса. Компании используют эту технологию для проверки предпочтений и симпатий к продуктам. В частности, когда продукт не получает желаемого успеха, исследование этого вопроса становится крайне важным. Они должны понять причину неудачи и понять, как сделать продукт лучше.

Поэтому анализ настроения направлен на анализ мнения покупателей. Таким образом, это крайне важный и, конечно, один из основных проектов Data Science. Компании могут принимать ответ двумя способами. Это может быть двоичная форма, например, положительная или отрицательная. Или он может варьироваться в таких вариантах, как «рад», «счастлив», «нет ответа», «печален», «зол» и т.д.

Data Science использует язык R для анализа и сбора информации. Последний набор данных JaneaustenR также полезен для этого проекта. Для анализа настроений можно использовать лексиконы общего назначения. К ним относятся bing, Lougham и AFINN.      

3. Обнаружение изображений в реальном времени

Это проект по компьютерному зрению. В нем вы должны сделать анимацию изображения в реальном времени с помощью OpenCV. Это также проект с открытым исходным кодом. Эта технология полезна для индустрии моды, розничной торговли или рекламы.

В современном мире коммерческая реклама является одним из основных столпов маркетинга. Она может увеличить продажи компании. Она также помогает профессиональным моделям в их профессии. Для этого проекта можно использовать GitHub и блокнот Colab.      

4. Распознавание человеческой речи и эмоций

Анализ человеческих эмоций стал еще одной стратегией маркетинга. Также важно понимать результаты политической речи. Проекты Data Science, помогающие понимать эмоции, пользуются большим спросом.

Эти проекты проясняют конкретные эмоции человека в определенный момент времени. В основном, Python является ведущим языком для создания таких эмоциональных читателей. Такие вещи, как тон голоса, изменение высоты тона и движение глазных яблок, являются решающими факторами.

Специалисты по обработке данных также используют функции mfcc, chroma и mel вместе с набором данных RAVDESS. Это помогает нам построить MLPClassifier для такого рода моделей. Примером может служить распознавание эмоций в речи с помощью Librosa.

5. Анализ данных OLA

Все вы, наверное, слышали о службе такси OLA. Онлайн-сервис заказа такси стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Здесь вы можете забронировать автомобиль, не выходя из дома. Вы получите трансфер от вашего местоположения до нужного вам места. Он также обслуживает миллионы путешественников из разных городов по всему миру.

Проект визуализации данных с помощью ggplot2 идеально подходит для этой работы. Специалисты по работе с данными объединяют его с языком R для проведения OLA-анализа данных. Язык R помогает анализировать параметры сервиса OLA. Сюда входят время поездки, общее количество поездок и количество поездок за день.

Кроме того, он может рассчитать количество поездок такси за месяц, квартал, полугодие и год. Ввиду его важности и востребованности, мы сохранили его в топ проектов Data Science.           

6. Обнаружение мошенничества с кредитными картами

Онлайн-покупки являются неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Вместе с этим возросло значение и использование кредитных карт. Почти каждый человек имеет при себе одну или несколько кредитных карт. Они используют их для решения различных задач, таких как покупки или оплата счетов.

Эти действия повышают вероятность мошенничества с кредитными картами. Пользоваться кредитными картами легко, а мошенничать еще легче. Поэтому проекты Data Science по обнаружению мошенничества с кредитными картами очень полезны.

Эти программы отслеживают транзакции и классифицируют их на подлинные и мошеннические. Кроме того, они добавляют несколько различных моделей для улучшения кривой производительности.

7. Рекомендация фильмов

Рекомендация фильмов осуществляется искусственным интеллектом на основе данных, полученных от зрителей. ИИ принимает их реакцию, чтобы классифицировать фильм как скучный, смешной, захватывающий или интересный. Кроме того, кассовые показатели первых нескольких дней играют определенную роль, чтобы получить представление о фильме.

Вы можете использовать язык R для создания проектов Data Science, чтобы рекомендовать фильмы. Эти проекты будут отправлять предложения пользователям с помощью процесса фильтрации. Кроме того, информация об истории просмотров является фактором, привлекающим внимание.

8. Предложения для клиентов

Это идеальный вариант для предприятий, поскольку они всегда ищут способ сегментировать клиентов. Анализ ожиданий клиентов перед выпуском продукта способствует росту компании.

Эти программы могут классифицировать клиентов на основе возраста, пола, религии, интересов, привычек и т.д. Для этой цели можно использовать кластеризацию K-means вместе с языком R.

Заключение

Мы включили лучшие проекты в области Data Science, которые дадут вам явное преимущество в вашем продвижении. Все эти проекты имеют высокие требования и области применения. Вы можете выбрать один из них или несколько, в зависимости от ваших предпочтений.