10 ý tưởng dự án khoa học dữ liệu hàng đầu mà mọi Người mới bắt đầu phải biết trong năm 2023
Là người mới bắt đầu, việc hiểu về Khoa học dữ liệu, hiểu rõ các khái niệm liên quan và tích lũy kinh nghiệm thực tế có thể cực kỳ khó khăn. Một trong những cách tốt nhất để trở nên giỏi về khoa học dữ liệu hoặc bất cứ thứ gì sáng tạo là luyện tập có chủ đích các kỹ năng đã học và thực hiện dự án khoa học dữ liệu.
Trong bài viết này, chúng tôi đã giải thích 10 ý tưởng dự án khoa học dữ liệu hàng đầu mà mọi người mới bắt đầu đều phải biết. Đọc để biết thêm về ý tưởng dự án khoa học dữ liệu cho người mới bắt đầu.
Dự án phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là một trong những kỹ năng cơ bản cần có của một nhà khoa học dữ liệu. Phân tích dữ liệu là quá trình lấy một số dữ liệu và cố gắng hiểu rõ hơn về dữ liệu đó bằng cách phân tích dữ liệu đó để đưa ra quyết định tốt hơn. Chúng ta có thể đơn giản hóa việc phân tích bằng cách tạo các hình ảnh trực quan hấp dẫn và dễ hiểu. Mặc dù phạm vi phân tích dữ liệu rộng nhưng đây là một trong những dự án Khoa học dữ liệu có lợi nhất.
Dự án hệ thống khuyến nghị
Hệ thống đề xuất là một thành phần thiết yếu của bất kỳ ứng dụng dựa trên nội dung nào, chẳng hạn như blog, trang web thương mại điện tử, nền tảng phát trực tuyến, v.v. Hệ thống đề xuất gợi ý nội dung mới cho người dùng dựa trên nội dung họ đã xem và thích trước đó từ cơ sở dữ liệu hoặc thư viện nội dung của trang web. Hệ thống đề xuất yêu cầu thông tin về người dùng và các hoạt động của họ trên trang web, cũng như thông tin về nội dung để nó được phân loại và đề xuất cho người dùng dựa trên thị hiếu và sở thích của họ.
Dự án phân tích tình cảm
Phân tích tình cảm được sử dụng để tăng cường hệ thống với trí tuệ cảm xúc. Đây là một trong những dự án Khoa học dữ liệu mà mọi người bắt đầu khi họ muốn tìm hiểu cách xử lý văn bản. Khi người dùng để lại nhận xét về video hoặc bài đăng trên blog, phân tích cảm xúc có thể được sử dụng để xác định xem nhận xét đó là đánh giá cao, chê bai, chỉ trích, v.v. Chúng cũng có thể được sử dụng để phân loại email, tin nhắn, đánh giá, truy vấn, v.v.
Có thể tìm thấy một trong những ứng dụng nổi bật nhất của các loại dự án Khoa học dữ liệu này trên các nền tảng công cộng như Twitter, Reddit và các nền tảng khác.
Dự án phân loại hình ảnh
Một trong những dự án Khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để phân loại và gắn thẻ hình ảnh dựa trên nội dung của chúng là phân loại hình ảnh. Phân loại hình ảnh được sử dụng rộng rãi trong khoa học, bảo mật và các lĩnh vực khác. Đây cũng là một trong những ứng dụng Khoa học dữ liệu quan trọng nhất vì rất khó phân loại hình ảnh bằng lập trình ứng dụng truyền thống. Trước đây, phải mất một lượng thời gian và nghiên cứu đáng kể để tạo ra các quy tắc và biến đổi hình ảnh phức tạp để phân loại hình ảnh và kết quả vẫn còn khá nhiều lỗi.
Phát hiện khối u não bằng Khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu cũng có nhiều ứng dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Một trong số đó là phát hiện khối u não. Trong dự án này, bạn sẽ sử dụng một số lượng lớn hình ảnh quét MRI được dán nhãn để đào tạo một mô hình. Khi mô hình đã được đào tạo, bạn sẽ sử dụng nó để kiểm tra hình ảnh MRI để xem liệu có thể phát hiện khối u não hay không. Để thực hiện các dự án Khoa học dữ liệu này, bạn phải có quyền truy cập vào các hình ảnh quét MRI của bộ não con người.
Dự án phát hiện gian lận
Một trong những dự án Khoa học dữ liệu quan trọng nhất, cũng như một trong những dự án khó nhất đối với sinh viên năm cuối, là phát hiện gian lận. Với rất nhiều loại giao dịch trực tuyến và kỹ thuật số khác nhau được sử dụng, khả năng gian lận ngày càng tăng. Vì bất kỳ giao dịch kỹ thuật số nào cũng tạo ra dữ liệu về các giao dịch hiện tại và trước đó, cũng như hồ sơ mua hàng của khách hàng, nên bạn có thể sử dụng dữ liệu này và các kỹ thuật của Khoa học dữ liệu để xác định xem các giao dịch có khả năng gian lận hay không.
Phát hiện tin giả
Theo một nghiên cứu gần đây của MIT, tin giả lan truyền nhanh gấp 6 lần tin thật. Tin giả đang trở thành một nguồn gây tranh cãi lớn trong mọi khía cạnh của cuộc sống. Nó gây ra hàng loạt vấn đề trên khắp thế giới, từ phân cực chính trị, bạo lực và phổ biến thông tin sai lệch đến xung đột tôn giáo và văn hóa. Điều đáng lo ngại là ngày càng có nhiều nguồn thông tin chưa được xác minh, đặc biệt là các nền tảng truyền thông xã hội, đang thu hút sự chú ý; điều này đặc biệt liên quan đến việc các nền tảng này thiếu hệ thống để phân biệt giữa tin giả và tin thật.
Nhận dạng biển báo giao thông
Ô tô tự lái hiện là một trong những ứng dụng Khoa học dữ liệu phổ biến nhất. Mặc dù làm việc với ô tô tự lái có thể khó khăn và tốn kém, nhưng bạn có thể triển khai một tính năng cụ thể và quan trọng cần có trên ô tô tự lái, đó là nhận dạng biển báo giao thông.
Phân loại ung thư vú
Các ca ung thư vú ngày càng gia tăng, phát hiện sớm là cách tốt nhất để có biện pháp xử lý phù hợp. Python có thể được sử dụng để tạo ra một hệ thống phát hiện ung thư vú. Bộ dữ liệu Ung thư biểu mô ống dẫn trứng xâm lấn (IDC) chứa hình ảnh mô học của các tế bào ác tính gây ung thư. Tập dữ liệu này có thể được sử dụng để huấn luyện mô hình.
NumPy, Keras, TensorFlow, OpenCV, Scikit-learn và Matplotlib là một số thư viện Python hữu ích cho dự án Khoa học dữ liệu này.
Dự đoán cháy rừng
Phát triển mô hình dự đoán cháy rừng có thể là một dự án khoa học dữ liệu bổ ích. Cháy rừng và cháy rừng nổi tiếng là không thể kiểm soát và có khả năng tàn phá. Bạn có thể sử dụng phân cụm k-means để quản lý các vụ cháy rừng và mô hình hóa bản chất bị phá vỡ của chúng. Nó cũng sẽ hỗ trợ xác định các điểm nóng cháy lớn và mức độ nghiêm trọng của chúng.
Mô hình này cũng có thể được sử dụng để phân bổ hợp lý các nguồn lực. Dữ liệu khí tượng có thể được sử dụng để tìm kiếm các giai đoạn và mùa cụ thể xảy ra cháy rừng nhằm cải thiện độ chính xác của mô hình.
