Bảng tỷ giá 
Bạn đang ở:
153 
Bắt đầu với chín ý tưởng dự án khoa học dữ liệu thân thiện với người mới bắt đầu để nâng cao kỹ năng và danh mục đầu tư của bạn.
Người mới bắt đầu nên thực hiện các dự án khoa học dữ liệu vì chúng cung cấp kinh nghiệm thực tế và trợ giúp trong việc áp dụng các khái niệm lý thuyết đã học trong các khóa học, xây dựng danh mục đầu tư và nâng cao kỹ năng. Điều này cho phép họ có được sự tự tin và nổi bật trong thị trường việc làm cạnh tranh.
Nếu bạn đang xem xét một dự án luận văn về khoa học dữ liệu hoặc chỉ đơn giản là muốn thể hiện sự thành thạo về tình hình trong lĩnh vực này bằng cách tiến hành nghiên cứu độc lập và áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao, thì các ý tưởng dự án sau đây có thể hữu ích.
phân tích cảm xúc của đánh giá sản phẩm
Điều này liên quan đến việc phân tích tập dữ liệu và tạo trực quan hóa để hiểu rõ hơn về dữ liệu. Chẳng hạn, một ý tưởng dự án có thể là test đánh giá của người dùng về các sản phẩm trên Amazon bằng phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xác định tâm trạng chung đối với những thứ đó. Để thực hiện điều này, có thể thu thập một bộ sưu tập khá lớn các bài đánh giá sản phẩm từ Amazon bằng cách sử dụng các phương pháp quét web hoặc API sản phẩm của Amazon.
One of my favorite datasets on Kaggle:
— David Miller (@thedavescience) October 21, 2022
Amazon Reviews
Ideas for your project:
• Calculate basic product analytics
• Use clustering algorithms to group products
• Endless NLP use cases: sentiment analysis, keyword extraction, summarization
Check it out!
Sau khi dữ liệu đã được thu thập, nó có thể được xử lý trước bằng cách loại bỏ các từ dừng, dấu chấm câu và tiếng ồn khác. Khi đó, tính phân cực của bài đánh giá hoặc cảm xúc được chỉ ra trong đó là thuận lợi, tiêu cực hay trung tính, sau đó có thể được xác định bằng cách áp dụng thuật toán phân tích cảm xúc cho ngôn ngữ được xử lý trước. Để hiểu ý kiến chung về sản phẩm, kết quả có thể được biểu thị bằng biểu đồ 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, diện tích vuông và số lượng phòng ngủ.
Sử dụng mô hình máy học sử dụng dữ liệu thị trường nhà ở, chẳng hạn như vị trí, số phòng ngủ và phòng tắm, diện tích vuông và dữ liệu bán hàng trước đó, để ước tính giá bán của một ngôi nhà cụ thể là một ví dụ về dự án khoa học dữ liệu liên quan đến dự đoán giá nhà.
Mô hình có thể được đào tạo dựa trên tập dữ liệu về doanh số bán nhà trong quá khứ và thử nghiệm trên tập dữ liệu riêng biệt để đánh giá độ chính xác của nó. Mục tiêu cuối cùng là đưa ra những nhận thức và dự báo có thể giúp các nhà môi giới, người mua và người bán bất động sản đưa ra những lựa chọn sáng suốt về giá và chiến thuật mua/bán.
Phân khúc khách hàng
Dự án phân khúc khách hàng liên quan đến việc sử dụng thuật toán phân cụm để phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua hàng, nhân khẩu học và các yếu tố khác của họ.
The Role of Data Science in Customer Segmentation
— Mastermindzero (@Mg_S_) March 9, 2023
Data science has revolutionized the field of customer segmentation by providing businesses with the tools to analyze vast amounts of data quickly and accurately.
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 mẫu hành vi. Mục tiêu sẽ là xác định các phân khúc khách hàng riêng biệt bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân cụm để nhóm các khách hàng có đặc điểm tương tự lại với nhau và xác định các yếu tố tạo nên sự khác biệt của từng 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, lòng trung thành và lợi nhuận của khách hàng, 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 máy học để phát hiện các giao dịch gian lận trong một tập dữ liệu. Sử dụng thuật toán máy học để test dữ liệu giao dịch tài chính và phát hiện các kiểu hoạt động gian lận là một ví dụ về dự án khoa học dữ liệu liên quan đến phát hiện gian lận.
Mục tiêu cuối cùng là tạo ra một mô hình phát hiện gian lận đáng tin cậy có thể hỗ trợ các tổ chức tài chính ngăn chặn các giao dịch gian lận và bảo vệ tài khoản của người tiêu dùng của họ.
Phân loại hình ảnh
Dự án này liên quan đến việc xây dựng mô hình học sâu để phân loại hình ảnh thành các danh mục khác nhau. Một dự án khoa học dữ liệu phân loại hình ảnh có thể liên quan đến việc xây dựng mô hình học sâu để phân loại hình ảnh thành các danh mục khác nhau dựa trên các đặc điểm hình ảnh của chúng. Mô hình có thể được đào tạo trên một tập hợp dữ liệu lớn gồm các hình ảnh được dán nhãn và sau đó được thử nghiệm trên một tập dữ liệu riêng biệt để đánh giá độ chính xác của nó.
Mục tiêu cuối cùng là cung cấp một hệ thống phân loại hình ảnh tự động có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như nhận dạng đối tượng, hình ảnh y tế và ô tô tự lái.
Phân tích chuỗi thời gian
Dự án này liên quan đến việc phân tích dữ liệu theo thời gian và đưa ra dự đoán về các xu hướng trong tương lai. Dự án phân tích chuỗi thời gian có thể liên quan đến việc phân tích dữ liệu giá lịch sử cho một loại tiền điện tử cụ thể, chẳng hạn như Bitcoin (BTC), sử dụng các mô hình thống kê và kỹ thuật máy học để dự báo xu hướng giá trong tương lai.
Mục tiêu sẽ là đưa ra những nhận thức và dự báo có thể hỗ trợ các nhà đầu tư và nhà đầu tư đưa ra những lựa chọn sáng suốt về việc mua, bán và lưu trữ tiền điện tử.
Hệ thống khuyến nghị
Dự án này liên quan đến việc xây dựng một hệ thống đề xuất để đề xuất sản phẩm hoặc nội dung cho người dùng dựa trên hành vi và sở thích trước đây của họ.
Recommendation systems are one of the most widely used topics of machine learning.
— Abacus.AI (@abacusai) January 21, 2023
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
Dự án hệ thống đề xuất có thể liên quan đến việc phân tích dữ liệu người dùng Netflix, chẳng hạn như lịch sử xem, xếp hạng và truy vấn tìm kiếm, để đưa ra đề xuất phim và chương trình truyền hình được cá nhân hóa. Mục tiêu là cung cấp cho người dùng trải nghiệm cá nhân hóa và phù hợp hơn trên nền tảng, điều này có thể tăng mức độ tương tác và giữ chân người dùng.
Dò web và phân tích dữ liệu
Tìm kiếm web là quá trình thu thập dữ liệu tự động từ nhiều trang web bằng cách sử dụng phần mềm như BeautifulSoup hoặc Scrapy, trong khi phân tích dữ liệu là quá trình phân tích dữ liệu thu được bằng các phương pháp thống kê và thuật toán máy học. Dự án có thể liên quan đến việc thu thập dữ liệu từ một trang web và phân tích dữ liệu đó bằng các phương pháp khoa học dữ liệu để hiểu rõ hơn và đưa ra dự đoán.
Hơn nữa, nó có thể bao gồm việc thu thập thông tin về hành vi của khách hàng, xu hướng thị trường hoặc các chủ đề thích hợp khác với mục đích cung cấp cho các tổ chức hoặc cá nhân những hiểu biết sâu sắc và lời khuyên thiết thực. Mục tiêu cuối cùng là sử dụng khối lượng dữ liệu khổng lồ có thể dễ dàng truy cập trực tuyến để tạo ra những khám phá sâu sắc và hướng dẫn quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Phân tích giao dịch blockchain
Dự án phân tích giao dịch blockchain liên quan đến việc phân tích dữ liệu mạng blockchain, chẳng hạn như Bitcoin hoặc Ethereum, để xác định các mẫu, xu hướng và hiểu biết sâu sắc về các giao dịch trên mạng. Điều này có thể giúp nâng cao hiểu biết về các hệ thống dựa trên blockchain và có khả năng cung cấp thông tin cho các quyết định đầu tư hoặc hoạch định chính sách.
Mục tiêu chính là sử dụng tính mở và tính bất biến của blockchain để có được kiến thức mới về cách hành xử của người dùng mạng và giúp xây dựng các ứng dụng phi tập trung bền bỉ và linh hoạt hơn.
Theo CoinTelegraph
|
|
Tags: Khoa học dữ liệu, ý tưởng dự án, Người mới bắt đầu, Kỹ năng thực tế, Danh mục đầu tư, Triển vọng việc làm.,
