15 projets de science des données qui vous apporteront des emplois en 2023

Pour entrer dans le domaine dynamique de la science des données, vous devez saisir et tirer parti des tendances de l’industrie. Construire votre portefeuille est la bonne direction pour cela et un moyen idéal pour relever les défis actuels qui peuvent faire progresser l’industrie. Trouver le bon projet qui correspond à vos compétences, aux exigences de l’industrie et vous donne une expérience pratique dans le monde réel est une tâche ardue.

Nous avons compilé une liste de projets de science des données tendances que vous pouvez explorer pour vous aider à peaufiner votre CV et à décrocher le poste de votre choix en 2023 !

Analyse des sentiments

Ce projet de science des données pour le traitement du langage naturel consiste à déterminer si les données résultantes sont positives, négatives ou neutres. Cela peut aider les plateformes de médias sociaux à analyser les messages et les émotions qui les sous-tendent, ce qui peut être utile pour examiner les données sur les sites publics.

AutoML

L’apprentissage automatique implique de nombreux processus qui, s’ils sont automatisés, peuvent améliorer l’efficacité des chercheurs et des scientifiques. Il peut limiter le temps passé sur des tâches d’apprentissage automatique dont l’échelle est suffisamment redondante pour effectuer automatiquement des tâches chronophages.

Détecter les fake news

Identifier et classer les fausses nouvelles est le besoin de l’heure. À l’aide de Python, les développeurs peuvent créer un modèle d’apprentissage automatique qui juge et prédit le journalisme trompeur sur les plateformes numériques. En utilisant des classificateurs tels que “PassiveAggressive” ou “Inverse Document Frequency”, ce projet de science des données peut aller dans la bonne direction.

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Recommandateur de films

Les systèmes de recommandation des plateformes OTT fonctionnent bien même dans la situation actuelle. Il fonctionne sur deux systèmes différents – l’un est le filtrage collaboratif et l’autre est le filtrage basé sur le contenu. Combiner les deux en une seule recommandation basée sur les habitudes de navigation d’autres personnes ayant des goûts similaires dans les films est un projet idéal à entreprendre.

Nettoyage automatisé des données

La précision et l’efficacité d’un modèle d’apprentissage automatique dépendent des données sur lesquelles il est formé. Un algorithme capable de détecter et de corriger les erreurs dans les données sans nécessiter de travail manuel intensif peut aider les scientifiques et les chercheurs à se concentrer sur l’impact plus élevé des modèles d’apprentissage automatique.

Visualisation interactive des données

Les graphiques et les diagrammes sont le meilleur moyen d’afficher des informations sur un sujet. La création d’éléments interactifs dans la visualisation de données peut attirer davantage l’attention sur le sujet et entraîner une interprétation efficace des données. Les entreprises considèrent activement la visualisation interactive des données comme essentielle à la prise de décision.

Reconnaissance des émotions de la parole

Tout comme l’analyse d’un sentiment dans un texte, l’identification d’un sentiment dans un discours peut aider à personnaliser les besoins des individus. Un projet de niveau intermédiaire utilise plusieurs algorithmes dans un seul projet et peut résoudre de nombreux problèmes de marketing et de recherche en reconnaissance vocale.

Segmentation de la clientèle

Les projets de science des données les plus populaires et les plus tendances liés au marketing numérique et à la segmentation de la clientèle traitent des techniques de regroupement pour identifier les préférences des clients et fournir des produits en fonction des habitudes, des intérêts et plus encore, y compris des données sur le revenu annuel des clients.

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Prévision des incendies de forêt

La prévision des incendies de forêt à l’avance peut aider à faire face aux catastrophes et à prévenir des dommages importants à l’écosystème. Semblable à la segmentation des clients, ce projet peut également utiliser le clustering k-means pour identifier les points chauds d’incendie à l’aide de données météorologiques telles que les saisons au cours desquelles les incendies se produisent plus souvent et plus fréquemment.

Projet de détection de fraude par carte de crédit

Un projet de niveau avancé, la détection de la fraude par carte de crédit à l’aide d’ensembles de données de transactions par carte et leur implémentation dans des algorithmes tels que l’arbre de décision, la régression logistique, les réseaux de neurones artificiels et le classificateur de renforcement de gradient vous aideront à faire correspondre différents algorithmes à un modèle et à améliorer vos compétences pour obtenir de meilleures opportunités . industrie.

Prévisions du marché boursier

Bien que les cours des actions soient extrêmement volatils et difficiles à prévoir, diverses organisations et chercheurs tentent activement de construire un modèle capable de prédire la hausse et la baisse des actions sur le marché. Un modèle d’apprentissage automatique basé sur des données boursières combinées à un traitement du langage naturel peut être un excellent projet, bien que risqué à construire.

Classement sonore

La segmentation de la parole a toujours été un problème difficile dans l’apprentissage automatique. Améliorer et construire des systèmes de reconnaissance vocale utilisant le traitement du langage naturel est le besoin de l’heure dans l’industrie de l’IA, et les efforts dans cette direction peuvent propulser votre carrière professionnelle vers un grand succès.

Prévisions de trafic

Outre la détection des voies et lignes routières, la prédiction des zones de clusters de trafic urbain est une tâche clé pour la poursuite des recherches dans le domaine de l’automatisation des véhicules. À l’aide d’ensembles de données sur les rues, les accidents et les feux de circulation, un modèle d’apprentissage automatique similaire à la classification et à la détection des points chauds sujets aux incendies peut certainement cartographier les zones qui connaissent un trafic chroniquement intense.

Analyse criminelle

Il existe plusieurs modèles d’apprentissage automatique infructueux utilisés pour prédire les crimes ou au sein du système de justice pénale. Construire un modèle fiable qui peut fournir des prévisions et des analyses précises de la criminalité peut aider le gouvernement, la police et la justice dans leur travail et faire en sorte que votre CV se démarque de vos pairs de l’industrie.

Prévision des ventes en magasin

Sur la base des tendances passées des magasins et des clients intéressés de la région, la prévision des ventes futures du magasin peut aider dans les plans d’action pour vendre les bons produits aux bons consommateurs. Ce projet peut être utilisé à l’échelle mondiale pour une meilleure gestion des affaires et une planification globale.

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