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美国初学者的 13 个令人兴奋的数据科学项目想法和主题

数据科学项目非常适合练习和继承新的数据分析技能,以在竞争中保持领先并获得宝贵的经验。它们允许您处理不同类型的数据,应用不同的技术和工具,并更好地了解数据科学领域。这里有 13 个适合初学者的令人兴奋的数据科学项目,您可以查看它们来开始您的旅程。 数据科学项目想法和主题 1. 使用机器学习进行网页抓取 结合机器学习的网络抓取是相对较新的数据科学项目理念之一,它结合了网络抓取和机器学习的力量。您可以快速准确地从网站收集数据并使用它来生成业务见解。在此数据科学项目中,您可以从网站提取结构化和非结构化数据,将其存储在数据库或结构化格式(例如 CSV 或 JSON 文件)中,然后使用用 R 或 Python 编写的机器学习算法来识别模式、趋势、以及来自网页数据的见解。 2. 分析和可视化美国人口普查数据 机器学习可用于分析和可视化美国人口普查数据。它可用于识别数据中的模式和趋势,并开发用于预测人口趋势的预测模型。这是您简历中最有趣的数据科学研究主题之一。 从美国人口普查局收集美国人口普查数据。

通过清理和组织来预处理数据

创建模型以使用机器学习算法分析数据。 使用图表、图形和其他可视化方式可视化结果。 3. 使用 MNIST 数据集进行手写数字分类 MNIST 数据集是一个手写数字数据库,用作测试各种机器学习算法的基准。它有 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。图像为 28×28 像素且为灰度图像。 upGrad 博客的广告 下载MNIST 数据集并将其分为训练集和测试集。 标准化像素值 意大利手机号码列表 将其转换为浮点数,并将数据重新整形为正确的格式。 创建卷积神经网络 (CNN) 模型来对数字进行分类。 使用适当的优化器和损失函数在训练集上训练模型。 在测试集上评估模型并测量其准确性。 调整模型的参数和超参数以提高其准确性。 4.理解和预测股市走势 利用机器学习来理解和预测股市走势是最好的数据分析项目思路之一。通过利用数据科学和机器学习的力量,投资者和交易者可以制定更复杂的股票交易策略并获得市场优势 从金融市场收集数据,例如股票价格、交易量和新闻。 标准化数据并删除任何异常值。 使用回归、决策树和神经网络等机器学习技术构建模型。

通过在测试数据集上测试模

型并测量每个模型的性能来评估模型。 通过调整模型的超参数或向数据添加更多特征来细化模型。 在线学习世界顶尖大学的数据科学课程。获得行政 PG 课程、高级证书课程或硕士课程,以快速推进您的职业生涯。 5. 利用机器学习检测信用卡欺诈 数据科学和机器学习可用于识别可疑和欺诈性交易,例如信用卡欺诈。 收集数据,包括有关欺诈性和非欺诈性信用卡交易的信息,例如交易时间和日期、金额以及涉及的商户。 删除所有 KH 列表 不相关的数据,标准化数据,并删除所有异常值。 使用特征选择、特征工程和降维等技术。 使用决策树、支持向量机、逻辑回归和神经网络等技术训练模型。 使用交叉验证、精确度和召回技术评估模型。 6. 构建协同过滤推荐系统 协同过滤是一种使用其他用户的偏好向给定用户推荐项目的推荐系统。它通常用于电子商务和流媒体平台应用程序根据具有相似兴趣的其他用户喜欢或观看的内容来推荐用户可能感兴趣的项目 收集有关他们喜欢或互动过的项目的用户数据。

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