2023 年に就職できる 15 のデータ サイエンス プロジェクト

データ サイエンスのダイナミックな分野に足を踏み入れるには、業界のトレンドに追いついて構築する必要があります。 ポートフォリオを構築することは正しい方向であり、業界のブレークスルーを組織化できる既存の問題を解決することは、取るべき完璧な道です. 自分の知識に適合し、業界の要件に適合し、現実世界での実践的な経験を提供する適切なプロジェクトを見つけることは、意思決定が重要な作業です。

履歴書を改善し、2023 年に希望する仕事に就くために探索できる、トレンドのデータ サイエンス プロジェクトのリストをまとめました。

感情分析

自然言語処理の場合、このデータ サイエンス プロジェクトでは、推論されたデータがポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルのいずれであるかを判断します。 これは、ソーシャル メディア プラットフォームが投稿とその背後にある感情を分析するのに役立ち、公開サイトのレビュー情報に洞察を与えることができます。

AutoML

機械学習には、自動化された場合、研究者や科学者の効率を高めることができる多くのプロセスが含まれます。 時間のかかるタスクを自動的に実行するようにスケーリングすると、かなり冗長な機械学習タスクに費やす時間を制限できます。

フェイクニュースの検出

フェイク ニュースの識別と分類は、今すぐにでも必要なことです。 開発者は Python を使用して、デジタル プラットフォーム上の誤解を招くジャーナリズムを判断および予測する機械学習モデルを構築できます。 「PassiveAggressive」や「Inverse Document Frequency」などの分類子を使用すると、このデータ サイエンス プロジェクトは正しい方向に進むことができます。

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映画のおすすめ

OTT プラットフォームのレコメンデーション システムは、現在の状態でも十分に機能します。 2 つの異なるシステムで動作します。1 つは協調フィルタリングで、もう 1 つはコンテンツ ベースのフィルタリングです。 映画で似たようなテイストの他人の服をブラウジングすることをもとに、これらの両方を1つのレコメンデーションにコラボレーションすることは、理想的なプロジェクトです。

自動データクリーニング

機械学習モデルの精度と効率は、トレーニング対象のデータに依存します。 手作業による集中的な作業を必要とせずにデータの欠陥を検出して修正できるアルゴリズムは、科学者や研究者が機械学習モデルのより大きな影響に集中するのに役立ちます。

インタラクティブなデータの視覚化

グラフとチャートは、トピックに関する情報を表示する最良の方法です。 データ ビジュアライゼーションでインタラクティブな要素を作成すると、トピックにより多くの注目を集めることができ、データの効果的な解釈につながります。 企業は、インタラクティブなデータ ビジュアライゼーションを意思決定に不可欠なものとして積極的に検討しています。

音声感情の認識

テキストでの感情分析と同様に、スピーチで感情を識別することは、個人のニーズをカスタマイズするのに役立ちます。 中級レベルのプロジェクトで、いくつかのアルゴリズムを 1 つのプロジェクトに活用し、音声認識における多くのマーケティングおよび研究の問題を解決できます。

顧客セグメンテーション

デジタル マーケティング、顧客セグメンテーションに関連する最も人気がありトレンディなデータ サイエンス プロジェクトは、顧客の選択肢を特定し、顧客の年収のデータを含む、習慣、関心領域などに基づいて製品を提供するためのクラスタリング手法を扱います。

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森林火災の予測

森林火災を事前に予測することは、災害に取り組み、生態系への重大な損害を防ぐのに役立ちます。 顧客セグメンテーションと同様に、このプロジェクトでは k-means クラスタリングを活用して、火災が発生しやすく頻繁に発生する季節などの気象データを使用して、火災のホットスポットを特定することもできます。

クレジットカード不正検知プロジェクト

カード取引のデータセットを使用してクレジット カード詐欺を検出し、それらをデシジョン ツリー、ロジスティック回帰、人工ニューラル ネットワーク、勾配ブースティング分類器などのアルゴリズムに実装する高度なレベルのプロジェクトは、さまざまなアルゴリズムを単一のモデルに適合させ、より良い機会のためにスキルアップするのに役立ちます。業界。

株式市場予測

株価は非常に不安定で予測が困難ですが、さまざまな組織や研究者が、市場での株価の上昇と下落を予測できるモデルを構築しようと積極的に取り組んでいます。 株式市場データと自然言語処理に基づく機械学習モデルは、リスクはあるものの、構築するのに優れたプロジェクトになる可能性があります。

音の分類

音声分離は、機械学習で解決するのが常に難しい問題でした。 自然言語処理を使用して音声認識システムを改善および構築することは、AI 業界での時間の必要性であり、この方向への取り組みは、プロとしてのキャリアを大きな成功に導くことができます。

道路交通予測

道路の車線とラインを検出することに加えて、都市の交通量が集中しているエリアを予測することは、車両の自動化に関する研究を進めるための主要なタスクです。 道路、事故、交通信号のデータセットを使用して、火災が発生しやすい地域のホットスポットを分類および検出するのと同様に、機械学習モデルは、慢性的に交通量の多い地域に悩まされている地域を確実にマッピングできます。

犯罪分析

犯罪を予測するために、または刑事司法制度内で使用された、失敗した機械学習モデルがいくつかあります。 正確な犯罪予測と分析を提供できる信頼性の高いモデルを構築することで、政府、警察、司法制度の運用に役立ち、履歴書を業界の同業者の中で際立たせることができます。

店舗売上予測

店舗の過去の傾向とその地域の関心のある顧客に基づいて、店舗の将来の売上を予測することは、適切な製品を適切な消費者に販売するための行動計画に役立ちます。 このプロジェクトは、ビジネスのより良い管理と全体的な計画のためにグローバルに使用できます。

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