Haben Sie versucht, einige Data-Science-Projekte zu erstellen, um Ihren Lebenslauf zu verbessern, und wurden von der Größe des Codes und der Anzahl der verwendeten Konzepte eingeschüchtert? Fühlt es sich zu unerreichbar an und hat es Ihre Träume, ein Datenwissenschaftler zu werden, zerstört? Wir haben für Sie sechzehn Data-Science-Projekte mit Quellcode zusammengestellt, damit Sie tatsächlich an den Echtzeit-Projekten der Data Science teilnehmen können. Diese werden dazu beitragen, das Selbstvertrauen zu stärken und auch dem Interviewer zu zeigen, dass du es mit Data Science ernst meinst.

Wusstest du das?

Die perfekte Idee für dein Projekt zu finden, ist etwas, das dich mehr beschäftigt als die Umsetzung des Projekts selbst, nicht wahr? Aus diesem Grund haben wir eine Liste mit über 500 Projektideen für Sie zusammengestellt. Alles, was Sie tun müssen, ist, diesen Artikel zu markieren und loszulegen.

1. Python Projekte
2. Python Django (Webentwicklung) Projekte
3. Python Spieleentwicklung Projekte
4. Python Künstliche Intelligenz Projekte
5. Python Maschinelles Lernen Projekte
6. Python Data Science Projekte
7. Python Deep Learning Projekte
8. Python Computer Vision Projekte
9. Python Internet of Things Projekte

In diesem Blog, werden wir verschiedene Data-Science-Projektbeispiele in den Sprachen R und Python auflisten. Lassen Sie uns diese auf der Grundlage der Schwierigkeit zu trennen, so dass Sie einen richtigen Weg zu folgen haben.

Top Data Science Project Ideas

Hier sind die besten Data Science Projekt Ideen mit Quellcode:

Anfänger Data Science Projekte

1.1 Fake News Detection

Treiben Sie Ihre Karriere zu neuen Höhen, indem Sie an Data Science Project for Beginners – Detecting Fake News with Python

Ein König des Boulevardjournalismus, Fake News sind falsche Informationen und Hoaxes, die über soziale Medien und andere Online-Medien verbreitet werden, um eine politische Agenda zu erreichen. In diesem Data-Science-Projekt werden wir Python verwenden, um ein Modell zu erstellen, das genau erkennen kann, ob eine Nachricht echt oder gefälscht ist. Wir werden einen TfidfVectorizer erstellen und einen PassiveAggressiveClassifier verwenden, um Nachrichten in “echt” und “gefälscht” zu klassifizieren. Wir werden einen Datensatz der Form 7796×4 verwenden und alles in Jupyter Lab ausführen.

Sprache: Python

Datensatz/Paket: news.csv

1.2 Road Lane Line Detection

Prüfen Sie die vollständige Implementierung des Data Science Projekts Lane Line Detection: Real-time Lane Line Detection in Python

Data Science Project Idea: Die auf den Straßen gezeichneten Linien zeigen dem menschlichen Fahrer, wo die Fahrspuren sind. Sie geben auch die Richtung an, in die das Fahrzeug gelenkt werden muss. Diese Anwendung ist für die Entwicklung von fahrerlosen Autos von entscheidender Bedeutung.

Sie können eine Anwendung erstellen, die in der Lage ist, Fahrspurlinien aus Eingabebildern oder kontinuierlichen Videoframes zu identifizieren.

1.3 Sentiment Analysis

Check the complete implementation of Data Science Project with Source Code – Sentiment Analysis Project in R

Sentiment Analysis is the act of analyzing words to determine sentiments and opinions that may be positive or negative in polarity. Es handelt sich um eine Art der Klassifizierung, bei der die Klassen binär (positiv und negativ) oder mehrfach (glücklich, wütend, traurig, angewidert,…) sein können. Wir werden dieses Data Science-Projekt in der Sprache R implementieren und den Datensatz des Pakets “janeaustenR” verwenden. Wir werden Allzweck-Lexika wie AFINN, bing und loughran verwenden, eine innere Verknüpfung durchführen und am Ende eine Wortwolke erstellen, um das Ergebnis anzuzeigen.

Sprache: R

Datensatz/Paket: janeaustenR

1.4 Erkennung der Parkinson-Krankheit

Setzen Sie Ihren besten Fuß nach vorne, indem Sie an Data Science Project Idea – Detecting Parkinson’s Disease with XGBoost

Wir haben begonnen, Data Science zu nutzen, um das Gesundheitswesen und die Dienstleistungen zu verbessern – wenn wir eine Krankheit frühzeitig vorhersagen können, hat das viele Vorteile für die Prognose. In dieser datenwissenschaftlichen Projektidee werden wir also lernen, die Parkinson-Krankheit mit Python zu erkennen. Dabei handelt es sich um eine neurodegenerative, fortschreitende Erkrankung des zentralen Nervensystems, die sich auf die Bewegung auswirkt und Zittern und Steifheit verursacht. Sie betrifft dopaminproduzierende Neuronen im Gehirn und betrifft jedes Jahr mehr als 1 Million Menschen in Indien.

Sprache: Python

Datensatz/Paket: UCI ML Parkinsons dataset

1.5 Color Detection with Python

Build an application to detect colors with Beginner Data Science Project – Color Detection with OpenCV

Wie oft ist es Ihnen schon passiert, dass Sie sich selbst nach dem Sehen nicht an den Namen der Farbe erinnern? Es kann 16 Millionen Farben geben, die auf den verschiedenen RGB-Farbwerten basieren, aber wir erinnern uns nur an ein paar. In diesem Projekt werden wir also eine interaktive Anwendung entwickeln, die die ausgewählte Farbe aus einem beliebigen Bild erkennen kann. Um dies zu implementieren, benötigen wir beschriftete Daten mit allen bekannten Farben und berechnen dann, welche Farbe dem ausgewählten Farbwert am ähnlichsten ist.

Sprache: Python

Datensatz: Codebrainz Color Names

1.6 Brain Tumor Detection with Data Science

Data Science Project Idea: Es gibt viele berühmte Deep-Learning-Projekte auf MRI-Scan-Datensätzen. Eines davon ist die Erkennung von Hirntumoren. Sie können Transfer-Learning auf diese MRI-Scans anwenden, um die erforderlichen Merkmale für die Klassifizierung zu erhalten. Oder Sie können Ihr eigenes neuronales Faltungsnetzwerk von Grund auf trainieren, um Hirntumore zu erkennen.

Datensatz: Brain MRI Image Dataset

1.7 Leaf Disease Detection

Data Science Project Idea: Die Erkennung von Krankheiten bei Pflanzen spielt in der Landwirtschaft eine sehr wichtige Rolle. Dieses Data-Science-Projekt zielt darauf ab, eine bildbasierte automatische Inspektionsschnittstelle bereitzustellen. Dazu werden selbst entwickelte Bildverarbeitungs- und Deep-Learning-Techniken eingesetzt. Es wird Pflanzenblätter als gesund oder infiziert kategorisieren.

Datensatz: Leaf Dataset

Intermediate Data Science Projects

2.1 Speech Emotion Recognition

Entdecke die komplette Implementierung von Data Science Project Example – Speech Emotion Recognition with Librosa

Lassen Sie uns jetzt lernen, verschiedene Bibliotheken zu verwenden. Dieses Data-Science-Projekt verwendet librosa, um Speech Emotion Recognition (SER) durchzuführen. SER ist der Prozess, bei dem versucht wird, menschliche Emotionen und affektive Zustände anhand von Sprache zu erkennen. Da wir Tonfall und Tonhöhe verwenden, um Emotionen über die Stimme auszudrücken, ist SER möglich, aber schwierig, da Emotionen subjektiv sind und die Kommentierung von Audio eine Herausforderung darstellt. Wir werden die Merkmale mfcc, chroma und mel verwenden und den RAVDESS-Datensatz zur Emotionserkennung nutzen. Wir werden einen MLPClassifier für das Modell erstellen.

Sprache: Python

Datensatz/Paket: RAVDESS dataset

2.2 Gender and Age Detection with Data Science

Beeindrucken Sie Recruiter mit dem ultimativen Data Science Projekt – Gender and Age Detection with OpenCV

Dies ist ein interessantes Data Science Projekt mit Python. Anhand eines einzigen Bildes lernst du, das Geschlecht und die Altersspanne einer Person vorherzusagen. In diesem Projekt führen wir Sie in die Computer Vision und ihre Prinzipien ein. Wir werden ein Convolutional Neural Network aufbauen und Modelle verwenden, die von Tal Hassner und Gil Levi für den Adience-Datensatz trainiert wurden. Dabei werden wir einige .pb, .pbtxt, .prototxt und .caffemodel Dateien verwenden.

Sprache: Python

Dataset/Package: Adience

2.3 Diabetische Retinopathie

Datenwissenschaftliche Projektidee: Diabetische Retinopathie ist eine der Hauptursachen für Erblindung. Du kannst eine automatische Methode zum Screening der diabetischen Retinopathie entwickeln. Sie können ein neuronales Netz auf Netzhautbildern von betroffenen und normalen Menschen trainieren. Dieses Projekt wird klassifizieren, ob der Patient eine Retinopathie hat oder nicht.

Datensatz: Diabetic Retinopathy Dataset

2.3 Uber Data Analysis in R

Überprüfen Sie die vollständige Implementierung von Data Science Project mit Quellcode – Uber Data Analysis Project in R

Dies ist ein Datenvisualisierungsprojekt mit ggplot2, bei dem wir R und seine Bibliotheken verwenden und verschiedene Parameter wie Fahrten nach Stunden an einem Tag und Fahrten während der Monate in einem Jahr analysieren werden. Wir werden den Datensatz Uber Pickups in New York City verwenden und Visualisierungen für verschiedene Zeiträume des Jahres erstellen. So erfahren wir, wie sich die Zeit auf die Fahrten der Kunden auswirkt.

Sprache: R

Datensatz/Package: Uber Pickups in New York City dataset

2.4 Driver Drowsiness Detection in Python

Treiben Sie Ihre Karriere zu neuen Höhen durch die Arbeit an Top Data Science Project – Drowsiness Detection System with OpenCV & Keras

Drowsy driving is extremely dangerous and around thousands of accidents happen every year due to drivers falling asleep while driving. In diesem Python-Projekt werden wir ein System entwickeln, das schläfrige Fahrer erkennen und sie durch einen Alarmton warnen kann.

Dieses Projekt wird mit Keras und OpenCV implementiert. Wir werden OpenCV für die Erkennung von Gesichtern und Augen verwenden und mit Keras werden wir den Zustand des Auges (offen oder geschlossen) mit Hilfe von Deep Neural Network Techniken klassifizieren.

2.5 Chatbot Projekt in Python

Baue einen Chatbot mit Python & Steigere deine Karriere – Chatbot mit NLTK & Keras

Chatbots sind ein wesentlicher Bestandteil des Geschäfts. Viele Unternehmen müssen ihren Kunden Dienstleistungen anbieten und es braucht viel Personal, Zeit und Mühe, um Kunden zu bedienen. Chatbots können den Großteil der Kundeninteraktion automatisieren, indem sie einige der häufigsten Fragen der Kunden beantworten. Es gibt hauptsächlich zwei Arten von Chatbots: Domänenspezifische und domänenoffene Chatbots. Der bereichsspezifische Chatbot wird oft zur Lösung eines bestimmten Problems eingesetzt. Daher müssen Sie ihn intelligent anpassen, damit er in Ihrem Bereich effektiv funktioniert. Den bereichsoffenen Chatbots können beliebige Fragen gestellt werden, so dass sie große Datenmengen zum Trainieren benötigen.

Sprache: Python

Datensatz: Intents json file

2.6 Handwritten Digit Recognition Project

Praktische Implementierung des Deep-Learning-Projekts mit Quellcode – Handwritten Digit Recognition with CNN

Der MNIST-Datensatz handgeschriebener Ziffern ist unter Datenwissenschaftlern und Enthusiasten des maschinellen Lernens weit verbreitet. Es ist ein erstaunliches Projekt, um in die Datenwissenschaft einzusteigen und die an einem Projekt beteiligten Prozesse zu verstehen. Das Projekt wird mit Hilfe von Convolutional Neural Networks implementiert, und für die Echtzeit-Vorhersage bauen wir auch eine schöne grafische Benutzeroberfläche, um Ziffern auf eine Leinwand zu zeichnen, und dann wird das Modell die Ziffer vorhersagen.

Sprache: Python

Datensatz: MNIST

Werden Sie als Datenwissenschaftler eingestellt mit Top Data Science Interview Questions

Fortgeschrittene Data Science Projekte

3.1 Image Caption Generator Project in Python

Prüfen Sie die vollständige Implementierung des Data Science Projekts mit Quellcode – Image Caption Generator mit CNN & LSTM

Dies ist ein interessantes Data Science Projekt. Für Menschen ist es einfach zu beschreiben, was auf einem Bild zu sehen ist, aber für Computer ist ein Bild nur eine Ansammlung von Zahlen, die den Farbwert jedes Pixels darstellen. Es ist also eine schwierige Aufgabe für Computer zu verstehen, was auf dem Bild zu sehen ist, und dann die Beschreibung in einer natürlichen Sprache wie Englisch zu erstellen, ist eine weitere schwierige Aufgabe. In diesem Projekt werden Deep-Learning-Techniken eingesetzt, bei denen wir ein Convolutional Neural Network (CNN) mit einem rekurrenten neuronalen Netzwerk (LSTM) implementieren, um einen Bildbeschriftungsgenerator zu erstellen.

Datensatz: Flickr 8K

Sprache: Python

Framework: Keras

3.2 Credit Card Fraud Detection Project

Setzen Sie sich mit Data Science Projects – Credit Card Fraud Detection with Machine Learning

Sie haben jetzt begonnen, die Methoden und Konzepte zu verstehen. Lassen Sie uns zu einigen fortgeschrittenen Data-Science-Projekten übergehen. In diesem Projekt werden wir R mit Algorithmen wie Entscheidungsbäumen, logistischer Regression, künstlichen neuronalen Netzen und Gradient Boosting Classifier verwenden. Wir werden den Datensatz Kartentransaktionen verwenden, um Kreditkartentransaktionen in betrügerische und echte zu klassifizieren. Wir passen die verschiedenen Modelle an und zeichnen Leistungskurven für sie auf.

Sprache: R

Datensatz/Paket: Card Transactions dataset

3.3 Movie Recommendation System

Erforschen Sie die Implementierung des Best Data Science Project with Source Code- Movie Recommendation System Project in R

In diesem Data Science Projekt werden wir R verwenden, um eine Filmempfehlung durch maschinelles Lernen durchzuführen. Ein Empfehlungssystem sendet durch einen Filterungsprozess, der auf den Vorlieben und dem Browserverlauf anderer Benutzer basiert, Vorschläge an die Benutzer. Wenn A und B “Home Alone” mögen und B “Mean Girls” mag, kann A der Film vorgeschlagen werden – er könnte ihm auch gefallen. So bleiben die Kunden an die Plattform gebunden.

Sprache: R

Dataset/Package: MovieLens dataset

3.4 Kundensegmentierung

Mit Data Science Project (Source Code included) – Customer Segmentation with Machine Learning

Dies ist eines der beliebtesten Projekte in Data Science. Vor der Durchführung einer Kampagne erstellen Unternehmen verschiedene Kundengruppen.

Kundensegmentierung ist eine beliebte Anwendung des unüberwachten Lernens. Mithilfe von Clustering identifizieren Unternehmen Kundensegmente, um die potenzielle Nutzerbasis anzusprechen. Sie teilen die Kunden nach gemeinsamen Merkmalen wie Geschlecht, Alter, Interessen und Ausgabegewohnheiten in Gruppen ein, damit sie jede Gruppe effektiv ansprechen können. Wir verwenden das K-Means-Clustering und visualisieren auch die Verteilungen nach Geschlecht und Alter. Dann analysieren wir ihre jährlichen Einkommen und Ausgabenwerte.

Sprache: R

Datensatz/Paket: Mall_Customers dataset

3.5 Breast Cancer Classification

Prüfen Sie die vollständige Implementierung von Data Science Project in Python – Breast Cancer Classification with Deep Learning

Zurück zu den medizinischen Beiträgen von Data Science, lassen Sie uns lernen, Brustkrebs mit Python zu erkennen. Wir werden den IDC_regular-Datensatz verwenden, um das Vorhandensein eines invasiven duktalen Karzinoms, der häufigsten Form von Brustkrebs, zu erkennen. Es entwickelt sich in einem Milchgang und dringt in das faserige oder fettige Brustgewebe außerhalb des Ganges ein. In diesem Data-Science-Projekt werden wir Deep Learning und die Keras-Bibliothek für die Klassifizierung verwenden.

Sprache: Python

Datensatz/Paket: IDC_regular

3.6 Verkehrszeichenerkennung

Erreichen Sie Genauigkeit in der Technologie für selbstfahrende Autos mit dem Data Science Project on Traffic Signs Recognition using CNN with Source Code

Verkehrszeichen und -regeln sind sehr wichtig, die jeder Fahrer befolgen muss, um Unfälle zu vermeiden. Um die Regeln zu befolgen, muss man zuerst verstehen, wie das Verkehrszeichen aussieht. Ein Mensch muss alle Verkehrsschilder lernen, bevor er die Lizenz zum Führen eines Fahrzeugs erhält. Aber jetzt sind autonome Fahrzeuge auf dem Vormarsch, und in der Zukunft wird es keine menschlichen Fahrer mehr geben. Im Projekt Verkehrszeichenerkennung lernen Sie, wie ein Programm den Typ eines Verkehrszeichens anhand eines Bildes erkennen kann. Der deutsche Verkehrszeichenerkennungs-Benchmarkdatensatz (GTSRB) wird verwendet, um ein Deep Neural Network zu erstellen, das die Klasse eines Verkehrszeichens erkennt. Wir bauen auch eine einfache GUI, um mit der Anwendung zu interagieren.

Sprache: Python

Datensatz: GTSRB (German Traffic Sign Recognition Benchmark)

Zusammenfassung