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作為一個滿懷抱負的數(shù)據(jù)科學家，提高技能水平的最佳方法就是練習。
那么什么是有效練習？怎樣提高聯(lián)系效率呢？
眾所周知，沒有什么比開發(fā)項目更好的方法來練習技能了。
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個人項目是職業(yè)發(fā)展的重要組成部分，讓你離數(shù)據(jù)科學的夢想更近一步。項目能豐富知識，提升技能和提高信心。在簡歷中展示這些項目，可以更輕松地找到數(shù)據(jù)科學工作。
話不多說，進入正題
2020年數(shù)據(jù)科學項目的10大創(chuàng)意想法！
1.虛假新聞檢測
該項目旨在建立一個機器學習模型，該模型可以檢測任何社交媒體帖子發(fā)布的新聞是否真實。可以使用TfidfVectorizer和PassiveAggressive分類器來構建此模型。術語頻率（TF）是單詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)，反文檔頻率（IDF）是根據(jù)單詞在不同文檔中出現(xiàn)的次數(shù)來衡量單詞的重要性。文檔中出現(xiàn)的常用詞并不是很重要。
TFIDFVectorizer分析文檔集合，并根據(jù)該文檔創(chuàng)建TF-IDF矩陣。如果分類結果正確，則PassiveAggressive分類器將保持被動狀態(tài)，但如果分類結果不正確，則主動更改其分類標準。使用這些方法可以建立一個機器學習模型，將新聞分類為虛假或真實。
2.乳腺癌檢測
乳腺癌檢測項目使用組織學圖像，對患者是否患有浸潤性導管癌進行分類。該項目使用IDC數(shù)據(jù)集將組織學圖像分類為惡性或良性，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡最適用此任務。可以使用約80％的數(shù)據(jù)集訓練模型，其余的數(shù)據(jù)集用于訓練后測試模型的準確性。
3.人體動作識別
人體動作識別模型會查看人類執(zhí)行某些動作的短片，并嘗試根據(jù)動作進行分類。這一模型使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，在包含短視頻和與之相關的加速度計數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集上進行訓練。該項目首先將加速度計數(shù)據(jù)轉換為時間片表示形式，然后使用Keras庫，根據(jù)數(shù)據(jù)集訓練、驗證和測試網(wǎng)絡。
4.聊天機器人
聊天機器人在商業(yè)中發(fā)揮著重要作用，有助于提供完善的個性化服務并節(jié)省人力。
聊天機器人可以通過深度學習技巧來進行訓練，結合使用數(shù)據(jù)集與詞匯表、常用句子列表，其背后的意圖及合適的回復。訓練聊天機器人的最常用方法是使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）。機器人由一個編碼器組成，該編碼器根據(jù)輸入的句子以及意圖更新狀態(tài)，并將狀態(tài)傳遞給機器人。然后，機器人根據(jù)單詞及其背后的意圖，使用解碼器找到合適的回復。可以使用Python輕松執(zhí)行聊天機器人。以下是使用Python構建聊天機器人的完整指南。
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5.性別和年齡檢測（請查看相關項目）
性別和年齡檢測是計算機視覺和機器學習項目，利用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）。該項目旨在通過分析人臉的單個圖像來檢測其性別和年齡。性別分為男性或女性，年齡分為0-2歲、4-6歲、8-2歲、15-20歲、25-32歲、38-43歲、48-53歲和60-100歲。由于化妝、照明、面部表情等因素，識別單一圖像的性別和年齡可能很困難。因此，該項目使用了分類模型而不是回歸模型。
6.字符識別
該項目著重于計算機識別和理解人類手寫字符的能力。使用MNIST數(shù)據(jù)集訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，有助于神經(jīng)網(wǎng)絡以合理的準確度識別手寫字符。該項目使用深度學習，同時需要Keras和Tkinter庫。
7.森林火災預測
在當今世界，森林火災和野火已成為常見的災難，令人擔憂。這些災難對生態(tài)系統(tǒng)造成了很大的破壞，同時也造成了巨大的資金和基礎設施損失。使用k-均值聚類，可以識別森林火災熱點和該地點的火災嚴重性，從而更好地分配資源，更快地做出響應。使用氣象數(shù)據(jù)，例如常見火災季節(jié)的數(shù)據(jù)和加劇火災的天氣條件數(shù)據(jù)，可以進一步提高結果的準確性。
8.駕駛員睡意檢測
夜間駕駛實在不易。當駕駛員感到困倦或昏昏欲睡時，會發(fā)生很多事故。這一項目旨在識別駕駛員何時可能快要睡著并發(fā)出警報。該項目使用深度學習模型對人們眼睛睜開或閉著的圖像進行分類，根據(jù)眼睛保持閉合的時間來保持得分。如果分數(shù)增加超過指定的閾值，模型就會引發(fā)警報。在此處可以找到相關的數(shù)據(jù)集和源代碼。
9.網(wǎng)頁流量時間序列預測
時間序列預測是統(tǒng)計和機器學習中非常重要的概念。預測網(wǎng)頁流量是時間序列預測的流行應用，可以幫助網(wǎng)頁服務器更好地管理其資源，避免中斷。為了使項目更加有趣，可以使用波網(wǎng)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡。波網(wǎng)使用因果卷積，從而更加高效輕量。
10.氣候變化對全球糧食供應的影響
如今，氣候變化和異常現(xiàn)象已成為世界的共同問題，開始影響到地球上人類生活的各個方面。
該項目著重于量化氣候變化對現(xiàn)在以及將來全球糧食生產的影響。該項目旨在評估氣候變化對主糧產量的潛在影響，把二氧化碳對植物生長的影響以及氣候變化的不確定性納入考慮范圍，評估了溫度和降水變化的影響。該項目涉及數(shù)據(jù)可視化，以及在不同時間和不同地區(qū)對產量進行比較。
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這些項目非常實用且不斷發(fā)展，是提高技能并邁向精通的完美途徑。
千里之行始于足下，現(xiàn)在就開始練習吧~
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