Idées intéressantes de projets de science des données pour les data scientists

La science des données est en plein essor depuis quelques années et le marché est mûr pour les data scientists compétents. De plus en plus d’industries commencent à réaliser la puissance de la science des données ; plus d’opportunités émergent sur le marché. Si vous aimez la science des données et que vous souhaitez maîtriser la technologie, c’est le moment idéal pour perfectionner vos compétences. Cet article partage quelques idées pratiques pour votre prochain projet de science des données afin de mettre en pratique vos compétences théoriques dans ce domaine.

Ces projets de science des données combinent les concepts de science des données, d’intelligence artificielle, d’apprentissage automatique, d’analyse exploratoire des données, de Python… et vous aideront à acquérir une expérience pratique sur des projets pratiques et réels.

Développer des chatbots

Les chatbots jouent un rôle vital pour les entreprises, car ils peuvent gérer sans effort un déluge de demandes et de messages de clients sans aucun ralentissement. Ils ont eux-mêmes réduit la charge de travail du service client pour nous en automatisant la majeure partie du processus. Pour ce faire, ils utilisent des techniques soutenues par l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et la science des données. Vous pouvez créer ces chatbots à l’aide de bibliothèques Python et de techniques d’apprentissage en profondeur.

Pour former le chatbot, des réseaux de neurones récurrents contenant des catégories (intentions), des modèles et des réponses peuvent être utilisés avec l’ensemble de données JSON prévu. Python peut être utilisé dans leur implémentation. Vous pouvez garder votre chatbot spécifique à un domaine ou autrement, en fonction de son objectif. Avec plus d’interactions des chatbots, leur intelligence et leur précision augmentent également.

Détection de fraude par carte de crédit

Le projet de détection de la fraude à la carte de crédit aidera à analyser le comportement de consommation typique du client. Cela comprendra également la cartographie de l’emplacement de ces dépenses pour identifier les transactions frauduleuses des transactions non frauduleuses.

Pour ce projet, vous pouvez utiliser R ou Python avec l’historique des transactions du client en tant qu’ensemble de données et l’intégrer dans des arbres de décision, des réseaux de neurones artificiels et une régression logistique. La probabilité de réussir un projet de science des données dépend en grande partie de la quantité de données. Plus il y a de données, plus il y a de précision, alors essayez d’inclure autant de données que possible.

Systèmes de recommandation

Vous êtes-vous déjà demandé comment les plateformes multimédias comme YouTube, Hotstar, NetFlix et d’autres vous recommandent ? Que voir ensuite ? Pour ce faire, ils utilisent un outil appelé système de recommandation. Il prend en considération diverses mesures, telles que l’âge, les émissions précédemment visionnées, le genre le plus regardé et la fréquence des émissions, et les intègre dans un modèle d’apprentissage automatique qui génère ce que l’utilisateur pourrait vouloir voir ensuite.

En fonction de vos préférences et de vos commentaires, vous pouvez essayer de créer un système de recommandation basé sur le contenu ou un système de recommandation de filtrage collaboratif. Pour ce projet, vous pouvez choisir R avec le jeu de données MovieLens qui couvre les classements de plus de 10 329 films, et pour les packages, vous pouvez utiliser recommenderlab, ggplot2, reshap2 et data.table.