不能错过！2020年数据科学项目十大创意想法

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作为一个满怀抱负的数据科学家，提高技能水平的最佳方法就是练习。

 

那么什么是有效练习？怎样提高联系效率呢？

 

众所周知，没有什么比开发项目更好的方法来练习技能了。

 

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个人项目是职业发展的重要组成部分，让你离数据科学的梦想更近一步。项目能丰富知识，提升技能和提高信心。在简历中展示这些项目，可以更轻松地找到数据科学工作。

 

话不多说，进入正题

 

2020年数据科学项目的10大创意想法！

 

1.虚假新闻检测

 

该项目旨在建立一个机器学习模型，该模型可以检测任何社交媒体帖子发布的新闻是否真实。可以使用TfidfVectorizer和PassiveAggressive分类器来构建此模型。术语频率（TF）是单词在文档中出现的次数，反文档频率（IDF）是根据单词在不同文档中出现的次数来衡量单词的重要性。文档中出现的常用词并不是很重要。

 

TFIDFVectorizer分析文档集合，并根据该文档创建TF-IDF矩阵。如果分类结果正确，则PassiveAggressive分类器将保持被动状态，但如果分类结果不正确，则主动更改其分类标准。使用这些方法可以建立一个机器学习模型，将新闻分类为虚假或真实。

 

2.乳腺癌检测

 

乳腺癌检测项目使用组织学图像，对患者是否患有浸润性导管癌进行分类。该项目使用IDC数据集将组织学图像分类为恶性或良性，卷积神经网络最适用此任务。可以使用约80％的数据集训练模型，其余的数据集用于训练后测试模型的准确性。

 

3.人体动作识别

 

人体动作识别模型会查看人类执行某些动作的短片，并尝试根据动作进行分类。这一模型使用卷积神经网络，在包含短视频和与之相关的加速度计数据的数据集上进行训练。该项目首先将加速度计数据转换为时间片表示形式，然后使用Keras库，根据数据集训练、验证和测试网络。

 

4.聊天机器人

 

聊天机器人在商业中发挥着重要作用，有助于提供完善的个性化服务并节省人力。

 

聊天机器人可以通过深度学习技巧来进行训练，结合使用数据集与词汇表、常用句子列表，其背后的意图及合适的回复。训练聊天机器人的最常用方法是使用递归神经网络（RNN）。机器人由一个编码器组成，该编码器根据输入的句子以及意图更新状态，并将状态传递给机器人。然后，机器人根据单词及其背后的意图，使用解码器找到合适的回复。可以使用Python轻松执行聊天机器人。以下是使用Python构建聊天机器人的完整指南。

 

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5.性别和年龄检测（请查看相关项目）

 

性别和年龄检测是计算机视觉和机器学习项目，利用的是卷积神经网络（CNN）。该项目旨在通过分析人脸的单个图像来检测其性别和年龄。性别分为男性或女性，年龄分为0-2岁、4-6岁、8-2岁、15-20岁、25-32岁、38-43岁、48-53岁和60-100岁。由于化妆、照明、面部表情等因素，识别单一图像的性别和年龄可能很困难。因此，该项目使用了分类模型而不是回归模型。

 

6.字符识别

 

该项目着重于计算机识别和理解人类手写字符的能力。使用MNIST数据集训练卷积神经网络，有助于神经网络以合理的准确度识别手写字符。该项目使用深度学习，同时需要Keras和Tkinter库。

 

7.森林火灾预测

 

在当今世界，森林火灾和野火已成为常见的灾难，令人担忧。这些灾难对生态系统造成了很大的破坏，同时也造成了巨大的资金和基础设施损失。使用k-均值聚类，可以识别森林火灾热点和该地点的火灾严重性，从而更好地分配资源，更快地做出响应。使用气象数据，例如常见火灾季节的数据和加剧火灾的天气条件数据，可以进一步提高结果的准确性。

 

8.驾驶员睡意检测

 

夜间驾驶实在不易。当驾驶员感到困倦或昏昏欲睡时，会发生很多事故。这一项目旨在识别驾驶员何时可能快要睡着并发出警报。该项目使用深度学习模型对人们眼睛睁开或闭着的图像进行分类，根据眼睛保持闭合的时间来保持得分。如果分数增加超过指定的阈值，模型就会引发警报。在此处可以找到相关的数据集和源代码。

 

9.网页流量时间序列预测

 

时间序列预测是统计和机器学习中非常重要的概念。预测网页流量是时间序列预测的流行应用，可以帮助网页服务器更好地管理其资源，避免中断。为了使项目更加有趣，可以使用波网代替传统的神经网络。波网使用因果卷积，从而更加高效轻量。

 

10.气候变化对全球粮食供应的影响

 

如今，气候变化和异常现象已成为世界的共同问题，开始影响到地球上人类生活的各个方面。

 

该项目着重于量化气候变化对现在以及将来全球粮食生产的影响。该项目旨在评估气候变化对主粮产量的潜在影响，把二氧化碳对植物生长的影响以及气候变化的不确定性纳入考虑范围，评估了温度和降水变化的影响。该项目涉及数据可视化，以及在不同时间和不同地区对产量进行比较。

 

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这些项目非常实用且不断发展，是提高技能并迈向精通的完美途径。

 

千里之行始于足下，现在就开始练习吧~

 

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