Data Science ist ein Bereich, der eine Vielzahl von wissenschaftlichen Werkzeugen, Prozessen, Algorithmen und Wissensextraktionssystemen erfordert, um aussagekräftige Muster in strukturierten und unstrukturierten Daten zu identifizieren. Hier sind fünf interessante Data-Science-Projekte für Anfänger.
In unserer zunehmend vernetzten Gesellschaft werden häufig falsche Informationen über das Internet verbreitet. Diese Studie wird es erleichtern, die Zuverlässigkeit von Informationen zu beurteilen, die sehr wichtig sind, um die Verbreitung von Fake News zu verhindern. Dies wird durch die Erstellung eines Modells mit Python und TfidfVectorizer erreicht. PassiveAggressiveClassifier kann verwendet werden, um zwischen wahren und falschen Daten zu unterscheiden. Python-Bibliotheken, die für Anwendungen zur Erkennung von Betrugsnachrichten geeignet sind, umfassen Pandas, NumPy und scikit-learn, und der Datensatz kann News.csv sein.
Dieses Projekt ist ideal, wenn Sie Erfahrungen mit verschiedenen Bibliotheken sammeln möchten. Sie sind wahrscheinlich auf einige Bearbeitungswerkzeuge gestoßen, die zeigen können, wie emotional unsere Rede aussieht. Dieses Programmmodell kann im Rahmen eines Data-Science-Projekts erstellt werden. Librosa wird in diesem Data-Science-Projekt verwendet, um „Speech Emotion Recognition“ durchzuführen. SER ist ein experimenteller Prozess, der menschliche Emotionen erkennen kann.
Die Vorhersage und Diagnose von Herzfehlern ist die schwierigste Aufgabe in der Medizinbranche, da sie von Faktoren wie körperlicher Untersuchung, Symptomen und Signalen des Patienten abhängt. Darüber hinaus tragen Cholesterinspiegel, Rauchen, Fettleibigkeit, Familienanamnese, Bluthochdruck und das Arbeitsumfeld zu Herzproblemen bei.
In unserer zunehmend vernetzten Gesellschaft werden häufig falsche Informationen über das Internet verbreitet. Diese Studie wird es erleichtern, die Zuverlässigkeit von Informationen zu beurteilen, die sehr wichtig sind, um die Verbreitung von Fake News zu verhindern. Dies wird durch die Erstellung eines Modells mit Python und TfidfVectorizer erreicht.
Python-Bibliotheken, die für Anwendungen zur Erkennung von Betrugsnachrichten geeignet sind, umfassen Pandas, NumPy und scikit-learn, und der Datensatz kann News.csv sein.
Wenn Sie Ihrem Lebenslauf ein Projekt im Gesundheitswesen hinzufügen möchten, versuchen Sie es mit der Entwicklung eines Brustkrebserkennungssystems in Python. Die Inzidenz von Brustkrebs hat in den letzten Jahren zugenommen, und der beste Weg, ihn zu bekämpfen, besteht darin, ihn früh zu erkennen und vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen.
Verwenden Sie zum Erstellen eines solchen Systems in Python den IDC-Datensatz (Invasive Ductal Carcinoma), der histologische Bilder von krebserregenden bösartigen Zellen enthält. Sie können dieses Dataset verwenden, um Ihr Modell zu trainieren.
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Source: analyticsinsight.net
