6 DỰ ÁN KHOA HỌC DỮ LIỆU ĐỔI MỚI ĐANG THAY ĐỔI THẾ GIỚI VÀO NĂM 2024

Khi xem xét nền tảng của khoa học dữ liệu, rất nhiều dữ liệu được sắp xếp và phân tích. Thu thập thêm kiến ​​thức về khoa học dữ liệu là một phương pháp thực hành tuyệt vời đối với bất kỳ ai đang làm việc hoặc mong muốn làm việc trong ngành Data Science. Tuy nhiên, bạn phải chứng minh rằng bạn có thể áp dụng thông tin đó để có thể chứng minh cho các nhà tuyển dụng tiềm năng thấy bạn thành thạo như thế nào trong lĩnh vực của mình. Hãy cùng BAC bắt đầu xem những dự án khoa học dữ liệu tốt nhất có điểm gì chung.

1. Điểm chung của các dự án khoa học dữ liệu là gì?

Hãy giải quyết các vấn đề thích hợp, đảm bảo rằng các vấn đề mà dự án của bạn cố gắng giải quyết đều khó nhưng không quá khó đến mức khiến bạn chệch hướng. Để luôn đảm bảo bạn không bỏ sót điều gì, hãy lập dàn ý để sắp xếp khoa học. Những giai đoạn này có thể được bao gồm trong phác thảo:

• Tạo ra một giả thuyết.
• Nghiên cứu dữ liệu thích hợp.
• Dọn dẹp dữ liệu.
• Gán các biến cho dữ liệu.
• Tạo các mô hình dự đoán để sao lưu giả thuyết của bạn.
• Chia sẻ kết quả của bạn với các bên liên quan.
• Dưới đây là danh sách các ví dụ khoa học dữ liệu hữu ích:
• Tự động hóa vị trí quảng cáo kỹ thuật số
• Nhận được giá trị cao nhất từ danh sách của một đội thể thao
• Xác định thế hệ vận động viên đẳng cấp thế giới tiếp theo
• Xác định và dự đoán đại dịch
• Cá nhân hóa các khuyến nghị chăm sóc sức khỏe
• Tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển theo thời gian thực
• Theo dõi và loại bỏ gian lận thuế

2. Top 6 dự án khoa học dữ liệu hàng đầu năm 2024

2.1. Xóa/làm sạch dữ liệu:

Việc làm sạch và lọc dữ liệu sẽ là dự án khoa học dữ liệu đầu tiên mà chúng ta nói đến. Lượng thông tin mà các nhà khoa học dữ liệu phải quản lý có thể khiến việc dọn dẹp dữ liệu trở nên phức tạp và mất thời gian. Tuy nhiên, xóa và làm sạch dữ liệu là một nhiệm vụ rất quan trọng.

Hơn nữa, các nhà tuyển dụng luôn mong muốn bạn chứng minh cho họ thấy trình độ làm sạch dữ liệu của bạn. Bắt đầu bằng cách chọn một vài bộ dữ liệu cần được làm sạch kỹ lưỡng. Đây là một liên kết đến một số cái hữu ích. Khi bạn đưa ra quyết định, bạn sẽ cần sử dụng những công cụ phù hợp. Bạn có thể áp dụng kiến thức từ thư viện Pandas nếu bạn sử dụng Python hoặc bạn sử dụng dplyr nếu bạn lựa chọn loại R.

2.2. Phân tích dữ liệu thăm dò:

Dự án khoa học dữ liệu tiếp theo mà chúng ta sẽ thảo luận là Phân tích dữ liệu thăm dò. Việc điều tra dữ liệu của bạn để hiểu nó được gọi là phân tích dữ liệu thăm dò hoặc EDA. Tiếp theo, bạn tìm kiếm các xu hướng, mô hình, điểm bất thường và lý thuyết kiểm tra. Cuối cùng, bạn sử dụng đồ họa thông tin và số liệu thống kê để trình bày những phát hiện của mình.

Giả sử bạn muốn thử đến một nhà hàng với bạn bè của mình mà trước đây chưa có ai trong nhóm từng đến. Để đưa ra quyết định tốt nhất, bạn có thể kiểm tra các đánh giá, nói chuyện với khách hàng trước đó và duyệt qua menu trực tuyến của nhà hàng. Bạn đã tiến hành quá trình phân tích dữ liệu khám phá! Nếu bạn đang cố gắng tìm kiếm một số bộ dữ liệu EDA hữu ích. Những người đam mê R nên sử dụng ggplot2, trong khi người dùng Python có thể điều tra mô-đun Matplotlib.

2.3. Trực quan hóa dữ liệu tương tác:

Mục tiêu của dự án khoa học dữ liệu Trực quan hóa dữ liệu tương tác là truyền đạt thông tin thông qua việc tạo các phần tử đồ họa bao gồm biểu đồ, bản đồ và trang tổng quan.

Mọi thành viên của nhóm dự án khoa học dữ liệu nên có quan điểm chung rằng kỹ thuật này sẽ giúp ích cho người dùng cuối. So với các khối văn bản, hình ảnh thu hút sự chú ý của người dùng thành công hơn, cho phép diễn giải và sử dụng chính xác hơn.

Đối với người dùng Python, Plotly's Dash là một công cụ phân tích dựa trên web tuyệt vời; đối với người dùng R, Shiny của RStudio là một công cụ hữu ích. Việc chọn Trực quan hóa dữ liệu tương tác sẽ khiến bạn nổi bật vì các công ty coi đó là điều cần thiết để đưa ra quyết định.

2.4. Phương pháp phân cụm:

Trong khoa học dữ liệu, phân cụm là quá trình tổ chức các mục liên quan thành các bộ hoặc cụm. Nhà khoa học dữ liệu sử dụng thuật toán để nhóm các thành phần của một tập dữ liệu nhất định. Bạn sẽ trình bày cách phân loại và phân loại dữ liệu theo đặc điểm và đặc điểm trong một dự án khoa học dữ liệu phân cụm.

Lợi ích là bạn có thể sử dụng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau nhờ các dự án phân cụm. Chọn một vài phương pháp và tạo chiến lược của bạn, phân cụm dữ liệu bằng các phương pháp như KNN hoặc DBSCAN.

2.5. Học máy (Machine learning - ML):

Các xu hướng trong tương lai bao gồm trí tuệ nhân tạo và học máy, đồng thời việc triển khai các dự án học máy thể hiện rằng bạn đang theo kịp các xu huớng mới nhất.

Đừng để các thuật ngữ học máy như “mạng lưới nơ-ron” khiến bạn sợ hãi. Nếu bạn có các tài nguyên cần thiết, chẳng hạn như bài học về Mạng lưới nơ-ron này, thì việc triển khai chúng sẽ rất đơn giản.

Tạo dự án khoa học dữ liệu cơ bản thay vì xây dựng HAL 9000 hoặc SkyNet. Hãy chú ý đến logic hoặc hồi quy tuyến tính. Đảm bảo rằng các dự án bạn thực hiện xoay quanh các chủ đề hữu ích cho doanh nghiệp, chẳng hạn như tải mặc định hay phát hiện gian lận.

2.6. Bài tập giao tiếp hiệu quả:

Sẽ gần như vô ích nếu bạn không thể giải thích cho người dùng cuối tại sao mô hình dữ liệu lại quan trọng. Ở đây, việc giao tiếp là điều cần thiết.

Vì bạn đã hoàn thành nghiên cứu, làm sạch dữ liệu và trình bày đồ họa của mình nên dự án khoa học dữ liệu này là duy nhất. Bây giờ là lúc chứng tỏ rằng bạn có thể cung cấp thông tin theo cách dễ hiểu, phù hợp và rõ ràng.

Trình bày thông tin các nhà tuyển dụng tiềm năng, là một thành phần phổ biến của giao tiếp hiệu quả. Việc truyền tải phải dễ theo dõi, sử dụng các phương tiện hỗ trợ trực quan, cung cấp thông tin thích hợp và được tùy chỉnh cho phù hợp với khán giả.

Chúng ta đang sống trong một thế giới phụ thuộc vào dữ liệu với một cơn sóng thần thông tin. Thế giới, đặc biệt là lĩnh vực thương mại, cần các nhà khoa học dữ liệu để hiểu được sự tấn công dữ dội của thông tin. Dự án khoa học dữ liệu phù hợp sẽ thể hiện kỹ năng và sự hiểu biết của bạn trong lĩnh vực đầy thách thức này. Hy vọng rằng những chia sẻ của BAC sẽ giúp ích cho bạn. Đừng quên đón đọc các bài viết mới nhất được cập nhật tại BAC's Blog bạn nhé.