أفضل مشاريع لعلوم البيانات: من المبتدئين حتى الإحتراف – Data Science Projects

محترفو علوم البيانات مكلفون بإدارة وتلاعب مجموعات بيانات كبيرة لاكتشاف الرؤى أو إجراء التنبؤات. يستخدمون أدوات مثل النماذج الإحصائية والخوارزميات وتعلم الآلة لجعل البيانات أكثر تميزًا وأسهل فهمًا. تتطلب هذه الوظيفة الخبرة في لغة واحدة أو أكثر من لغات البرمجة التي تصلح بشكل جيد لعمليات تلاعب البيانات وتخزينها واستعلامها، مثل Python و/أو SQL. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يستخدمون تقنيات متقدمة أخرى، مثل Matplotlib وInternet of Things والأتمتة وTableau وETL وJavaScript، وغيرها.

كما يمكن رؤية، تقديم “القصة” وراء البيانات يمكن أن يتضمن معرفة معقدة إلى حد كبير ويشمل مجموعة واسعة من الأساليب والإجراءات العلمية. لذلك لا شك في أن اكتساب الخبرة العملية وصقل مهاراتك أمران ضروريان بالتأكيد عندما يتعلق الأمر بالحصول على وظيفة مرغوبة في هذا المجال.

فيما يتعلق بالحصول على هذه الخبرة، لا يوجد طريقة أفضل من إكمال مشاريع علوم البيانات. تتنوع هذه المشاريع من مبتدئ إلى متقدم وتستخدم مجموعة متنوعة من لغات البرمجة والتقنيات. إكمال المشاريع المدرجة هنا سيعزز من ثقتك وخبرتك الفنية. لقد قمنا بتضمين روابط للمصادر لكل منها، لذا ستكون جاهزًا للبدء!

لماذا إكمال مشاريع علوم البيانات؟

قد تتساءل إذا كان من المستحيل حقًا الإنفاق على وقتك في إتمام مشروعات مثل هذه. بغض النظر عن مكانك في مسارك في مجال علوم البيانات، من المحتمل أن تجد شيئًا للاستفادة منه من خلال التعلم القائم على المشاريع. إليك بعض الفوائد التي قد تجدها:

  1. اكتساب المعرفة العملية: الجانب النظري يمكن أن يأخذك فقط إلى حد معين. عندما يتعلق الأمر بمهارات مثل اكتساب لغة برمجة، فإن التعلم من خلال التنفيذ هو أفضل طريقة للتميز. حتى إذا كنت بالفعل تملك الأساسيات، ستساعدك إكمال المشاريع في أن تصبح أكثر فعالية في عملك وتشعر بالثقة أكثر في التعامل مع مشكلات جديدة ومشاريع لم تواجهها من قبل.
  2. بناء محفظة عمل: العديد من أصحاب العمل في مجال علوم البيانات سيطلبون رؤية محفظة لأعمالك وتصوراتك أو موقع ويب شخصي. إذا لم تتاح لك الفرصة لاكتساب الخبرة المهنية، فإن هذا يمكن أن يكون أمرًا أسهل قوله من فعله. استخدم المشاريع كوسيلة لسد الفجوات في خلفيتك المهنية وتعزيز معرفتك في هذا المجال.
  3. توسيع مجموعة مهاراتك: هل تتطلع إلى تعزيز قسم “المهارات” في سيرتك الذاتية أو LinkedIn؟ قم بإكمال المشاريع لتعزيز فهمك للمفاهيم المجاورة وعرض الخبرة العملية في المهارات والأدوات التي قد تكون خارج مسؤولياتك اليومية.
  1. إظهار تجربتك (وشغفك): طريقة مضمونة لرفع مستوى مسارك المهني بسرعة هي عرض شغفك وخبرتك في الصناعة من خلال مشاريع في العالم الحقيقي مثل تلك التي تستغل اتجاهات وتقنيات علوم البيانات. جميع الأمثلة هنا هي وسيلة مجانية وفعالة من حيث الوقت لتصبح خبيرًا قبل بدء بحثك عن وظيفة!

مشاريع علوم البيانات للمبتدئين

اكتشاف الأخبار الزائفة باستخدام Python

مهارات الميديا هي مهارة حرفية مهمة. هل تعلم أنه يمكن اكتشاف مصداقية المعلومات باستخدام البيانات؟ يستخدم هذا المشروع لغة Python، واحدة من أشهر لغات برمجة علوم البيانات، لإنشاء نموذج للتمييز بين مصادر الأخبار الدقيقة والوهمية. ستتعلم مختلف تقنيات معالجة اللغة الطبيعية وخوارزميات تعلم الآلة وستكتسب خبرة باستخدام ثلاث حزم إضافية، وهي SKlearn وnumpy وscipy.

بناء الروبوتات الدردشة

هل لاحظت كم هو أسهل التفاعل مع خدمة العملاء منذ تنفيذ روبوتات الدردشة على نطاق واسع؟ يمكن لهذه البرمجيات الذكية التي تعمل بواسطة فهم اللغة الطبيعية وإنتاجها أن تتعامل مع عدد لا نهائي من العملاء في نفس الوقت. يقوم هذا المشروع بشرح تفصيلي خطوة بخطوة يأخذك من خلال استخدام الشبكات العصبية المتكررة، ومجموعة بيانات من ملف النماذج النصية الخاص بالأغراض والبرمجة باستخدام Python. في العديد من الصناعات، ستتعامل بالتأكيد مع مشاريع مثل هذا على العمل!

إكمال تحليل المشاعر

واحدة من أكثر التطبيقات المفيدة (والأروع) لعلوم البيانات هي القدرة على تصنيف الكلمات استنادًا إلى مشاعرها بشكل تلقائي تمامًا. اللغة المستخدمة هنا هي R، وهي لغة أخرى مستخدمة على نطاق واسع خصوصًا فيما يتعلق بنمذجة البيانات. يقوم هذا المشروع الخاص بتصنيف البيانات إلى فئات مختلفة، سواء كانت ثنائية الطبيعة (إيجابية أو سلبية) أو حسب فئات المقدار المتعدد (سعيد، حزين، غاضب، إلخ).

التمحور في تجزئة السوق

إليك تقنية أخرى ستواجهها بالتأكيد، مع جميع أنواع التطبيقات الواقعية. يقوم علماء البيانات بتنفيذ تجزئة السوق لفهم البيانات الديموغرافية والنفسية والسلوكية وتفضيلات العملاء عبر قاعدة العملاء. القيام بهذا على نطاق واسع يتطلب الاستفادة من تقنيات علوم البيانات مثل التعلم الآلي المشرف واستخدام R. النتيجة النهائية لهذا البرنامج التعليمي هي مجموعات عملاء يمكن استخدامها للإعلان المستهدف عبر حملات البريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي. للوصول إلى هناك، ستستخدم تقنيات تحتاج إلى معرفتها في R مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA) وتجزئة K-means.

مشاريع علوم البيانات المتقدمة

التعرف على المشاعر في الكلام

المشاعر في النصوص المكتوبة أمر واحد، ولكن طلب من خوارزمية فهم عواطف الصوت البشري هو أمر آخر تمامًا. الطبيعة الشخصية لكيفية تحدثنا يجعل إنشاء هذا النموذج أكثر تحديًا بعض الشيء، ولكنه ليس بالأمر المستحيل بالطبع. يستخدم هذا المشروع حزمة librosa في Python لأداء التعرف على عواطف الكلام وإنشاء نموذج. ستستخدم ميزات mfcc وmel وchroma وستتعلم كيفية تطوير MPLClassifier ضمن هذا المشروع.

التعرف على أنواع الكلاب باستخدام الشبكات العصبية

بالنسبة لجميع عشاق الحيوانات في علوم البيانات هناك، إليك الطريقة المثلى لدمج اهتماماتك! تصنيف الصور هو مهارة شائعة عند بناء نماذج تنبؤية. يستفيد هذا التحليل من الشبكات العصبية باستخدام Keras من خلال دفاتر Jupyter لرؤية ما إذا كان يمكن أن يكون نموذجًا أفضل من البشر في تحديد أنواع الكلاب. إنه مشروع ممتع، بتطبيقات عملية تشمل معالجة الصور بفعالية مع تصميم الشبكة، ونقل التعلم باستخدام الشبكات العصبية وتحليل البيانات التفسيرية.

اكتشاف مرض الشبكية السكري

إليك مشروع يجعل فعليًا فرقًا إيجابيًا في جميع أنحاء العالم. مرض الشبكية السكري هو سبب رئيسي لفقدان البصر، ويمكن لهذا المشروع باستخدام الشبكات العصبية التعرف على ما إذا كان المريض يعاني من هذا المرض أم لا، قبل أن يبدأ في فقدان البصر. واحدة من أفضل جوانب هذا المشروع هي أنه يستفيد من البيانات التي تعكس الظروف الواقعية. وهذا يعني أنه ستحتاج إلى تطوير خوارزميات قوية يمكن أن تعمل في وجود ضوضاء وتباين، مثل الصور التي تحتوي على آثار أو ليست مركزة أو معرضة للإضاءة الزائدة أو النقصان.

مشاريع علوم البيانات المتقدمة

توصية الأفلام للمستخدم

أنفقت الشركات الكبرى مثل Netflix و HBO ملايين الدولارات على تطوير خوارزميات ممتلكات توجه تزايداً اتخاذ قرارات المستخدم وتميز منصات التدفق المختلفة. يستخدم هذا المشروع R لإنشاء نموذج للتعلم الآلي مشابه لتلك التي ربما قد واجهتها بالفعل. ستستخدم نموذجًا مبنيًا على تجزئة المصفوفات وتحويل البيانات إلى تنسيق CSR لفهم ما يدفع هذه الخوارزميات المتزايدة في الأهمية.

اكتشاف احتيال بطاقات الائتمان

يجمع هذا المشروع بين العديد من المهارات المدرجة أعلاه لإنشاء نموذج عملي في مجال اكتشاف الاحتيال. ستستخدم R بجانب أشجار القرار والشبكات العصبية الاصطناعية وتصنيف الانحدار اللوجستي ومصنفات الزيادة التدريجية لتحديد صحة عملية معينة. كما يمكن تصوره، يتم استخدام نماذج مثل هذه على نطاق واسع في صناعتي التجزئة والبنوك، لذلك الحصول على خبرة هنا هو فكرة ذكية لأي عالم بيانات.

تصور تغير المناخ

خلال العقد الأخير تقريباً، كان كل عام في التقويم أدفأ من الذي تم تسجيله من قبل. بينما تبحث المجتمع العلمي عن وسائل لضمان استدامة الكوكب على المدى الطويل، لديه علماء بيانات دور للعب. يستخدم هذا المشروع Python لتصور التغيرات في درجات الحرارة المتوسطة العالمية بسبب ارتفاع مستويات ثاني أكسيد الكربون في الغلاف الجوي. ستستخدم مكتبات شهيرة مثل Pandas وMatplotlib وSeaborn لتجزئة وتصور البيانات في أشكال خرائط الخطوط والرسوم البيانية النقطية وغيرها.

التعرف على الأرقام المكتوبة يدوياً

يأخذ هذا المشروع التعرف على الصور إلى المستوى التالي باستخدام الشبكات العصبية التصفية لإنشاء نموذج يمكنه التمييز بين أرقام مكتوبة بخط اليد فريدة. ستقوم بتنزيل مجموعة البيانات MNIST، التي تحتوي على أكثر من 60,000 صورة لإنشاء نموذجك واستخدام Python ومكتبات Tkinter وKeras.

هذه مجموعة ممتازة من المشاريع في مجال علوم البيانات لمختلف مستويات الخبرة. يمكنك اختيار المشروع الذي يناسب مستواك الحالي والمضي قدمًا في تطوير مهاراتك وبناء محفظة عمل قوية. إذا كنت تبحث عن توجيهات أو موارد إضافية حول أي من هذه المشاريع البناءة، فلا تتردد في طرح أسئلتك.

اشترك فى القائمة البريدية

عن الكاتب

شارك على وسائل التواصل

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

عشرين + اثنان =