您是一名數據科學家,正在尋找可以使您在行業中更具就業機會的認證嗎?您想為像機器學習工程師這樣的各種數據科學家角色做準備嗎?準備機器學習認證並觀看您的職業發展。
讓您入門的項目想法
在此博客中,您將為初學者找到10個機器學習項目創意,這將為您提供現實情況的動手體驗。這些機器學習項目的想法可幫助您學習在職業生涯中取得成功所需的各種用例。
它們可以用Python或R或其他工具開發。
股市預測
股票價格預測是一個機器學習初學者的項目,旨在根據上一年的數據預測股票市場的未來價格。技術分析將使用諸如開價,收盤價,交易量和交付的指標以及定性分析將使用宏觀經濟指標,例如市場狀況,公司績效和財務等。簡單的項目是根據公司季度報告或基於隱含和實際波動率建立時間序列模型的6個月價格變動的預測。
Twitter上的假新聞檢測
學會使用假新聞使用監督學習和合奏方法,用於自動分類基於文本的新聞。該項目使用NLP技術和文本挖掘來檢測假新聞和誤導性內容。文本分類方法用於設計可以區分真實新聞和假新聞的模型。為真實和虛假新聞收集數據集。機器學習模型與幼稚的貝葉斯分類器一起使用,將新聞內容分類為假或真實的基於使用中的單詞和短語。
建立在線雜貨建議
使用協作過濾推薦客戶可能希望根據類似用戶的反應訂購的雜貨項目。
貸款預測
建立一個線性模型,以根據用戶的婚姻狀況,教育,專業資格,就業曆史,工資,受撫養人數和信用評分來分類用戶有資格獲得多少貸款。
信用卡欺詐檢測
在信用卡上創建欺詐檢測模型。使用交易數據,信用卡曆史記錄和標記客戶進行的新交易為欺詐或非欺詐行為來建立欺詐檢測模型。
客戶細分
創建客戶細分模型。客戶細分是一種根據其購買曆史,性別,年齡,利息,購買偏好,放棄購物車等對客戶進行分類的技術。此信息用於個性化營銷活動,自定義建議和基於客戶的折扣優惠細分或類別。
情感分析
在Twitter平台上練習情感分析項目,以了解特定政治運動的情感。使用關鍵字和計算語言學來挖掘數據,以了解脈搏和公共情感。
雖然有許多社交媒體平台可供選擇,,,,Twitter為練習機器學習提供了一個很好的切入點。
在Twitter上,您可以訪問數據(推文內容)和元數據(位置,主題標簽,用戶,參與度,喜歡,重新推特等),從而有助於對用戶的情緒進行更深入的分析。文本挖掘將發現趨勢和流行的公眾情感,以洞悉政治運動的有效性。作為初學者,您可以構建一個模型,將情緒歸類為正麵,負麵或中立/無趣。
使用合奏技術的客戶流失預測
客戶是公司最大的資產。通常,客戶一段時間沒有購買任何商品或服務。公司希望這些客戶成為重複購買者。獲取新客戶的成本是保留現有客戶的五倍。客戶流失或流失是客戶停止從公司購買的業務中最公認的問題之一。
自從客戶上次參與或購買某些東西以來,如果已經過去了特定時間,就會出現客戶流失。企業可能已經失去了客戶到另一個網站的企業,或者客戶失去了興趣。有時,企業可能會在特定產品中看到高客戶流失或流失。該公司將希望預測客戶流失。您可以使用合奏方法開發客戶流失模型。
機器學習方法確定了導致流失的因素以及停止購買商品或服務的客戶的行為模式。檢查現有客戶的行為,以識別潛在的攪拌器。功能工程是流失預測機學習模型的一部分,在該模型中,將利用業務環境和域知識來創建功能並量身定製機器學習模型,以了解客戶流失的原因。
App Cab Ride需求
乘車服務或應用出租車在一天的不同時間和不同地點麵臨對乘車的不同需求。在這些乘車服務上進行更好的預測可以幫助他們根據對乘車請求的預測需求來管理電湧定價,並向駕駛員發送警報。它提高了總體客戶滿意度。進行機器學習項目,以預測給定位置和時間持續時間的乘車公司的APP CAB需求。駕駛室,天氣和交通數量等因素在需求預測中起作用。
銷售預測
預測可能會在特定月份出售的產品總量,同期當前的每日銷售數據和去年的銷售額。建立一個回歸模型,以預測特定渠道中當月給定產品的銷售。
銷售預測有助於庫存管理,並庫存所需的商品量。滿足客戶需求可確保客戶滿意度。
商店銷售受到許多因素的影響,例如競爭,假期,季節,改變的偏好等。確定這些趨勢中的模式可以通過應用機器學習來預測銷售。該項目最適合學習如何無監督的機器學習算法功能。
概括
學習機器學習以提高您被錄用的機會數據科學家職位。接受大數據分析的培訓,並從事實時項目的工作,以準備自己的機器學習工程師的職業。