Python 数据科学项目想法

想知道你的第一个数据科学项目或第一个 Python 大项目应该是什么吗？或者你正在寻找下一个数据科学项目？本文将为你提供一些想法和方向。

使用 Python 创建数据科学项目对于您的职业发展至关重要。这是学习新数据科学工具、练习所学技能以及向潜在雇主展示您的能力的最佳方式。您能够在没有任何外部激励的情况下独立完成一个大项目，这也表明您有从事数据科学职业的动力。

那么，从哪里开始呢？第一步是明确项目构想。

如何选择数据科学项目

让我们首先了解在选择下一个 Python 数据科学项目主题时需要考虑的一些重要事项。

围绕你的真正兴趣创建一个项目。 从事真正让你感兴趣的事情是激励你的一大源泉。因此，当你决定数据科学项目的主题时，选择一些你喜欢做的事情。你可以围绕足球统计数据、区块链技术或特朗普的推文来构建你的项目。只要关注你的兴趣就行！

研究别人能理解的话题。 虽然你可以自由选择任何主题，但我建议避免那些需要深厚领域知识才能跟进项目的主题。对于数据科学项目，你希望向广大受众展示你的技能。理论粒子物理学项目可能不是最好的主意。

要有创意，避免使用常见的数据集。 虽然常见的玩具数据集非常适合练习新学到的 Python 技能，但最好为你的项目选择更独特的数据。通过解决已经被成千上万有抱负的数据科学家解决的问题很难打动别人。另一方面，选择一个非平凡的问题将帮助你脱颖而出。

拥有多元化的作品集。 在考虑下一个 Python 项目时，请记住，你的数据科学作品集应该展示你的技能的多样性。例如，你可能希望构建能够展示你的数据可视化能力或处理时间序列、非结构化文本数据、图像等能力的项目。有关更多详细信息，请阅读我关于 如何构建强大的数据科学作品集的 .

使用 Python 进行下一个数据科学项目的想法

正如我们所讨论的，数据科学项目的目标通常是展示您在该领域的技能。因此，我根据您可能想要展示的能力对我的数据科学项目想法进行了分组。如果您想建立强大而多样化的数据科学组合，请考虑以下一些方向：

1. 探索性数据分析 (EDA)。 每个数据科学项目都从探索数据集开始。因此，展示您的探索性数据分析技能可能是您第一个数据科学项目之一的好主意。Python 有 几个关键库 可以帮助您进行 EDA。使用 p和as 和 NumPy 为您的数据集准备汇总统计数据。使用 matplotlib and seaborn 构建直方图、散点图和其他可视化效果，这将有助于您更好地理解数据并识别可能的异常值。您的 EDA 项目的主题可以是任何东西，例如分析您的客户数据或探索您所在城市的犯罪统计数据。
2. 直方图和散点图等数据可视化通常是探索性数据分析的一部分。但是，您也可能有以可视化为重点的项目，其中更高级的图表是关键成果。例如，您可以构建一个 热图 ，展示受众对您的社交媒体帖子的参与度如何根据您发布帖子的星期几和时间而变化。更高级的项目可能是 使用 Python 可视化气候变化数据
3. 表格数据分析。 在商业世界中，大量数据以表格形式出现。因此，您的首批数据科学项目之一应该展示您使用 Python 处理表格数据的能力。有许多流行的带有表格数据的数据集；一个有趣的选择是 《泰坦尼克号》 ，它要求您根据关键属性预测哪些乘客在 泰坦尼克号 。您可能更喜欢搜索更“商业化”的数据集。根据您可以获得的数据，您可以围绕以下方面构建项目：根据产品属性预测产品类别、根据申请人的信用记录和其他特征做出贷款决策，或根据发件人、主题行和其他属性将收件箱消息分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
4. 时间序列预测。 您很可能在商业环境及其他领域遇到时间序列预测问题。处理时间序列数据时，您需要使用各种经典和机器学习预测方法。至少，您应该熟悉自回归 (AR)、移动平均 (MA) 和自回归移动平均 (ARMA)。幸运的是，Python 拥有 它们 库等工具， statsmodels 对于预测时间序列非常有用。为了展示您处理此类数据的能力，您可能需要解决一个预测加密货币价格、 未来销售额 、GDP 和通货膨胀、天气、网络流量等的
5. 文本数据分析 。绝大多数现实世界数据都以非结构化格式存储，但这不应该成为优秀数据科学家的障碍。Python 提供了许多用于捕获和处理非结构化数据的工具。为了展示您处理非结构化文本数据的技能，请考虑构建一个项目，围绕 路透社文章中 最常用的单词 将推文分类 为正常或冒犯性、将长文档总结为简短段落或根据一组文档中找到的信息回答问题。
6. 情绪分析。 文本数据分析最常见的商业应用之一是使用情绪分析来分析客户评论。这种类型的文本研究允许将客户反馈分类为正面、中性或负面（一般而言或针对特定产品属性，如价格、质量、位置）。我将单独介绍这种类型的项目，因为它需要应用更高级的机器学习工具。不过，Python 使情绪分析变得非常简单。你可以从分析任何产品的亚马逊评论开始——书籍、视频游戏、笔记本电脑、乐高套件等。
7. 异常检测。 这是您可能希望在下一个 Python 数据科学项目中涉及的另一个数据科学主题。它在商业世界中也很常见。例如，您可以创建一个项目来 识别欺诈性信用卡交易 、检测制造过程中的缺陷产品或 对天文物体进行分类 ——尽管这被称为分类问题，但实际上却是另一个异常检测问题。
8. 图像分类。 对于更高级的数据科学项目，请考虑图像分类问题。最先进的机器学习模型可帮助 Google 对 Google Photos 中的图像进行分类，并协助 Pinterest 根据您的搜索和查看历史记录推荐相关图片。构建这种模型需要大量的训练数据和计算资源，但您可以从更简单的项目开始，例如 识别手写数字、 , 根据胸部 X 光片检测肺炎 ，或 根据所描绘的场景对图像进行分类 .

当然，这并不是数据科学项目的全部内容——选择主题后还有很多事情要做。阅读本 Python 数据科学项目初学者指南， 了解构建有价值的项目的其他基本步骤。

是时候练习你的 Python 技能了！

有许多令人兴奋的数据科学项目 最适合用 Python 来完成 在 2021 年学习 Python 是个好主意 .

为了掌握数据科学职业所需的技能，我建议从 LearnSQL.com 交互式 数据科学 Python 入门 课程开始。它包括 141 个编码挑战，涵盖 Python 基础知识、表格数据处理、数据可视化和其他主题。

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额外福利。 阅读本文，了解 每个数据科学家都应该知道的 Python 技巧和窍门 .

感谢阅读，祝您学习愉快！