Hình ảnh của Tác giả
 

Các dự án thực tế là cách tốt nhất để tìm hiểu về khoa học dữ liệu và học máy. Các bài tập Khoa học dữ liệu sẽ giúp bạn tiếp cận tất cả các khía cạnh của bộ môn này và giúp bạn trau dồi kỹ năng của mình với trải nghiệm SQL, R hoặc Python thực tế. Nó không chỉ giúp bạn cải thiện kỹ năng khoa học dữ liệu và có được sự tự tin mà còn cho phép bạn tạo ra những bản lý lịch hấp dẫn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về nhiều loại ý tưởng dự án khoa học dữ liệu cho người mới bắt đầu điều đó sẽ giúp bạn xây dựng danh mục khoa học dữ liệu mạnh mẽ.

Với sự gia tăng theo cấp số nhân của Dữ liệu trong thế giới ngày nay, khoa học dữ liệu đã trở thành lĩnh vực được tìm kiếm nhiều nhất. Tất cả các công ty trên thế giới ngày nay đều có được lợi thế cạnh tranh nếu họ tận dụng khoa học dữ liệu một cách hiệu quả. Điều này đã dẫn đến sự gia tăng số lượng cơ hội việc làm ở tất cả các công ty dành cho Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu. Để có được một công việc trong lĩnh vực này, bạn nên thể hiện kỹ năng của mình bằng cách xây dựng dự án phân tích dữ liệu để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Trước khi chúng ta bắt đầu thảo luận về các dự án, hãy xem tại sao dự án Khoa học dữ liệu sẽ giúp bạn kiếm được việc làm và tại sao bạn nên có một danh mục dự án khoa học dữ liệu ấn tượng.

Nếu bạn thực sự quan tâm đến lĩnh vực Khoa học dữ liệu, bạn nên có hiểu biết cơ bản về loại vấn đề nào được giải quyết bằng khoa học dữ liệu và cách tiếp cận chúng. Nếu muốn tham gia vào lĩnh vực này, bạn cần hiểu biết về các kỹ năng cần thiết để giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu cụ thể. Các khóa học và sách trực tuyến chỉ có thể đưa bạn đến một mức độ nhất định nhưng nếu bạn thực sự muốn tham gia vào lĩnh vực này, bạn nên biết dữ liệu đang được sử dụng như thế nào để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Để hiểu điều này, làm việc trong các dự án là cách duy nhất giúp bạn có được tất cả các kỹ năng cần thiết để tham gia Khoa học dữ liệu.

Các dự án Khoa học dữ liệu sẽ giúp bạn hiểu các bước khác nhau cần thiết để giải quyết vấn đề:

1. Xác định vấn đề và chia nó thành các bước nhỏ hơn
2. Thu Thập Dữ Liệu
3. Phân tích dữ liệu thăm dò
4. Xây dựng mô hình
5. Trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện

Hình ảnh của Tác giả

Định nghĩa vấn đề

Đây là bước đầu tiên trong bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào. Bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào cũng bắt đầu với bước này, nơi bạn cần hiểu và xác định vấn đề một cách rõ ràng. Đây là một trong những khía cạnh quan trọng nhất của vòng đời dự án khoa học dữ liệu. Ví dụ: nếu bạn muốn đầu tư tiền của mình vào cổ phiếu Tesla nhưng bạn muốn hiểu các nhà đầu tư bán lẻ đang nhìn nhận công ty như thế nào và cảm nhận chung là gì? Khi đó bạn cần xác định rõ vấn đề này. Trong ví dụ này, báo cáo vấn đề của bạn sẽ là: “Bạn có hiểu Tesla đang được các nhà đầu tư bán lẻ nhìn nhận như thế nào không?”

Khi bạn xác định được vấn đề, bạn cần hiểu loại dữ liệu nào là cần thiết để giải quyết vấn đề.

Thu Thập Dữ Liệu

Khi bạn đã xác định được vấn đề, bước tiếp theo là thu thập dữ liệu. Bạn cần xác định các nguồn dữ liệu mà từ đó bạn có thể giải quyết vấn đề mà bạn đã xác định ở bước đầu tiên. Bạn có thể cần lấy dữ liệu từ một nguồn hoặc nhiều nguồn bằng API.

Đối với ví dụ được thảo luận ở điểm đầu tiên, giả sử bạn đang dự định đầu tư vào cổ phiếu Tesla nhưng đang cố gắng tìm hiểu tâm lý chung của các nhà đầu tư bán lẻ đối với công ty này. Để giải quyết vấn đề này, bạn cần thu thập những thông tin sẽ có nhận xét về công ty này của các nhà đầu tư bán lẻ. Bạn quyết định truy cập Twitter và xem mọi người phản ứng thế nào với những thông báo khác nhau của các công ty này. Bạn có thể xem qua từng tweet riêng lẻ và hiểu được cảm xúc vì sẽ có hàng triệu tweet có sẵn.

Trong những trường hợp như vậy, bạn sẽ cần lấy dữ liệu liên quan đến các dòng tweet nói về Tesla. Để lấy dữ liệu, bạn sẽ tạo một tài khoản nhà phát triển trên Twitter và sử dụng Python để trích xuất các tweet bằng API Twitter. Đây sẽ là các bước thu thập dữ liệu cần thiết để giải quyết bất kỳ dự án nào. Ở hầu hết các công ty, đều có Kỹ sư dữ liệu chuyên trách chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu, nhưng đôi khi Nhà khoa học dữ liệu cũng sẽ cần những kỹ năng này để thu thập thông tin bằng API.

Phân tích dữ liệu thăm dò

Đây là một bước quan trọng khác trong vòng đời dự án Khoa học dữ liệu. Phân tích dữ liệu thăm dò là tất cả về việc hiểu dữ liệu, xác định các cột cần thiết, loại bỏ các cột dư thừa, xử lý giá trị bị thiếu, phát hiện ngoại lệ và xác định các mẫu trong dữ liệu.

Trong ví dụ về Twitter đã thảo luận ở trên, bạn sẽ phải xóa các tweet, xóa thông tin dư thừa và chỉ giữ lại các tweet có liên quan cần thiết để phân tích, hiểu số lượng tweet theo thời gian để tìm tính thời vụ, v.v. Bước này được sử dụng để hiểu và khám phá dữ liệu cũng như thực hiện các thay đổi đối với dữ liệu nếu điều đó không phù hợp với nhu cầu của bạn.

Xây dựng mô hình

Khi bạn đã xác định được vấn đề, thu thập dữ liệu và thực hiện phân tích sơ bộ bằng các kỹ thuật của EDA, bạn sẽ bắt đầu với giai đoạn xây dựng mô hình. Khi xác định một vấn đề, bạn sẽ nhận ra liệu vấn đề đó có thể được giải quyết bằng thuật toán học máy có giám sát hay không giám sát. Dựa trên yêu cầu của vấn đề, bạn sẽ cần hiểu nên sử dụng mô hình nào.

Giai đoạn này cần một chút thời gian để hiểu mô hình nào sẽ phù hợp với vấn đề của bạn. Có rất nhiều mô hình có sẵn trên thị trường có thể được sử dụng để giải quyết cùng một vấn đề và do đó, bạn sẽ cần đánh giá các mô hình này dựa trên độ chính xác của chúng. Đánh giá là một quá trình tốn thời gian vì có rất nhiều thử nghiệm và sai sót liên quan đến bước này. Sau khi mô hình của bạn được xây dựng và hoạt động đủ tốt, bạn có thể bắt đầu làm việc trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện.

Trong ví dụ về Twitter đã thảo luận ở trên, bạn có thể huấn luyện mô hình học máy bằng cách sử dụng tập dữ liệu được gắn nhãn (Thông tin về mỗi tweet được gắn thẻ là tích cực/tiêu cực/trung tính). Sau khi mô hình được đào tạo, bạn cần nhập một tweet mới để kiểm tra hiệu suất của mô hình đó. Sau khi kiểm tra nhiều mẫu, bạn có thể kiểm tra số lượng kết quả dương tính giả và âm tính giả để hiểu mô hình đang hoạt động như thế nào. Bạn sẽ cần thử các mô hình khác để so sánh độ chính xác của các thuật toán phân loại khác nhau.

Trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện

Nếu bạn chăm chỉ phân tích nhưng không thể truyền tải câu chuyện một cách chính xác thì điều đó cũng vô ích. Truyền đạt những hiểu biết sâu sắc mà bạn tìm thấy từ dữ liệu tới những đối tượng không rành về kỹ thuật là một trong những điều quan trọng nhất kỹ năng cần thiết của một nhà khoa học dữ liệu. Có rất nhiều công cụ và kỹ thuật để kể chuyện. Bạn có thể sử dụng Tableau hoặc Power BI để giúp bạn xây dựng hình ảnh trực quan tốt hơn.

Bây giờ chúng ta đã thảo luận về các bước bạn cần thực hiện trong Dự án Khoa học Dữ liệu, hãy tập trung vào một số dự án khoa học dữ liệu trong thế giới thực mà bạn có thể thực hiện.

Có rất nhiều tài nguyên có sẵn trên web để giúp bạn bắt đầu với các dự án phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Trong phần này, chúng ta sẽ thảo luận về một số ý tưởng dự án mà bạn có thể thực hiện để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Bước đầu tiên sẽ là xác định nguồn dữ liệu và chúng ta cũng sẽ thảo luận về vấn đề đó.

Hình ảnh của Tác giả

Mô hình xu hướng

Một cách tiếp cận được gọi là "mô hình hóa xu hướng" nhằm mục đích dự báo khả năng người dùng, khách hàng tiềm năng hoặc khách hàng của trang web sẽ thực hiện các hành động cụ thể. Đó là một phương pháp thống kê xác định xác suất khách hàng sẽ thực hiện một hành động nhất định bằng cách tính đến tất cả các yếu tố độc lập cũng như yếu tố gây nhiễu có thể ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng.

Hình ảnh của Tác giả
 

Ví dụ: nhóm tiếp thị có thể sử dụng mô hình xu hướng để hiểu và xác định xác suất hoặc khả năng một khách hàng tiềm năng có thể chuyển đổi và trở thành khách hàng trả tiền. Hoặc nó cũng có thể được sử dụng để hiểu khả năng khách hàng hiện tại rời bỏ nền tảng. Do đó, mô hình xu hướng có thể giúp các công ty phân bổ nguồn lực một cách khôn ngoan và đạt được kết quả tốt hơn, từ đó giảm chi phí. Ví dụ: thay vì gửi chiến dịch tiếp thị tới tất cả 10 nghìn khách hàng, một công ty có thể chạy mô hình xu hướng để xác định khách hàng nào có nhiều khả năng phản hồi email hơn và từ đó chỉ gửi email đến những khách hàng cụ thể đó, điều này sẽ giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên. Có một bộ dữ liệu tốt về kaggle cho mô hình xu hướng để hiểu xu hướng mua một sản phẩm cụ thể của khách hàng.

Ví dụ trong thế giới thực

Có rất nhiều công ty sử dụng mô hình xu hướng. Mô hình xu hướng có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng như xác định xu hướng mua hàng, xu hướng rời bỏ, xu hướng tương tác hoặc dự đoán giá trị vòng đời của khách hàng.

Điều này chủ yếu được sử dụng bởi các nhóm tiếp thị của các công ty như Facebook/Meta, Google, Amazon, v.v. Các nhóm tiếp thị chủ yếu dựa vào điểm xu hướng của khách hàng để xác định xem có nên đầu tư vào một nhóm khách hàng cụ thể hay không. Vì vậy, việc có một dự án lập mô hình xu hướng trong danh mục đầu tư của bạn là điều bắt buộc. Có một ví dụ tuyệt vời về mô hình hóa xu hướng trên kaggle để hiểu khách hàng nào cần nhắm mục tiêu với chiến dịch quảng cáo.

Phân tích văn bản

Với tiến bộ công nghệ và số hóa, có một lượng thông tin khổng lồ có sẵn. Trong số tất cả các thông tin này, có rất nhiều dữ liệu văn bản trên internet. Các công ty tận dụng dữ liệu văn bản này để hiểu khách hàng đang nói gì về công ty của họ cũng như họ đang nói gì về sản phẩm của họ và từ đó điều chỉnh chiến lược của mình. Có một dự án hay về kaggle để thực hiện Phân tích tâm lý từ tập dữ liệu đánh giá phim.

Hình ảnh của Tác giả
 

Có nhiều lĩnh vực trong phân tích văn bản và một trong số đó là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). NLP được sử dụng để chia dữ liệu văn bản thành định dạng có thể đọc được bằng máy, mã hóa dữ liệu văn bản, trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu và sau đó xác định thông tin chi tiết. Có rất nhiều ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên; hiểu được tình cảm của khách hàng, xây dựng tác nhân đàm thoại hoặc chatbot, xây dựng các dịch vụ như Alexa hoặc Siri, xây dựng công cụ dịch ngôn ngữ và nhiều dịch vụ khác. Vì vậy, bạn nên có các dự án liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong danh mục đầu tư của mình.

Ví dụ trong thế giới thực

Hầu hết tất cả các công ty trên thế giới ngày nay đều sử dụng phân tích văn bản hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu khách hàng của họ và xây dựng các sản phẩm sáng tạo. Ví dụ, Facebook/Meta sử dụng phân tích văn bản nặng nề. Không giống như Instagram có phần lớn dữ liệu dưới dạng video và ảnh, Facebook chủ yếu có dữ liệu văn bản. Họ sử dụng dữ liệu văn bản này để tự động phân loại các bài đăng thành các danh mục khác nhau và tự động xóa các bài đăng có tính lạm dụng. Trên thực tế, Facebook đã phát triển một công cụ nội bộ có tên Deep Text, được sử dụng để phân tích và trích xuất ý nghĩa của các bài đăng, từ đó tự động xác định các bài đăng lạm dụng và xóa chúng khỏi nền tảng. 

Ngoài Facebook, còn có nhiều công ty sử dụng phân tích Văn bản và học máy để xây dựng các giải pháp sáng tạo cho khách hàng của họ. Ví dụ, Amazon xây dựng Alexa đó chính là trợ lý ảo thông minh. Alexa phản hồi các truy vấn của khách hàng một cách chính xác vì nó sử dụng các thuật toán máy học hạng nặng bên dưới để dịch lời nói thành văn bản trước tiên, sau đó xác định ý nghĩa của văn bản bằng NLP, sau đó sử dụng các mô hình máy học để dự đoán phản hồi tốt nhất tiếp theo rồi chuyển đổi phản hồi đó thành câu trả lời đầu ra âm thanh.

Do đó, Phân tích văn bản hoặc Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang được hầu hết các công ty đổi mới trên thế giới ngày nay sử dụng và sẽ rất tốt nếu có một dự án NLP trong danh mục đầu tư của bạn để vượt trội trong cuộc phỏng vấn tiếp theo.

Động cơ khuyến nghị

Hệ thống đề xuất là một lớp ứng dụng web mở rộng cố gắng xác định phản hồi của người dùng dựa trên dữ liệu lịch sử của người dùng và đề xuất một sản phẩm mới hoặc hành động mới mà người dùng có nhiều khả năng thực hiện nhất. Công cụ đề xuất có thể được phân thành hai nhóm chính; Hệ thống dựa trên nội dung và hệ thống lọc cộng tác.

Hình ảnh của Tác giả
 

Hệ thống dựa trên nội dung: Trong các công cụ này, đề xuất dựa trên nội dung của một mục. Ví dụ: nếu bạn đã xem nhiều phim khoa học viễn tưởng trên Netflix thì Netflix sẽ giới thiệu cho bạn những bộ phim mới thuộc thể loại kinh dị và có thể có các thể loại tương tự.

Hệ thống lọc cộng tác: Trong các công cụ này, đề xuất dựa trên sự giống nhau giữa hai người dùng và nếu hai người dùng giống nhau, họ có thể nhận được đề xuất tương tự. Ví dụ: dựa trên dữ liệu lịch sử, nếu người dùng 1 và người dùng 2 đã xem những bộ phim tương tự nhau thì hệ thống đề xuất sẽ đề xuất một bộ phim mới cho người dùng 1 mà người dùng 2 có thể đã xem. Do đó, các mục được đề xuất cho một người dùng là những người được những người dùng tương tự ưa thích.

Cách tốt nhất để học bất kỳ khái niệm nào là thực hiện một dự án và có một dự án thực sự tốt để xây dựng một dự án. người giới thiệu thời trang động cơ trong python.

Ví dụ trong thế giới thực

Một trong những ví dụ phổ biến nhất về hệ thống đề xuất là Netflix đề xuất các bộ phim, chương trình, phim tài liệu mới dựa trên lịch sử sử dụng của khách hàng. Amazon cũng sử dụng hệ thống gợi ý để giới thiệu các sản phẩm tương tự cho khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng hoặc duyệt web của họ.

Bằng cách sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ mà nó thu thập được, Netflix đã tạo ra một công cụ đề xuất dành cho người dùng hoạt động gần với thời gian thực. Thông tin của mỗi người dùng được Netflix thu thập, sau đó xếp hạng người dùng theo loại nội dung họ xem, tìm kiếm, thêm vào danh sách xem, v.v. Loại dữ liệu này được bao gồm trong Dữ liệu lớn và tất cả được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu nơi máy các thuật toán học tập có thể sử dụng nó để tạo ra các mẫu tiết lộ sở thích của người xem. Vì mỗi người dùng có thể có sở thích khác nhau nên mẫu này có thể phù hợp với người dùng khác hoặc có thể không. Hệ thống đề xuất giới thiệu các bộ phim truyền hình dài tập hoặc phim mà người dùng có khả năng xem dựa trên các xếp hạng này cho từng khách hàng.

Chatbots 

Các chương trình phần mềm được gọi là chatbot, còn được gọi là bot trò chuyện hoặc tác nhân đàm thoại, thường được sử dụng thay cho các tác nhân trực tiếp để hỗ trợ khách hàng. Bạn đã bao giờ truy cập một trang web dịch vụ khách hàng, trò chuyện với người đại diện và sau đó biết rằng bạn thực sự đang nói chuyện với một “robot” chưa? Vậy là bạn đã biết chatbot là gì rồi!

Hình ảnh của Tác giả
 

Chatbots thường được người dùng truy cập thông qua các ứng dụng độc lập hoặc ứng dụng dựa trên web. Ngày nay, dịch vụ khách hàng là nơi chatbot được sử dụng phổ biến nhất trong thế giới thực. Chatbots thường đảm nhận các công việc trước đây do con người thực hiện, chẳng hạn như đại diện dịch vụ khách hàng hoặc đại lý hỗ trợ.

Chatbots là các chương trình máy tính phức tạp giúp phân tích các cuộc trò chuyện bằng văn bản của khách hàng để xác định câu trả lời thích hợp. Tất cả các bot này đều sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thường bao gồm hai bước: hiểu ngôn ngữ tự nhiên, biến đổi và giải cấu trúc văn bản do khách hàng cung cấp; và các mô hình học máy giúp bot nắm bắt và trích xuất nghĩa của câu. Phản hồi cho văn bản của khách hàng được hình thành ở bước thứ hai, được gọi là tạo ngôn ngữ tự nhiên, sử dụng ý nghĩa được tạo ở bước đầu tiên. Nền tảng để tạo chatbot nói chung là NLP.

Ví dụ trong thế giới thực

Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã tạo nên làn sóng chuyển đổi. Nó đã trở thành công nghệ tiêu chuẩn cho mọi lĩnh vực mà bạn có thể nghĩ tới. Khách hàng sẵn sàng tương tác với bot nếu chúng được triển khai đúng cách, thể hiện qua một số ví dụ và nghiên cứu điển hình về chatbot thành công được các doanh nghiệp lớn sử dụng. Do đó, việc triển khai chiến lược bot phù hợp và tùy chỉnh chatbot cho phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn là rất quan trọng đối với toàn bộ trải nghiệm của khách hàng.

Nhiều công ty đã triển khai chatbot thành công cho các truy vấn cơ bản:

Có rất nhiều công ty khác đã xây dựng chatbot và do đó, việc đưa dự án này vào danh mục đầu tư của bạn là một ý tưởng tuyệt vời.

Để tham gia vào lĩnh vực Phân tích dữ liệu và Khoa học dữ liệu, điều rất quan trọng là phải xây dựng danh mục dự án giúp bạn hiểu được quy trình giải quyết vấn đề và xây dựng một trường hợp thuyết phục trong cuộc phỏng vấn tiếp theo. Trong bài viết này, chúng tôi đã thảo luận về tầm quan trọng của việc xây dựng một dự án để đạt được các kỹ năng liên quan mà Nhà khoa học dữ liệu yêu cầu. Chúng tôi đã thảo luận về các bước liên quan đến việc giải quyết một vấn đề về khoa học dữ liệu; Xác định vấn đề, Thu thập dữ liệu, Phân tích dữ liệu thăm dò, Xây dựng mô hình, Trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện.

Bạn chỉ có thể được trang bị tất cả những kỹ năng này bằng kinh nghiệm thực tế khi làm việc trong các dự án. Chúng tôi cũng đã thảo luận về một số ý tưởng dự án trong thế giới thực mà bạn có thể thực hiện và cách các công ty tận dụng nó trong thế giới ngày nay. TRÊN StrataScratch, bạn có thể làm việc trong các dự án nhỏ do nhiều công ty đưa ra như nhận bài tập về nhà. Vì vậy, hãy bắt đầu thực hành một cách thành công và chuẩn bị sẵn portfolio của bạn trước cuộc phỏng vấn tiếp theo.
 
 
Nate Rosidi là một nhà khoa học dữ liệu và trong chiến lược sản phẩm. Anh ấy cũng là một giáo sư trợ giảng dạy phân tích và là người sáng lập StrataScratch, một nền tảng giúp các nhà khoa học dữ liệu chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn của họ với các câu hỏi phỏng vấn thực tế từ các công ty hàng đầu. Kết nối với anh ấy trên Twitter: StrataScratch or LinkedIn.
 

• Coinsmart. Sàn giao dịch Bitcoin và tiền điện tử tốt nhất Châu Âu.Bấm vào đây
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.kdnuggets.com/2022/11/data-science-projects-help-solve-real-world-problems.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-science-projects-that-can-help-you-solve-real-world-problems