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成為數據科學家的入門項目

Julylovin / 2044人閱讀

摘要:基于大量的數據統計,網球是一種很好的預測類體育項目。數據科學家根據歷史數據和玩家信息來構建預測模型,并將結果與博彩公司的評估進行比較。目標是找出機器學習模型與博彩公司評估之間的差距,從而有機會獲勝。這是一個很好的實際數據科學項目。

作者:chen_h
微信號 & QQ:862251340
微信公眾號:coderpai
簡書地址:https://www.jianshu.com/p/56c...


數據科學家是目前最有吸引力的職業之一,但是如何進入這個領域卻是一個不容易的事。因為你需要經驗才能得到這份工作,但是你需要這份工作才能獲得經驗。是不是感覺這是一個惡性循環?

Statsbot 的數據科學家 Denis Semenenko 寫了這篇文章,用來幫助大家做出第一個簡單但是具有一定說明性的科學數據項目,這個項目需要的時間可能不到一周。

這意味著你需要定制一個問題,設計解決方案,查找數據,掌握一些分析技術,然后構建一些機器學習模型,最后評估模型質量,并將其包裝成簡單的UI。這比 Kaggle 比賽或者 Coursera 課程更加的多樣化。

如果你對這種項目感興趣,那么你可以繼續閱讀。

分類垃圾郵件

垃圾郵件在我們生活的各個信息角落都存在。其中之一的經典數據項目就是垃圾郵件分類。你可以訓練一個模型來檢測一個郵件是否是垃圾郵件,以便來減少垃圾信息對用戶的騷擾。

一個簡單的機器學習模型基于在郵件中看到 “sale” 或者 “buy” 這樣的,來定義一個郵件是不是垃圾郵件。因此,你可以在一個星期內做出一個垃圾郵件的原型。

問題定義:?文本分類
算法:?樸素貝葉斯,線性分類器,樹分類等等分類器
技術工具:?sklearn,?nltk,?scrapy
數據集:?sms spam dataset,?e-mail spam dataset?,?youtube comments spam dataset
展示方式:?網頁頁面
參考指南:AdBlock,?Adguard
閱讀指南:?How To Build a Simple Spam-Detecting Machine Learning Classifier,?Getting Started: Building a Chrome Extension

Not Hotdog

Not Hotdog 是一個來自硅谷系列的應用程序,可以識別照片中的熱狗和非熱狗。

你可以通過使用社交網絡或者谷歌圖像來收集數據集,以此來作為你的模型的訓練集。

從頭開始訓練一個模型需要大量的訓練樣本和訓練時間,因此最好我們使用一個經過預訓練的網絡模型,這樣可以縮短訓練時間。

問題定義:?圖像分類,?image classification,?transfer learning
算法:?卷積神經網絡
技術工具:?keras,?lasagne,?Instagram API(or external libraries e.g.Instabot)
數據集:?使用 Instagram API 來收集數據
展示方式:?APP
參考指南:?Not hotdog
閱讀指南:?Transfer learning using Keras,?Building powerful image classification models using very little data

Netflix 電影推薦系統

推薦系統對于像 Google 或者 Facebook 這樣的大型公司是必須的,因為從收入和用戶點擊率來看,推薦系統都是非常有價值的。

如果我們在這個子領域能夠得到實踐,那么對于以后的數據分析發展是非常有利的。

問題定義:?推薦系統
算法:?降低維度,協同過濾,分類算法
技術工具:?sklearn,?vowpal wabbit
數據集:?Netflix prize dataset,?MovieLens dataset
展示方式:?網頁展示
參考指南:?Jinni,?MovieLens
閱讀指南:?Quick Guide to Build a Recommendation Engine in Python

Snapchat 鏡頭

如果你比較喜歡處理圖像,那么你可以嘗試創建自己自定義的 Snapchat 鏡頭。任何社交網絡都喜歡這樣的東西,包括 Instagram,Facebook 和 Snapchat。

鏡頭檢測面部的關鍵點,用來顯示嘴唇,眼睛,鼻子和臉部的邊界。然后你可以使用一些框架來重新構建面部。

問題定義:?圖像識別,面部檢測
算法:?卷積神經網絡,面部關鍵點檢測
技術工具:?dlib,?openface,?keras,?openCV
數據集:?Facial keypoints detection dataset
展現方式:?APP
參考指南:?Snapchat,?Instagram
閱讀指南:?Facial landmarks with dlib, OpenCV, and Python,?Build a Simple Camera App

Twitter 數據

很多公司都會在互聯網上面監控客戶的行為數據,以此來對消極的客戶做出相應的調整。例如,T-Mobile 和 Verizon 需要對消極的推文進行快速響應,并找出問題并且解決。

每個人都可以使用 Twitter API 和情緒分類算法來進行這個項目。

問題定義?情感分析
算法:?情感分析
數據集:?Twitter API
技術工具:?nltk,?spaCy
展現方式: APP
參考指南:?Twilert,?Tweetreach
閱讀指南:?Twitter sentiment analysis using Python and NLTK

網球預測

專業的投注者總是在尋找有利可圖的賭注。基于大量的數據統計,網球是一種很好的預測類體育項目。數據科學家根據歷史數據和玩家信息來構建預測模型,并將結果與博彩公司的評估進行比較。

目標是找出機器學習模型與博彩公司評估之間的差距,從而有機會獲勝。這是一個很好的實際數據科學項目。

問題定義:?分類
算法:?分類算法
數據集:atpworldtour.com
技術工具:?sklearn,?scrapy
展現方式: APP
參考指南:olbg.com, verifiedbets.com
閱讀指南:?Machine Learning for the Prediction of Professional Tennis Matches

股票預測

機器學習模型還善于處理的一個領域是時間序列預測。一個數據處理引擎可以預測匯率和股票的波動,所以交易員或者程序可以根據這些數據進行交易。

如果你選擇這個項目,你會很容易得到數據和實踐。這個領域是從計量經濟學和經典機器學習中得出來的,所以你應該準備好探索統計學方法。

問題定義:?時間序列預測
算法:?ARIMA, regression
數據集:?Quandl
技術工具:?sklearn,?prophet,?scrapy
展示方式:?APP
參考指南:?financeboards.com
閱讀指南:?An Introduction to Stock Market Data Analysis with Python

我希望你能從這些簡單數據項目中獲得一些啟發,開啟你的數據分析之路。


作者:chen_h
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