Les 11 meilleurs projets de Data Mining pour construire votre portefeuille

Projets intermédiaires d'exploration de données

Une fois que vous aurez maîtrisé les bases, des projets intermédiaires vous aideront à consolider votre compréhension de concepts et d'algorithmes d'exploration de données plus complexes.

Projet 4 : Analyse des sentiments sur Twitter

Dans ce projet, vous exploitez les données de Twitter pour déterminer le sentiment autour de sujets spécifiques ou de hashtags. Ce projet est idéal pour les débutants qui s'intéressent à l'exploration de texte et au traitement du langage naturel (NLP).

Récupérez ou collectez des tweets, nettoyez et prétraitez les données textuelles, extrayez des caractéristiques, construisez un classificateur (par exemple, Naive Bayes) pour l'analyse des sentiments et évaluez le modèle.

• Compétences développées : Prétraitement du texte, analyse des sentiments et techniques NLP de base.
• Ensemble de données: Ensemble de données sur les sentiments sur Twitter
• Ressources: Analyse de sentiments à l'aide de Python

Projet 5 : Détection de la fraude bancaire

Ce projet se concentre sur l'identification des transactions frauduleuses dans l'ensemble des données d'une banque. Vous appliquerez des algorithmes de classification avancés pour détecter les anomalies.

Analysez et nettoyez l'ensemble de données, appliquez des techniques de rééchantillonnage pour gérer le déséquilibre des classes, utilisez des algorithmes d'apprentissage supervisé (par exemple, forêts aléatoires) et évaluez la précision du modèle à l'aide de mesures telles que ROC-AUC.

• Compétences développées : Détection d'anomalies, apprentissage supervisé, méthodes d'ensemble (par exemple, XGBoost, forêts aléatoires).
• Ensemble de données: Ensemble de données sur les fraudes à la carte de crédit
• Ressources: Détection de la fraude en Python, Détection de la fraude en R

Projet 6 : Modélisation prédictive pour l'agriculture

Dans ce projet, vous aiderez un agriculteur à sélectionner la meilleure culture pour son champ en fonction des propriétés limitées du sol. L'agriculteur peut se permettre de ne mesurer qu'un seul des quatre paramètres essentiels du sol : la teneur en azote, la teneur en phosphore, la teneur en potassium ou la valeur du pH. 

Votre tâche consiste à déterminer quelle métrique du sol est le prédicteur le plus important pour la sélection des cultures, ce qui en fait un problème classique de sélection de caractéristiques.

• Compétences développées : Sélection des caractéristiques, analyse des données et modélisation prédictive à l'aide de scikit-learn.
• Ressources : Projet guidé sur la modélisation prédictive pour l'agriculture (comprend le jeu de données)

Projet 7 : Prédiction des maladies cardiaques dans les soins de santé

Dans ce projet, vous utiliserez des données sur les soins de santé pour prédire la probabilité d'une maladie cardiaque chez les patients. En appliquant des techniques d'exploration de données, vous découvrirez des modèles et des facteurs de risque contribuant aux maladies cardiaques, ce qui permettra d'améliorer le diagnostic précoce et la planification du traitement.

Prétraitez et nettoyez l'ensemble des données, explorez les corrélations entre les caractéristiques, entraînez des modèles tels que la régression logistique ou l'arbre de décision, et utilisez des mesures d'évaluation telles que l'exactitude, la précision et le rappel.

• Compétences développées : Régression logistique, arbres de décision et prétraitement des données.
• Ensemble de données: Maladies cardiaques Ensemble de données UCI
• Ressources: Prédiction sur l'ensemble de données de l'UCI sur les maladies cardiaques

Projet 8 : Analyse du panier de la ménagère

Dans ce projet, vous analyserez les données d'achat des clients pour trouver des associations de produits. Ce type d'analyse est largement utilisé dans le commerce de détail pour optimiser le placement des produits et les promotions.

Effectuez le prétraitement des données, utilisez l'algorithme Apriori pour identifier les associations, évaluez les règles à l'aide de métriques telles que le support et le lift, et interprétez les résultats en vue d'une utilisation pratique dans le commerce de détail.

• Compétences développées : Apprentissage de règles d'association (par exemple, Apriori, FP-Growth), analyse du panier de la ménagère.
• Ensemble de données : Ensemble de données sur le panier de la ménagère
• Ressources : Association Rule Mining in Python Tutorial, Analyse du panier de la ménagère en Python, Analyse du panier de la ménagère en R

Projets avancés d'exploration de données

Ces projets avancés, qui impliquent de grands ensembles de données, des algorithmes complexes et des outils avancés, aideront ceux qui cherchent à améliorer leurs compétences en matière d'exploration de données à atteindre cet objectif.

Projet 9 : Prédiction du comportement des utilisateurs à partir des données des médias sociaux

Ce projet consiste à exploiter les données d'interaction des utilisateurs sur les plateformes de médias sociaux afin de prédire les comportements des utilisateurs, tels que les préférences en matière de contenu, la probabilité d'engagement et la prédiction de désabonnement.

Collectez et prétraitez les données des médias sociaux, établissez des profils d'utilisateurs, utilisez les réseaux LSTM (Long Short-Term Memory) pour la prédiction et visualisez les résultats pour fournir des informations exploitables.

• Compétences développées : Apprentissage en profondeur (par exemple, LSTM), profilage des utilisateurs et prévision de séries temporelles.
• Ressources :  Analyser les données des médias sociaux en Python, Analyser les données des médias sociaux en R.

Projet 10 : Analyse prédictive à partir de données sur les soins de santé

Dans ce projet de niveau avancé, vous travaillerez pour le compte d'une entreprise qui vend des pièces détachées pour motos. Votre tâche consiste à analyser leurs données afin de comprendre leurs sources de revenus. 

Vous allez élaborer une requête pour déterminer le montant des recettes nettes générées par les différentes lignes de produits, en séparant les données par date et par entrepôt. Ce projet implique de travailler avec de grands ensembles de données et d'utiliser des requêtes SQL complexes.

• Compétences développées : SQL, agrégation de données, analyse des revenus et intelligence économique.
• Ressources : Projet guidé "Analyse des ventes de pièces détachées de motocycles " (comprend l'ensemble de données)

Projet 11 : Construire un système de recommandation

Créez un système de recommandation qui suggère des produits, des films ou de la musique en fonction des préférences de l'utilisateur. Ce projet est couramment utilisé dans le commerce électronique et les plateformes médiatiques.

Collecter et prétraiter l'ensemble des données, mettre en œuvre des méthodes de filtrage collaboratif, explorer les techniques de factorisation de la matrice et évaluer les performances du système à l'aide de mesures telles que le RMSE (Root Mean Squared Error, ou erreur quadratique moyenne).

• Compétences développées : Filtrage collaboratif, factorisation matricielle et apprentissage profond pour les systèmes de recommandation.
• Ensemble de données: MovieLens Dataset
• Ressources: Systèmes de recommandation en Python, Construire des moteurs de recommandation en Python

Tableau récapitulatif des projets de Data Mining

Voici un tableau qui peut vous aider à sélectionner votre prochain projet minier en fonction de vos objectifs spécifiques :

Conclusion

Les projets d'exploration de données sont extrêmement utiles pour développer des compétences techniques et créer un portefeuille remarquable. Que vous soyez débutant ou expérimenté, travailler sur ces projets vous permettra d'améliorer votre compréhension et d'obtenir des résultats tangibles que vous pourrez présenter à des employeurs potentiels !

Pour plonger plus profondément, envisagez d'améliorer vos compétences avec des cours tels que Data Manipulation with Pandas pour le nettoyage et l'analyse des données fondamentales, Preprocessing for Machine Learning in Python pour une préparation adéquate des données, ou Supervised Learning with Scikit-learn pour maîtriser les techniques de classification et de régression. 

Les apprenants avancés peuvent explorer Comprendre l'apprentissage automatique ou Introduction à TensorFlow en Python pour appliquer des techniques de pointe à leurs projets.