60+ Python-projecten voor elk ervaringsniveau

Voordat je begint met Python-projecten

Als je al vertrouwd bent met Python, kun je meteen met deze projecten aan de slag. Wil je echter eerst de noodzakelijke basis leggen om met Python-projecten te starten, bekijk dan DataCamps lijst met 140+ Python-cursussen. Al onze cursussen zijn interactief en ontworpen om je door de codeerbarrière te helpen en je Python-vaardigheden te ontwikkelen. 

Ben je klaar om aan projecten te werken? Bekijk dan DataLab en begin met het bouwen en publiceren van je projecten in DataCamps volledig geconfigureerde datanotebook, gewoon in je browser. 

Beginner Python-projecten

Als beginner kun je Python-projecten gebruiken om te behouden wat je hebt geleerd en nieuwe skills op te doen. Deze projecten draaien vooral om taken voor verkennende data-analyse, aangevuld met eenvoudige modelleer- en forecastingtaken op relevante datasets uit de praktijk.

1. Analyse van diamantprijzen

Diamanten worden ingedeeld in vijf onzuiverheidstypen op basis van de structuur van hun koolstofatomen. De Diamonds-dataset van Kaggle geeft je nog meer info — slijpvorm, zuiverheid, kleur en prijs. Ontwikkel je datavisualisatievaardigheden met verkennende data-analyse. 

2. Leeftijdsbepaling van abaloneschelpen

Dit is een unieke dataset uit de zoölogie. Abaloneschelpen zijn natuurwonderen, en je kunt hun leeftijd bepalen door de ringen in de schelp te tellen. Kun jij met Python en data-analyse de leeftijd van abaloneschelpen bepalen?

3. Premier League-data-analyse

Een voetbaldataset waarin je gebeurtenissen uit het Premier League-seizoen 2018-2019 kunt verkennen, analyseren en visualiseren. De Soccer Data-dataset is een uitstekend Python-beginnerproject voor data-analyse. Met een rijke set aan kenmerken, van basiswedstrijdgegevens tot gedetailleerde statistieken, biedt de dataset volop mogelijkheden voor data-exploratie, visualisatie en statistische analyse. Het project bevat een duidelijke datadictionary en begeleide challenges, waardoor het toegankelijk is voor nieuwkomers. Daarnaast bevat het realistische scenario’s die het project niet alleen boeiender maken, maar ook geschikt als uitgebreid portfolio-onderdeel. Het is een afgerond project dat begeleid leren balanceert met open verkenning, ideaal voor vaardigheidsontwikkeling.

Data uit een Python-beginnerproject dat voetbaltrends analyseert

4. Voorspellen van telecom-churn

Klantverloop (churn) is een van de meest fundamentele machinelearningproblemen. In deze klantendataset kun je churn voor een telecomprovider voorspellen op basis van gebruiksdata van klanten. De dataset bevat een verscheidenheid aan kenmerken, zoals mislukte oproepen, abonnementsduur en klantwaarde, wat het een rijke bron maakt voor diepgaande analyse. Het beginnerproject bevat begeleide challenges gericht op data-exploratie, visualisatie en statistische analyse, met een gestructureerd leerpad. Het realistische scenario voegt extra complexiteit en relevantie toe, omdat je klantverloop moet voorspellen in het licht van een nieuwe marktconcurrent.

5. Analyse en voorspelling van aandelenkoersen

Wil je de reden achter de 100% piek in Tesla-aandelen van twee jaar geleden achterhalen? Zo ja, dan is de tech-aandataset van 2010–2021 de eerste plek om te beginnen.

6. NBA-schotdata

Op welke afstand hebben basketballers de grootste kans om te scoren? In deze NBA-schotdataset, vastgelegd tijdens de play-offs van 2021, kun je precies die vraag beantwoorden. 

7. E-commercesales voorspellen

Gebruik deze e-commercedataset van een online retailer en pas datavisualisatie en forecastingtechnieken toe om toekomstige verkopen te voorspellen. De dataset is rijk en omvat bestellingen uit meerdere landen over een jaar, met variabelen zoals factuurnummers, artikelcodes, aantallen en stuksprijzen. Dit maakt een veelzijdige analyse mogelijk, inclusief tijdreekstrends, klantsegmentatie en productcategorisering. De uitdagingen moedigen je aan om anomalieën zoals negatieve bestelhoeveelheden te onderzoeken, winst in verschillende tijdsvensters te visualiseren en bestelformaten tussen landen te vergelijken. Deze taken helpen je niet alleen essentiële data science-vaardigheden te oefenen, maar bootsen ook echte businessvragen na. Het scenario voegt nog een laag complexiteit toe: je wordt gevraagd om meer dan 4000 unieke producten te categoriseren op basis van diverse kenmerken, een taak die in e-commerce zeer relevant is. 

Nog een Python-beginnerproject dat naar e-commercedata kijkt

8. Analyseer Airbnb-vermeldingen

Dit is een uitstekende dataset om de dynamiek achter Airbnb-verhuur te begrijpen. Met verkennende data-analyse en visualisatie kun je ontdekken welke buurten de populairste listings hebben, de relatie tussen prijs en kamertype begrijpen en meer. 

9. Analyseer bbp-gegevens 

Het bruto binnenlands product is een van de sterkste indicatoren van de economische gezondheid van een regio of land. Analyseer in deze dataset hoe het bbp zich heeft ontwikkeld voor landen in de afgelopen 50 jaar. 

10. Analyse van Olympische Spelen-data 

Welk land is het succesvolst in judo? Hoe beïnvloedt de lengte van atleten succes in een sport? Met verkennende analyse van de Olympics-dataset kun je deze vragen en meer beantwoorden.   

Een voorbeeld van de bevindingen uit het Olympics-project

Intermediaire Python-projecten

Deze set Python-projecten gaat verder dan beginners­taken en -datasets en daagt je uit met niet-tabellaire data (zoals afbeeldingen en audio) en test je machinelearningvaardigheden op verschillende problemen.

1. Classificeer muziekgenres op basis van audiodata

Ben je een echte muziekliefhebber? Dan vind je het leuk om muziekgenres te voorspellen met machine learning op een muziekdataset in dit audiherkenningsproject. Dit intermediaire Python-project dekt de volledige data science-pijplijn, van data-exploratie en feature engineering tot het implementeren en evalueren van meerdere machinelearningalgoritmen. Het project behandelt ook gevorderde onderwerpen zoals omgaan met scheve klassen en evaluatietechnieken zoals crossvalidatie. Dit meerstappenproject, met veel bibliotheekgebruik, is een uitstekende leerervaring en portfolio-item voor wie zijn vaardigheden wil uitbouwen.

2. Analyseer en visualiseer Uber-opstappen in New York

Datasets met geolocaties zijn altijd leuk om te analyseren en op een kaart te visualiseren. Deze Uber-opstapdataset met meer dan 20 miljoen ritten in New York City vormt daarop geen uitzondering. 

3. Herkenning van handgeschreven tekens

MNIST-cijferherkenning is een goed startpunt om deep learning te oefenen. Deze dataset voegt echter een extra uitdaging toe omdat je Engelse handgeschreven letters gaat voorspellen.

4. Detectie van creditcardfraude

Creditcardfraude is altijd een uitdaging — vooral door de ernstige klasse-imbalance in de data. Kijk of je dat kunt omzeilen in deze creditcardfraudedataset. Dit project is geschikt voor intermediaire tot gevorderde Python-gebruikers die geïnteresseerd zijn in data science- en machinelearningtoepassingen in de financiële en beveiligingssector. Het project omvat een uitgebreide analyse van creditcardtransacties om frauduleuze activiteiten te identificeren. Het bestrijkt een breed scala aan vaardigheden, van verkennende data-analyse, inclusief geospatiale visualisatie, tot voorspellend modelleren. Het project werpt ook realistische vraagstukken op, zoals omgaan met scheve klassen en de ethische implicaties van false positives bij fraudedetectie. Dit maakt het een veelzijdige leerervaring die niet alleen technische skills aanscherpt, maar ook aanzet tot kritisch nadenken over de impact van machinelearningmodellen in gevoelige domeinen zoals financiële veiligheid.

Een voorbeeld van geospatiale visualisatie uit dit intermediaire Python-project

5. Geslachtsvoorspelling op basis van geluid

In dit audiodataproject gebruik je het fuzzy-pakket om het geslacht van namen te categoriseren op basis van fonemen en hoe ze klinken.

6. Annuleringspercentages bij hotelboekingen

Als je interesse hebt in vastgoed/horeca, is dit een uitstekende dataset om mee te spelen en annuleringspercentages van hotelboekingen te begrijpen. Met eenvoudige machinelearningtechnieken kun je proberen de kans op annuleringen te voorspellen op basis van historische data.

7. Gezichtsdetectie in afbeeldingen

Ooit afgevraagd hoe je iPhone die kleine kaders om je gezicht zet? Dat komt doordat er onder de motorkap gezichtsdetectie plaatsvindt. Je kunt vergelijkbare functionaliteit bouwen met deze kleine dataset met geannoteerde gezichten in afbeeldingen.

8. Voorspel de soort bijen op basis van beelden

Kan een machinelearningalgoritme de soort bijen herkennen op basis van een afbeelding? In dit beeldherkenningsproject doe je precies dat. 

9. Analyseer en voorspel vraag naar deelfietsen

Deze deelfiets-dataset bevat een schat aan informatie over ritten voor een startup in deelfietsen. Dit intermediaire project omvat het gebruik van Python om een dataset te analyseren met factoren zoals weersomstandigheden, tijdstip en feestdagen om de vraag naar fietsverhuur in Seoel te voorspellen. Het biedt een complete leerervaring, van verkennende data-analyse tot voorspellend modelleren. Uitdagingen zijn onder meer het vergelijken van huurpatronen over verschillende tijden van de dag en seizoenen, het visualiseren van de impact van temperatuur op fietsverhuur en het identificeren van de meest invloedrijke variabelen voor de vraag. Dit maakt het een uitstekend project om je vaardigheden in datamanipulatie, visualisatie en machine learning aan te scherpen, terwijl je inzicht krijgt in de operationele uitdagingen van een snelgroeiende startup.

Een voorbeeld uit het Python-project over fietsverhuur

10. Bouw een Tweet-classifier

Verschillende persoonlijkheden hebben een eigen tweetstijl. In dit socialmedia-analyseproject gebruik je machine learning en natural language processing om te classificeren of tweets zijn geschreven door Donald Trump of Justin Trudeau.

Geavanceerde Python-projecten

Deze geavanceerde projecten gaan verder dan complexe datasets en dagen je uit om creatieve oplossingen toe te passen op interessante problemen. Of het nu gaat om het bouwen van films-aanbevelingssystemen, netwerkanalyse tussen personages in boeken of het interpreteren van gebarentaal met machine learning: deze projecten bieden genoeg complexiteit om al doende nieuwe skills te leren.

1. Bouw een filmrecommendersysteem

Streamingplatforms bieden gedetailleerde aanbevelingen op basis van hoe jij en anderen zoals jij met content omgaan. In dit aanbevelingssysteemproject leer je hoe je een filmrecommendersysteem bouwt.

2. Herkenning van American Sign Language

American Sign Language is de primaire taal die veel dove mensen in Noord-Amerika gebruiken. In dit beeldherkenningsproject gebruik je deep learning om ASL-letters te herkennen.

3. Real-time kentekenherkenning

Een gaaf project om kentekennummers in real-time te herkennen met deep learning op videodatasets. Bekijk het GitHub-project met de dataset en de code. 

Een geavanceerd Python-project over kentekendetectie - bron

4. Sentimentanalyse in aandelennieuwskoppen

Beleggerssentiment is een enorm belangrijke indicator als je zoekt naar aanwijzingen voor de toekomstige prestaties van een aandeel. Met natural language processing en machine learning kun je sentiment automatisch uit nieuwskoppen halen in dit NLP-project. 

5. Detectie van sms-spam

Spamdetectie is een pijler van data science en vereist een combinatie van natural language processing en machinelearningtechnieken. Bouw een spamdetectietool met deze sms-dataset.

6. Netwerkanalyse van Game of Thrones

Hoewel inmiddels wat gedateerd, heeft Game of Thrones wereldwijd de verbeelding gegrepen als geen andere serie. Met zo’n enorme reeks personages en lore: wie was nu echt het belangrijkst? In dit netwerkanalyseproject beantwoord je precies die vraag.

7. Verkeerssterfte verminderen met machine learning

In dit project over verkeerssterfte graaf je in historische data over verkeerssterfte in de VS per staat en pas je machine learning toe om overeenkomsten en verschillen tussen staten te vinden en gedetailleerde beleidsaanbevelingen te doen. Onze andere machinelearningprojecten vind je in een apart artikel. 

8. Overeenkomst tussen films op basis van plot­summaries 

Met zoveel films is het makkelijk om films te bedenken die op elkaar lijken. Wat als je natural language processing en machine learning kunt gebruiken om films te categoriseren op basis van hun plot­summaries? Met deze dataset over filmovereenkomst doe je precies dat. Dit geavanceerde Python-project biedt uitdagingen in verkennende data-analyse, tekstanalyse en trendonderzoek. De meest geavanceerde taak is het bouwen van een netwerkgraph om professionele relaties tussen castleden en regisseurs te analyseren, waarvoor complexe datamanipulatie en grafentheorie nodig zijn. Dit project is een stevig platform om geavanceerde data science-technieken toe te passen op real-world data.

Een geavanceerd Python-project met filmdata

9. Filmgenreclassificatie met multi-labeloutput

Een film kan meerdere genres combineren. Met deze Netflix-filmdataset kun je multi-labelclassificatie toepassen om de vele genres te voorspellen die een film kan hebben op basis van de beschrijving, beoordeling en meer.

10. Bouw en deploy een machinelearning­pipeline 

Hoewel dit geen specifiek project is, is het deployen en onderhouden van de andere projecten op deze lijst een ongelooflijk nuttige vaardigheid om aan werkgevers te laten zien. In deze tutorial leer je precies hoe je dat doet. 

Leuke Python-projecten om je Python-skills op te bouwen

Hoewel ze niet het meest complex zijn, bieden deze projecten interessante en boeiende datasets om te verkennen en om snel met je Python-leertraject te starten. 

1. Spooky-auteursherkenning

Classificeer het werk van mysterieschrijvers. Ontdek of een fragment toebehoort aan Edgar Allen Poe, H. P. Lovecraft of Mary Shelley.

2. Voorspellen van verkoopaantallen van videogames

Wacht je op een aankomende game van Activision of EA? Probeer te voorspellen hoe goed die zal verkopen met de data van 16k+ eerdere videogames. 

3. Myers-Briggs (MBTI) persoonlijkheidstype voorspellen

Er zijn 16 persoonlijkheidstypen volgens de MBTI-indicator. In plaats van te googelen, probeer je je persoonlijkheid te voorspellen met deze persoonlijkheidsdataset.

4.Exploreer Bitcoin-prijsdata

Cryptoprijzen hebben de wereld gefascineerd met hun extreme volatiliteit. In dit project pas je tijdreeksanalyse en datavisualisatie toe op Bitcoin-prijzen. 

5. Voorspellen van liedjespopulariteit

In deze geweldige dataset met nummers uit de jaren 50 kun je de populariteit van een nummer voorspellen op basis van verschillende attributen.

6. Analyseer data van fitnesstrackers

Met de opkomst van fitnesstrackers is er een overvloed aan data om te analyseren. In dit data-analyseproject analyseer en visualiseer je Runkeeper-trackerdata.  

7. Ontkracht mythes met data

Een studie uit 1991 concludeerde dat linkshandigen gemiddeld negen jaar eerder sterven dan rechtshandigen. Is dat echt zo? Ontdek het in dit statistisch analyseproject. 

8. Analyseer blaastestdata

Met data verzameld met blaastesten in de staat Iowa kun je dronkenschap in Iowa visualiseren en analyseren en patronen vinden die tot beter beleid kunnen leiden. 

9. Scoor hoog in de muziekcharts

Met deze Spotify-dataset van ~600 nummers uit 2010 tot 2019 kun je verkennen en analyseren hoe populaire genres het afgelopen decennium zijn geëvolueerd, het genre van een nummer voorspellen op basis van kern­eigenschappen en meer. 

10. Analyseer een Lego-database

Hoewel je voor dit project ook wat SQL-vaardigheden nodig hebt, stelt deze Lego-database je in staat om duizenden Lego-verkopen door het jaar heen uit te pluizen en te begrijpen welke sets de meeste omzet genereren. 

Extra begeleide & onbegleide Python-projecten om te oefenen

In dit artikel hebben we naar veel DataCamp-projecten en -datasets gelinkt. DataCamp biedt een reeks begeleide en onbegleide projecten, afhankelijk van het moeilijkheidsniveau waar je op mikt. Hier is een lijst met extra oefenprojecten

Begeleide Python-projecten om te oefenen

1. Voorspellen van creditcardgoedkeuringen

Geautomatiseerde goedkeuringen van creditcards zijn een groot machinelearningusecase in het bankwezen. In dit kaartgoedkeuringsproject leer je voorspellen of een creditcardaanvraag door banken wordt geaccepteerd of afgewezen.

2. Trendonderwerpen in machinelearningonderzoek ontdekken

Met deze dataset met trendonderwerpen pas je machine learning toe om de toekomst van ML-onderzoekstrends te ontdekken door papers van Neural Information Processing Systems van het afgelopen decennium te analyseren.

3. Classificatie van bloeddonoren

Bloeddonaties redden levens. In dit project over bloeddonoren analyseer je patronen in bloeddonaties en voorspel je of iemand in de toekomst opnieuw zal doneren.

4. Cosmetica vergelijken op ingrediënten

Een cosmetisch product kiezen dat je huidgezondheid niet in gevaar brengt, is lastig. In dit begeleide project leer je ingrediëntenlijsten van cosmetica te verwerken om beter te beslissen of een nieuw product goed voor je is.

5. Een visuele geschiedenis van Nobelprijswinnaars

Bijna iedereen in onderzoek droomt ervan ooit een Nobelprijs te winnen. Maar beïnvloeden leeftijd, ras en gender je kansen? Ontdek het door de data te analyseren van winnaars sinds 1901.

6. De GitHub-geschiedenis van de taal Scala

Scala staat op de 34e plaats van populairste programmeertalen volgens de TIOBE-index. Leer hoe dat zo is gekomen door de geschiedenis van de GitHub-repository te analyseren in dit begeleide project.

7. De evolutie van Linux verkennen

Versiebeheersystemen zoals Git bevatten rijke informatie over de evolutie van een softwareproject. In dit Linux-evolutieproject analyseer en transformeer je de echte Git-repository van de Linux-kernel en begrijp je hoe 700K+ commits een van de meest gebruikte besturingssystemen ter wereld hebben gecreëerd. 

8. John Snows Ghost Map recreëren

Dokter John Snow (niet het Game of Thrones-personage) kaartte cholera-gevallen met de hand in en leidde de oorsprong van uitbraken in zijn omgeving af, wat de moderne epidemiologie inluidde. In dit historische project recreëer je zijn werk en zijn beroemde kaart. 

9. Een nieuw tijdperk van data-analyse in honkbal

Moneyball luidde het tijdperk van sportanalytics in. In dit project analyseer je MLB Statcast-data om verschillende honkballers te vergelijken en te begrijpen wat homeruns drijft.  

10. Keywords genereren voor Google Ads

Zoekwoorden genereren voor search ads is een ongelooflijk minutieus en omslachtig proces. Wat als je deze taak met Python kunt automatiseren? In dit Google Ads-zoekwoordenproject leer je precies hoe je dat doet. 

11. A/B-testen in mobiele games 

A/B-testen drijft het succes van veel digitale producten en diensten, en mobiele games zijn daar een goed voorbeeld van. In dit project begrijp je de impact van een experiment in de populaire game Cookie Cats op gebruikersretentie. 

12. Schuldinning prioriteren met machine learning

Achterstallige schulden zijn een groot probleem voor banken en financiële instellingen. In dit project gebruik je machine learning en regressie om te begrijpen hoe een bank schuldinning kan prioriteren. 

13. Boekenrecommendersysteem voor Charles Darwin

Charles Darwin was een fervent lezer en had een uitgebreide bibliografie. In dit project gebruik je Darwins favoriete boeken om een recommendersysteem te bouwen dat boekaanbevelingen doet op basis van zijn smaak. 

Onbegleidde Python-projecten om te oefenen

1. Onderzoek naar Netflix-films en gaststerren in The Office

In dit project over The Office manipuleer en visualiseer je de prestaties van Netflix-films en de gaststerren in de culturele fenomeenserie “The Office”.

2. De geschiedenis van Lego verkennen

Ongeveer 1140 Legosteentjes worden elke seconde geproduceerd. Ontdek hoe het populairste speelgoedmerk ter wereld zo dominant werd door de historische verkoopdata te analyseren. 

3. De ontdekking van handwassen

Handen wassen is voor ons vanzelfsprekend, maar dat was vroeger niet zo. De Hongaarse arts Ignaz Semmelweis ontdekte de voordelen van handwassen door sterftecijfers van patiënten in ziekenhuizen te analyseren. Reproduceer zijn data-analyse met deze dataset.

4. De Android-appmarkt in Google Play

De Android-appmarkt is enorm en competitief. Analyseer en visualiseer deze dataset die is gescrapet uit de Google Play Store om te ontdekken wat een goede app maakt.

5. Woordfrequentie in klassieke romans

In dit project scrape je een roman van Project Gutenberg en analyseer je vervolgens de verdeling van woorden in een grote verzameling boeken. 

6. Slechte wachtwoorden en de NIST-richtlijnen

Bijna elke site vereist een wachtwoord, maar hoe weet je of je het beste gebruikt? In dit project bouw je een systeem dat automatisch controleert of je wachtwoord voldoet aan de richtlijnen van het National Institute of Standards and Technology.

7. Zoekinteresse vergelijken met Google Trends

Google stelt zijn Trends-API in Python beschikbaar zodat gebruikers de zoekinteresse voor elk trefwoord kunnen achterhalen. Het is een uitstekende bron van tijdreeksdata met gegevens vanaf 2004. In dit project onderzoek je de wereldwijde zoekinteresse naar vijf grote internetbrowsers.

8. De Airbnb-markt in NYC verkennen

Zet datacleaning en -manipulatie in om inzichten te vinden in de Airbnb-markt van New York City.

Hoe kies je welke Python-projecten je aan je cv toevoegt

Met deze lange lijst van Python-projecten, hoe kies je er dan één om aan je cv toe te voegen? Volgens Nick Singh, auteur van de bestseller "Ace the Data Science Interview", zijn dit vier belangrijke principes om aan te denken wanneer je Python-projecten kiest.

1. Projecten moeten voortkomen uit oprechte interesse

Werken aan een onderwerp dat je echt boeit, maakt het hele proces leuker en vergroot de kans dat je het afrondt. Bovendien werkt dit enthousiasme aanstekelijk wanneer je met een hiring manager over je project praat. 

2. Eenvoud boven complexiteit

Tegenwoordig is het makkelijk om je te laten afleiden door fancy tools en cutting-edge technieken. Maar data science in de echte wereld vraagt om een eenvoudige, pragmatische aanpak. Een van de doelen van een project is om te laten zien dat je nuttige data science-oplossingen kunt bouwen met relatief simpele technieken. 

3. Rond je project altijd af

Het is makkelijk om last te krijgen van scope creep bij een project. Als vuistregel: definieer altijd een project waarvan je weet dat je het van A tot Z kunt afronden — ook als het slechts een eenvoudige data-analyseoefening is. 

4. Het project moet een kwantificeerbare impact hebben

Is een project afgerond, deel je werk dan en verzamel feedback uit de community op een kwantificeerbare manier. Of het nu gaat om GitHub-sterren, LinkedIn-shares of Reddit-mentions—je werk delen is de beste manier om de meetbare impact van je project aan potentiële hiring managers te tonen.

Til je Python-leren naar een hoger niveau

We hopen dat je deze lijst met Python-projecten leuk vond en dat ze je Python-leertraject kunnen versnellen. Wil je beginnen en kun je eerst nog wel een Python-opfrisser gebruiken? Bekijk dan zeker DataCamps Python-curriculum en de extra bronnen hieronder.