Os 11 principais projetos de mineração de dados para você criar seu portfólio

Projetos intermediários de mineração de dados

Depois que você dominar os conceitos básicos, os projetos intermediários ajudarão a solidificar sua compreensão de conceitos e algoritmos de mineração de dados mais complexos.

Projeto 4: Análise de sentimento do Twitter

Neste projeto, você extrairá dados do Twitter para determinar o sentimento em relação a tópicos ou hashtags específicos. Esse projeto é excelente para iniciantes interessados em mineração de texto e processamento de linguagem natural (NLP).

Extraia ou colete tweets, limpe e pré-processe dados de texto, extraia recursos, crie um classificador (por exemplo, Naive Bayes) para análise de sentimentos e avalie o modelo.

• Habilidades desenvolvidas: Pré-processamento de texto, análise de sentimentos e técnicas básicas de PNL.
• Conjunto de dados: Conjunto de dados de sentimento do Twitter
• Recursos: Análise de sentimento usando Python

Projeto 5: Detecção de fraudes bancárias

Este projeto se concentra na identificação de transações fraudulentas no conjunto de dados de um banco. Você aplicará algoritmos de classificação avançados para detectar anomalias.

Analise e limpe o conjunto de dados, aplique técnicas de reamostragem para lidar com o desequilíbrio de classes, use algoritmos de aprendizado supervisionado (por exemplo, florestas aleatórias) e avalie a precisão do modelo usando métricas como ROC-AUC.

• Habilidades desenvolvidas: Detecção de anomalias, aprendizado supervisionado, métodos de conjunto (por exemplo, XGBoost, florestas aleatórias).
• Conjunto de dados: Conjunto de dados de fraude de cartão de crédito
• Recursos: Detecção defraudes em Python, detecção de fraudes em R

Projeto 6: Modelagem preditiva para agricultura

Neste projeto, você ajudará um agricultor a selecionar a melhor cultura para seu campo com base nas propriedades limitadas do solo. O agricultor pode se dar ao luxo de medir apenas uma das quatro métricas essenciais do solo: teor de nitrogênio, teor de fósforo, teor de potássio ou valor de pH. 

Sua tarefa é determinar qual métrica de solo é o indicador mais importante para a seleção de culturas, o que torna esse um problema clássico de seleção de recursos.

• Habilidades desenvolvidas: Seleção de recursos, análise de dados e modelagem preditiva usando o scikit-learn.
• Recursos: Projeto guiado de Modelagem Preditiva para Agricultura (inclui o conjunto de dados)

Projeto 7: Previsão de doenças cardíacas no setor de saúde

Neste projeto, você usará dados de saúde para prever a probabilidade de doenças cardíacas em pacientes. Ao aplicar técnicas de mineração de dados, você descobrirá padrões e fatores de risco que contribuem para doenças cardíacas, ajudando a melhorar o diagnóstico precoce e o planejamento do tratamento.

Pré-processar e limpar o conjunto de dados, explorar correlações entre recursos, treinar modelos como regressão logística ou árvore de decisão e usar métricas de avaliação como exatidão, precisão e recuperação.

• Habilidades desenvolvidas: Regressão logística, árvores de decisão e pré-processamento de dados.
• Conjunto de dados: Conjunto de dados UCI de doenças cardíacas
• Recursos: Previsão no conjunto de dados de doenças cardíacas da UCI

Projeto 8: Análise da cesta de mercado de varejo

Neste projeto, você analisará os dados de compra do cliente para encontrar associações de produtos. Esse tipo de análise é amplamente utilizado no varejo para otimizar a colocação de produtos e promoções.

Realize o pré-processamento de dados, use o algoritmo Apriori para identificar associações, avalie regras usando métricas como suporte e elevação e interprete as descobertas para uso prático no varejo.

• Habilidades desenvolvidas: Aprendizado de regras de associação (por exemplo, Apriori, FP-Growth), análise de cestas de mercado.
• Conjunto de dados: Conjunto de dados da cesta de mercado
• Recursos: Tutorial de mineração de regras de associação em Python, Análise de cesta de mercado em Python, Análise de cesta de mercado em R

Projetos avançados de mineração de dados

Esses projetos avançados, que envolvem grandes conjuntos de dados, algoritmos complexos e ferramentas avançadas, ajudarão aqueles que desejam levar suas habilidades de mineração de dados para o próximo nível a atingir esse objetivo.

Projeto 9: Previsão do comportamento do usuário a partir de dados de mídia social

Esse projeto envolve a mineração de dados de interação do usuário de plataformas de mídia social para prever comportamentos do usuário, como preferências de conteúdo, probabilidade de envolvimento e previsão de rotatividade.

Colete e pré-processe dados de mídia social, crie perfis de usuários, use redes LSTM (Long Short-Term Memory) para previsão e visualize os resultados para fornecer insights acionáveis.

• Habilidades desenvolvidas: Aprendizagem profunda (por exemplo, LSTMs), perfil de usuário e previsão de séries temporais.
• Recursos:  Analisandodados de mídia social em Python, Analisando dados de mídia social em R

Projeto 10: Análise preditiva usando dados de saúde

Neste projeto de nível avançado, você trabalhará em nome de uma empresa que vende peças para motocicletas. Sua tarefa é analisar os dados para entender os fluxos de receita. 

Você criará uma consulta para determinar a quantidade de receita líquida gerada em várias linhas de produtos, separando os dados por data e depósito. Esse projeto envolve o trabalho com grandes conjuntos de dados e o uso de consultas SQL complexas.

• Habilidades desenvolvidas: SQL, agregação de dados, análise de receita e business intelligence.
• Recursos: Projeto guiado de análise de vendas de peças de motocicletas (inclui o conjunto de dados)

Projeto 11: Criação de um sistema de recomendação

Crie um sistema de recomendação que sugira produtos, filmes ou músicas com base nas preferências do usuário. Esse projeto é comumente usado em plataformas de comércio eletrônico e mídia.

Coletar e pré-processar o conjunto de dados, implementar métodos de filtragem colaborativa, explorar técnicas de fatoração de matriz e avaliar o desempenho do sistema usando métricas como RMSE (Root Mean Squared Error).

• Habilidades desenvolvidas: Filtragem colaborativa, fatoração de matriz e aprendizagem profunda para sistemas de recomendação.
• Conjunto de dados: MovieLens Dataset
• Recursos: Sistemas de recomendação em Python, Criação de mecanismos de recomendação em Python

Tabela de resumo dos projetos de mineração de dados

Aqui está uma tabela que pode ajudar você a selecionar seu próximo projeto de mineração com base em suas metas específicas:

Conclusão

Os projetos de mineração de dados oferecem um valor imenso no desenvolvimento de habilidades técnicas e na criação de um portfólio de destaque. Não importa se você está apenas começando ou se já tem experiência avançada, trabalhar nesses projetos aumentará sua compreensão e fornecerá resultados tangíveis para mostrar a possíveis empregadores!

Para se aprofundar, considere aprimorar suas habilidades com cursos como Manipulação de dados com Pandas para limpeza e análise de dados fundamentais, Pré-processamento para aprendizado de máquina em Python para preparação adequada de dados ou Aprendizado supervisionado com Scikit-learn para dominar as técnicas de classificação e regressão. 

Os alunos avançados podem explorar Understanding Machine Learning ou Introduction to TensorFlow in Python para aplicar técnicas de ponta em seus projetos.