โปรเจกต์ Python กว่า 50 รายการสำหรับทุกระดับความเชี่ยวชาญในปี 2026

สรุปสั้น ๆ

• บทความนี้ลิสต์ไอเดียโปรเจกต์ Python กว่า 50 รายการ ครอบคลุมหมวดผู้เริ่มต้น ระดับกลาง ระดับสูง และโปรเจกต์สนุก ๆ
• โปรเจกต์สำหรับผู้เริ่มต้นเน้นการวิเคราะห์และการสร้างภาพข้อมูลด้วยชุดข้อมูลจริง (กีฬา การเงิน อีคอมเมิร์ซ)
• โปรเจกต์ระดับกลางเริ่มแนะนำการเรียนรู้ของเครื่อง การรู้จำภาพ และ NLP กับข้อมูลที่ไม่เป็นตาราง
• โปรเจกต์ระดับสูงครอบคลุมระบบแนะนำ การเรียนรู้เชิงลึก สายงาน NLP แบบครบกระบวนการ และการดีพลอย ML
• เลือกโปรเจกต์ตามความสนใจจริง ตั้งเป้าให้ทำได้จริง และเผยแพร่งานเพื่อสร้าง พอร์ตโฟลิโอด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่แข็งแรง

ก่อนเริ่มทำโปรเจกต์ Python

หากคุ้นเคยกับ Python อยู่แล้ว สามารถเริ่มโปรเจกต์เหล่านี้ได้ทันที แต่ถ้าต้องการปูพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับเริ่มทำโปรเจกต์ Python ลองดูรายชื่อคอร์สแบบอินเทอร์แอคทีฟของเราได้ที่ คอร์ส Python।

เมื่อพร้อมเริ่มทำโปรเจกต์แล้ว ลองใช้ DataLab และเริ่มทำพร้อมเผยแพร่โปรเจกต์ในโน้ตบุ๊กข้อมูลที่ตั้งค่าไว้ครบถ้วนของ DataCamp ได้ทันทีในเบราว์เซอร์ นอกจากนี้ยังสามารถดูไอเดีย โปรเจกต์ AI และ โปรเจกต์ AI agent ที่คัดสรรตามเทรนด์ล่าสุดได้ด้วย 

โปรเจกต์ Python สำหรับผู้เริ่มต้น

สำหรับผู้เริ่มต้น ควรใช้โปรเจกต์ Python เพื่อช่วยจำสิ่งที่เรียนและต่อยอดทักษะใหม่ ๆ ชุดโปรเจกต์นี้ส่วนใหญ่เกี่ยวกับงานสำรวจข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) ควบคู่กับการสร้างโมเดลและการพยากรณ์แบบง่าย ๆ บนชุดข้อมูลจริงที่เกี่ยวข้อง

1. วิเคราะห์ข้อมูลราคาที่เพชร

เพชรถูกแบ่งเป็นห้าประเภทสิ่งเจือปนตามโครงสร้างอะตอมของคาร์บอน ชุดข้อมูล Diamonds จาก Kaggle ให้ข้อมูลมากกว่านั้น — ทั้งการเจียระไน ความใส สี และราคา พัฒนาทักษะการสร้างภาพข้อมูลด้วยการทำ EDA บนชุดนี้ 

2. วิเคราะห์อายุเปลือกหอยอะบาโลน

นี่เป็น ชุดข้อมูลอะบาโลน ที่น่าสนใจ เปลือกหอยอะบาโลนเป็นผลงานมหัศจรรย์ของธรรมชาติ และสามารถระบุอายุได้จากการนับวงแหวนในเปลือก จะสามารถประมาณอายุของเปลือกหอยอะบาโลนด้วยทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล Python ได้หรือไม่

3. วิเคราะห์ข้อมูลพรีเมียร์ลีก

ชุดข้อมูลฟุตบอล ที่ให้คุณสำรวจ วิเคราะห์ และสร้างภาพเหตุการณ์จากฤดูกาล 2018–2019 ของพรีเมียร์ลีกอังกฤษ ชุดข้อมูล Soccer Data เป็นโปรเจกต์ Python สำหรับผู้เริ่มต้นที่ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล มีฟีเจอร์ตั้งแต่รายละเอียดเกมพื้นฐานไปจนถึงสถิติที่ซับซ้อน

โปรเจกต์มาพร้อมพจนานุกรมข้อมูลที่ชัดเจนและแบบฝึกหัดแนะนำเส้นทาง นอกจากนี้ยังมีสถานการณ์จริงที่ช่วยให้โปรเจกต์น่าสนใจยิ่งขึ้น และเป็นแบบฝึกหัดครบถ้วนที่ใส่ในพอร์ตโฟลิโอได้ ถือเป็นโปรเจกต์ที่สมดุลระหว่างการเรียนแบบมีแนวทางกับการสำรวจแบบปลายเปิด เหมาะกับการพัฒนาทักษะ

ตัวอย่างข้อมูลจากโปรเจกต์ Python ระดับเริ่มต้นที่วิเคราะห์เทรนด์ฟุตบอล

4. พยากรณ์การยกเลิกบริการโทรคมนาคม

การยกเลิกลูกค้า (churn) เป็นหนึ่งในปัญหา machine learning พื้นฐานที่สุด ใน ชุดข้อมูลลูกค้านี้ คุณจะได้พยากรณ์การยกเลิกของผู้ให้บริการโทรคมนาคมจากข้อมูลการใช้งานของลูกค้า ชุดข้อมูลมีฟีเจอร์หลากหลาย เช่น จำนวนสายที่ล้มเหลว ระยะเวลาการสมัคร และมูลค่าลูกค้า ทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึก โปรเจกต์ระดับเริ่มต้นนี้มาพร้อมแบบฝึกหัดที่เน้นการสำรวจข้อมูล การสร้างภาพ และการวิเคราะห์เชิงสถิติ ให้เส้นทางการเรียนที่มีโครงสร้าง สถานการณ์จริงยังเพิ่มความซับซ้อนและความเกี่ยวข้อง โดยให้คุณพยากรณ์การยกเลิกลูกค้าท่ามกลางการมาของคู่แข่งรายใหม่

5. ราคาหุ้นและการพยากรณ์

สงสัยหรือไม่ว่าอะไรเป็นตัวขับเคลื่อนความผันผวนของตลาดหุ้น ชุดข้อมูล หุ้นเทคโนโลยี ปี 2010–2021 ให้วิเคราะห์ราคาย้อนหลังของบริษัทเทคใหญ่ ๆ อย่าง Apple, Tesla และ Amazon

6. ข้อมูลการชู้ตใน NBA

ผู้เล่น บาสเกตบอล มีโอกาสทำแต้มได้มากที่สุดในระยะใด ด้วยชุดข้อมูลการชู้ตจากรอบเพลย์ออฟ NBA ปี 2021 คุณจะตอบคำถามนี้ได้ 

7. พยากรณ์ยอดขายอีคอมเมิร์ซ

ด้วย ชุดข้อมูลอีคอมเมิร์ซ จากผู้ค้าปลีกออนไลน์ ใช้เทคนิคการสร้างภาพและการพยากรณ์เพื่อทำนายยอดขายในอนาคต ชุดข้อมูลครอบคลุมออเดอร์จากหลายประเทศตลอดหนึ่งปี และมีตัวแปรหลากหลาย เช่น เลขใบแจ้งหนี้ โค้ดสินค้า ปริมาณ และราคาต่อหน่วย ช่วยให้ทำการวิเคราะห์ได้หลายมิติ รวมถึงแนวโน้มอนุกรมเวลา การแบ่งกลุ่มลูกค้า และการจำแนกสินค้า แบบฝึกหัดกระตุ้นให้สำรวจความผิดปกติของข้อมูล เช่น ปริมาณคำสั่งซื้อที่ติดลบ การสร้างภาพกำไรในช่วงเวลาแตกต่างกัน และเปรียบเทียบขนาดออเดอร์ระหว่างประเทศ งานเหล่านี้ช่วยฝึกทักษะสำคัญของ data science และจำลองคำถามธุรกิจจริง สถานการณ์ยังเพิ่มความท้าทาย โดยให้จัดหมวดหมู่สินค้ากว่า 4,000 รายการตามลักษณะต่าง ๆ ซึ่งเกี่ยวข้องมากในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ 

อีกหนึ่งโปรเจกต์ Python สำหรับผู้เริ่มต้นที่ดูข้อมูลอีคอมเมิร์ซ

8. วิเคราะห์รายการปล่อยเช่าบน Airbnb

นี่คือ ชุดข้อมูล Airbnb เพื่อทำความเข้าใจพลวัตเบื้องหลังรายการปล่อยเช่า คุณจะเห็นได้ว่าพื้นที่ใดมีรายการยอดนิยมมากที่สุด ความสัมพันธ์ระหว่างราคาและประเภทห้อง และอื่น ๆ 

9. วิเคราะห์ข้อมูล GDP 

ผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ (GDP) เป็นหนึ่งในตัวชี้วัดที่แข็งแกร่งที่สุดของสุขภาพเศรษฐกิจของภูมิภาคหรือประเทศ ในชุดข้อมูลนี้ วิเคราะห์ว่า GDP มีพัฒนาการอย่างไร ของแต่ละประเทศตลอด 50 ปีที่ผ่านมา 

10. วิเคราะห์ข้อมูลโอลิมปิก 

ประเทศใดประสบความสำเร็จที่สุดในกีฬายูโด ส่วนสูงของนักกีฬามีผลต่อความสำเร็จในกีฬาอย่างไร ด้วยการสำรวจชุดข้อมูล โอลิมปิก คุณจะตอบคำถามเหล่านี้และอื่น ๆ ได้   

ตัวอย่างผลลัพธ์จากโปรเจกต์โอลิมปิก

โปรเจกต์ Python ระดับกลาง

ก้าวข้ามงานและชุดข้อมูลระดับเริ่มต้น โปรเจกต์ชุดนี้จะท้าทายด้วยข้อมูลแบบไม่เป็นตาราง (เช่น รูปภาพ เสียง) และทดสอบทักษะ ML กับปัญหาหลากหลาย

1. จำแนกแนวเพลงจากข้อมูลเสียง

ชอบดนตรีจริงจังไหม ถ้าใช่ คุณจะสนุกกับการทำนายแนวเพลงด้วย machine learning บนชุดข้อมูลดนตรีใน โปรเจกต์รู้จำเสียง โปรเจกต์ระดับกลางนี้ครอบคลุมทั้งพายป์ไลน์ data science ตั้งแต่สำรวจข้อมูลและสร้างฟีเจอร์ ไปจนถึงการนำอัลกอริทึม ML หลายแบบมาใช้งานและประเมินผล ยังแตะประเด็นขั้นสูงอย่างการรับมือข้อมูลไม่สมดุลและเทคนิคประเมินโมเดล เช่น cross-validation โปรเจกต์หลายขั้นตอนที่ใช้ไลบรารีเข้มข้นนี้เป็นทั้งประสบการณ์เรียนรู้และชิ้นงานพอร์ตโฟลิโอที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่ต้องการยกระดับทักษะ

2. วิเคราะห์และสร้างภาพข้อมูลการรับผู้โดยสาร Uber ในนิวยอร์ก

ชุดข้อมูลพิกัดแผนที่มักสนุกในการวิเคราะห์และสร้างภาพบนแผนที่ ชุด ข้อมูลรับผู้โดยสารของ Uber มากกว่า 20 ล้านทริปในนิวยอร์กซิตี้ก็เช่นกัน 

3. การรู้จำตัวอักษรที่เขียนด้วยลายมือ

การรู้จำตัวเลข MNIST เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับฝึก deep learning แต่ ชุดข้อมูลตัวอักษร A–Z ที่เขียนด้วยลายมือ นี้เพิ่มความท้าทายขึ้นอีก เพราะต้องทำนายตัวอักษรภาษาอังกฤษที่เขียนด้วยลายมือ

4. ตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต

การฉ้อโกงบัตรเครดิตเป็นความท้าทายเสมอ — โดยเฉพาะเพราะมีความไม่สมดุลของคลาสรุนแรงในข้อมูล ลองดูว่าจะรับมือได้อย่างไรใน ชุดข้อมูลการฉ้อโกงบัตรเครดิต โปรเจกต์นี้เหมาะกับผู้ใช้ Python ระดับกลางถึงสูงที่สนใจ data science และ ML ในภาคการเงินและความปลอดภัย งานครอบคลุมตั้งแต่การสร้างภาพเชิงภูมิสารสนเทศไปจนถึงการสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์ อีกทั้งยังยกโจทย์โลกจริง เช่น การรับมือคลาสไม่สมดุล และประเด็นจริยธรรมของ false positive ในการตรวจจับการฉ้อโกง

ตัวอย่างการสร้างภาพเชิงภูมิสารสนเทศจากโปรเจกต์ Python ระดับกลางนี้

5. ทำนายเพศจากเสียง

ใน โปรเจกต์ทำนายเพศ นี้ คุณจะใช้แพ็กเกจ fuzzy เพื่อจัดหมวดหมู่เพศของชื่อจากหน่วยเสียงและลักษณะการออกเสียง

6. อัตราการยกเลิกการจองโรงแรม

หากสนใจอสังหาริมทรัพย์ ชุดข้อมูลความต้องการจองโรงแรม นี้ช่วยให้เข้าใจอัตราการยกเลิกการจอง ด้วยเทคนิค ML แบบง่าย ๆ สามารถลองพยากรณ์โอกาสยกเลิกจากข้อมูลย้อนหลังได้

7. ตรวจจับใบหน้าในภาพ

เคยสงสัยไหมว่า iPhone ใส่กรอบเล็ก ๆ รอบใบหน้าคุณได้อย่างไร เพราะมีการทำงานตรวจจับใบหน้าเบื้องหลัง คุณสามารถสร้างฟังก์ชันคล้ายกันได้ด้วย ชุดข้อมูลตรวจจับใบหน้า ที่มีภาพพร้อมคำอธิบายกำกับ

8. การรู้จำใบหน้าด้วยการเรียนรู้แบบมีผู้สอน

รับมือความท้าทายในการแยกภาพของ Arnold Schwarzenegger ออกจากใบหน้าอื่น ๆ ด้วย ชุดข้อมูลรู้จำใบหน้าที่ติดป้ายกำกับ คุณจะสร้างพายป์ไลน์ ML เต็มรูปแบบใน Python และ scikit-learn แล้วปรับแต่งและประเมินโมเดล 

9. วิเคราะห์และพยากรณ์ความต้องการจักรยานให้เช่า

ชุดข้อมูลจักรยานให้เช่า นี้มีข้อมูลมากมายเกี่ยวกับการเช่าจักรยานของสตาร์ทอัพให้เช่าจักรยาน รวมปัจจัยอย่างสภาพอากาศ เวลาในวัน และวันหยุดนักขัตฤกษ์ เพื่อพยากรณ์ความต้องการเช่าในกรุงโซล คุณสามารถเปรียบเทียบรูปแบบการเช่าในช่วงเวลาต่าง ๆ และฤดูกาล สร้างภาพผลกระทบของอุณหภูมิต่อการเช่า และระบุว่าตัวแปรใดมีอิทธิพลต่อความต้องการมากที่สุด

ตัวอย่างจากโปรเจกต์ Python เกี่ยวกับการเช่าจักรยาน

โปรเจกต์ Python ระดับสูง

โปรเจกต์ระดับสูงเหล่านี้ก้าวไกลกว่าชุดข้อมูลที่ซับซ้อน และท้าทายให้คุณประยุกต์วิธีสร้างสรรค์กับปัญหาน่าสนใจ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างระบบแนะนำภาพยนตร์ การวิเคราะห์เครือข่ายความสัมพันธ์ตัวละครในหนังสือ หรือการแปลภาษามือด้วย machine learning โปรเจกต์เหล่านี้จะซับซ้อนพอให้เรียนรู้ทักษะใหม่ระหว่างทำ

1. สร้างระบบแนะนำภาพยนตร์

แพลตฟอร์มสตรีมมิงให้คำแนะนำระดับละเอียดตามการมีปฏิสัมพันธ์ของคุณและผู้ใช้ที่คล้ายกัน ใน โปรเจกต์ระบบแนะนำ นี้ คุณจะได้เรียนรู้การสร้างระบบแนะนำภาพยนตร์ด้วย collaborative และ content-based filtering

2. การรู้จำภาษามืออเมริกัน

ภาษามืออเมริกันเป็นภาษาหลักของผู้บกพร่องทางการได้ยินจำนวนมากในอเมริกาเหนือ ใน โปรเจกต์รู้จำภาพ นี้ คุณจะใช้ deep learning เพื่อรู้จำตัวอักษร ASL

3. การรู้จำป้ายทะเบียนแบบเรียลไทม์

โปรเจกต์เจ๋ง ๆ ในการรู้จำหมายเลขป้ายทะเบียนแบบเรียลไทม์ด้วย deep learning บนชุดข้อมูลวิดีโอ ลองดู โปรเจกต์บน GitHub ที่มีทั้งชุดข้อมูลและโค้ด 

โปรเจกต์ Python ระดับสูงเกี่ยวกับการตรวจจับป้ายทะเบียน - ที่มา

4. ตรวจจับสแปมใน SMS

การตรวจจับสแปมเป็นรากฐานของ data science และต้องใช้ทั้งเทคนิค NLP และ ML สร้างเครื่องมือดักสแปมด้วย ชุดข้อมูล SMS

5. การวิเคราะห์เครือข่ายจาก Game of Thrones

แม้จะผ่านมาสักพัก Game of Thrones ก็เคยครองจินตนาการผู้ชมทั่วโลก ด้วยตัวละครและตำนานที่กว้างใหญ่ ใครคือตัวละครที่สำคัญที่สุดกันแน่ ใน โปรเจกต์ Network Analysis นี้ คุณจะได้ตอบคำถามนี้

6. จำแนกประเภทภาพยนตร์แบบหลายป้ายกำกับ

ภาพยนตร์หนึ่งเรื่องอาจมีหลายแนว ด้วย ชุดข้อมูลภาพยนตร์ Netflix คุณสามารถใช้การจำแนกแบบหลายป้ายกำกับเพื่อทำนายแนวภาพยนตร์หลายแนวจากคำบรรยาย เรตติ้ง และอื่น ๆ

7. สร้างและดีพลอยพายป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่อง 

แม้จะไม่ใช่โปรเจกต์เฉพาะ แต่การดีพลอยและดูแลโปรเจกต์อื่น ๆ ในลิสต์นี้เป็นทักษะที่มีประโยชน์มากในการโชว์ให้นายจ้างเห็น ใน บทเรียน นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำดังกล่าวอย่างละเอียด 

โปรเจกต์ Python สำหรับพัฒนาเว็บและระบบอัตโนมัติ

Python ถูกใช้กว้างขวางในการสร้างเว็บแอปและทำงานซ้ำ ๆ ให้เป็นอัตโนมัติ โปรเจกต์เหล่านี้ช่วยสร้างทักษะใช้งานจริงที่นำไปใช้ในที่ทำงานได้โดยตรง

1. สร้าง REST API ด้วย FastAPI

สร้าง RESTful API สำหรับตัวจัดการงานหรือบล็อกด้วย FastAPI คุณจะได้เรียนรู้การกำหนดเส้นทางเอ็นด์พอยต์ การตรวจสอบคำขอ การเชื่อมฐานข้อมูล และเอกสาร API ด้วย Swagger

2. เว็บไซต์พอร์ตโฟลิโอส่วนตัวด้วย Django

สร้างเว็บไซต์พอร์ตโฟลิโอแบบมืออาชีพด้วย Django เพื่อโชว์โปรเจกต์ของคุณ ใส่ส่วนบล็อก แกลเลอรีโปรเจกต์ และฟอร์มติดต่อ—เป็นวิธีที่ดีในการแสดงทักษะ Python แบบฟูลสแตก

3. เว็บสแครปเปอร์เพื่อติดตามราคา

สร้าง เว็บสแครปเปอร์ อัตโนมัติด้วย BeautifulSoup หรือ Scrapy เพื่อติดตามราคาสินค้าบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ และส่งการแจ้งเตือนเมื่อราคาต่ำกว่าเกณฑ์

4. ทำระบบจัดระเบียบไฟล์อัตโนมัติ

สร้างสคริปต์ Python ที่จัดระเบียบไฟล์ในโฟลเดอร์ดาวน์โหลดอัตโนมัติตามประเภท วันที่ หรือโปรเจกต์ นี่เป็นบทนำที่ยอดเยี่ยมสู่ การทำงานอัตโนมัติด้วย Python และการทำงานกับระบบไฟล์

5. ระบบอีเมลอัตโนมัติ

สร้างระบบส่งอีเมลเฉพาะบุคคลด้วย smtplib ของ Python และทักษะเชื่อมต่อ API ของ Python ทำจดหมายข่าว การเตือนความจำ หรืออีเมลติดตามผลโดยอัตโนมัติตามทริกเกอร์จากฐานข้อมูลหรือสเปรดชีต

โปรเจกต์ Python ด้าน AI และ Generative AI

AI และ generative AI เป็นทักษะที่เป็นที่ต้องการมากในปี 2026 โปรเจกต์เหล่านี้จะช่วยเพิ่มประสบการณ์จริงกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ แชตบอต และแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI

1. สร้างแชตบอต AI ด้วย Streamlit

สร้างแชตบอตแบบโต้ตอบโดยใช้ OpenAI API และ Streamlit เป็นส่วนติดต่อผู้ใช้ คุณจะได้เรียนรู้การจัดการประวัติการสนทนา จัดการคำขอ API และดีพลอยเว็บแอป ดูแรงบันดาลใจได้จาก บทเรียนโปรเจกต์วิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย ChatGPT

2. แดชบอร์ดวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึก

สร้างแดชบอร์ดที่วิเคราะห์อารมณ์ของข้อมูลข้อความด้วยเทคนิค NLP ใช้ไลบรารีอย่าง NLTK หรือ Hugging Face Transformers เพื่อจัดประเภทข้อความเป็นบวก ลบ หรือกลาง และสร้างภาพผลลัพธ์ด้วย Matplotlib หรือ Plotly

3. ระบบถาม-ตอบเอกสาร PDF

สร้างระบบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ที่ให้ผู้ใช้ถามคำถามเกี่ยวกับเอกสาร PDF ที่อัปโหลด โปรเจกต์นี้ผสมผสานการแยกเอกสาร เวกเตอร์เอมเบดดิง และการเชื่อม LLM—เป็นทักษะที่ต้องการสูงในปี 2026

4. เครื่องมือสรุปเนื้อหาด้วย AI

สร้างเครื่องมือที่รับบทความหรือเอกสารยาว ๆ แล้วสร้างสรุปแบบกระชับ ด้วย OpenAI หรือ Hugging Face APIs คุณจะได้เรียนรู้การออกแบบพรอมต์ การเชื่อมต่อ API และการประมวลผลข้อความ

5. สร้าง AI agent

ใช้เฟรมเวิร์กอย่าง LangChain หรือ CrewAI เพื่อสร้าง AI agent ที่ทำงานอย่างอิสระได้ เช่น ค้นคว้าหัวข้อ สร้างรายงาน หรือउत्तरคำถามจากคลังความรู้

โปรเจกต์ Python สนุก ๆ เพื่อเสริมทักษะ

แม้จะไม่ซับซ้อนที่สุด แต่โปรเจกต์เหล่านี้มีชุดข้อมูลที่น่าสนใจและชวนสำรวจ เหมาะกับการเริ่มต้นเพื่อเร่งการเรียนรู้ Python 

1. ระบุผู้เขียนเรื่องสยองขวัญ

จำแนกผลงานของนักเขียนแนวลึกลับ ดูว่า ข้อความตัวอย่าง เป็นของ Edgar Allen Poe, HP Lovecraft หรือ Mary Shelley

2. พยากรณ์ยอดขายวิดีโอเกม

กำลังรอเกมใหม่จาก Activision หรือ EA อยู่หรือเปล่า ลองทำนายว่าจะขายดีแค่ไหนด้วย ข้อมูลยอดขายวิดีโอเกม จากเกมในอดีตกว่า 16,000 เกม 

3. ทำนายบุคลิกภาพแบบไมเยอร์ส-บริกส์ (MBTI)

ตัวชี้วัด MBTI แบ่งบุคลิกภาพออกเป็น 16 แบบ แทนที่จะเสิร์ช Google ลองทำนายบุคลิกภาพของคุณด้วย ชุดข้อมูลบุคลิกภาพนี้

4. ทำความสะอาดข้อมูลแคมเปญการตลาดของธนาคาร

การทำความสะอาดข้อมูลเป็นทักษะสำคัญของวิศวกรข้อมูล ครอบคลุมการอ่าน แก้ไข แยก และเก็บข้อมูล ใน โปรเจกต์ทำความสะอาดข้อมูลการตลาดของธนาคาร นี้ คุณจะฝึกทักษะการทำความสะอาดข้อมูลกับข้อมูลแคมเปญการตลาดของธนาคาร — ปรับค่า เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ แปลงชนิดข้อมูล และบันทึกผลลัพธ์เป็นหลายไฟล์ 

5. ทำนายความนิยมของเพลง

ใน ชุดข้อมูลที่ยอดเยี่ยม ของเพลงจากยุค 50s คุณสามารถทำนายความนิยมของเพลงจากคุณลักษณะหลายประการ

6. สำรวจคะแนนสอบของโรงเรียนรัฐในนิวยอร์ก

ทุกปี ผลสอบของโรงเรียนมีผลต่อการเข้ามหาวิทยาลัยของนักเรียนหลายล้านคน ใน โปรเจกต์ผลสอบโรงเรียนรัฐ NYC นี้ คุณจะใช้ข้อมูลผลสอบมาตรฐานของโรงเรียนรัฐ NYC เพื่อระบุโรงเรียนที่ได้คณิตศาสตร์สูงสุด ดูว่าผลการเรียนแตกต่างกันอย่างไรในแต่ละเขต และหา 10 โรงเรียนที่มีผลงานดีที่สุดของเมือง

7. ติดชาร์ต Music Billboards

ด้วย ชุดข้อมูล Spotify ราว 600 เพลงจากปี 2010 ถึง 2019 คุณจะได้สำรวจและวิเคราะห์ว่าความนิยมของแนวเพลงเปลี่ยนไปอย่างไรในทศวรรษที่ผ่านมา ทำนายแนวเพลงจากคุณลักษณะสำคัญของเพลง และอื่น ๆ 

8. วิเคราะห์ฐานข้อมูล Lego

โปรเจกต์นี้ต้องใช้ทักษะ SQL บ้าง ฐานข้อมูล Lego ช่วยให้เจาะข้อมูลยอดขาย Lego นับพันชุดตลอดทั้งปี และเข้าใจว่าชุดไหนสร้างยอดขายได้มากที่สุด 

โปรเจกต์ Python แบบมีแนวทาง & ไม่มีแนวทางเพิ่มเติมสำหรับฝึก

ตลอดบทความนี้ เราได้ลิงก์ไปยังโปรเจกต์และชุดข้อมูลของ DataCamp หลายรายการ DataCamp มีโปรเจกต์ทั้งแบบมีแนวทางและไม่มีแนวทางตามระดับความยากที่ต้องการ นี่คือรายชื่อโปรเจกต์เพิ่มเติมสำหรับฝึก

โปรเจกต์ Python แบบมีแนวทางสำหรับฝึก

1. ทำนายการอนุมัติบัตรเครดิต

การอนุมัติบัตรเครดิตแบบอัตโนมัติเป็นกรณีใช้งาน ML ขนาดใหญ่ในธนาคาร ใน โปรเจกต์อนุมัติบัตร นี้ คุณจะได้เรียนรู้การทำนายว่าใบสมัครบัตรเครดิตจะได้รับการอนุมัติหรือถูกปฏิเสธโดยธนาคาร

2. ประวัติผู้ชนะรางวัลโนเบลในเชิงภาพ

เกือบทุกคนในวงการวิจัยต่างใฝ่ฝันจะได้โนเบลสักครั้ง แต่ อายุ เชื้อชาติ และเพศ มีผลต่อโอกาสหรือไม่ มาหาคำตอบด้วยการ วิเคราะห์ข้อมูล ผู้ชนะตั้งแต่ปี 1901

3. สำรวจแนวโน้มสถานีชาร์จรถยนต์ไฟฟ้า

เมื่อรถยนต์ไฟฟ้าแพร่หลายยิ่งขึ้น การเข้าใจการเติบโตและรูปแบบการใช้งานของโครงสร้างพื้นฐานการชาร์จเป็นสิ่งสำคัญต่อการวางแผนและพัฒนา สำรวจแนวโน้มการชาร์จ EV ตั้งแต่ปี 2014–2022 ด้วยเทคนิคการปรับแต่งและรวมข้อมูล 

4. สร้างแผนที่ผีของ John Snow ขึ้นใหม่

คุณหมอ John Snow (ไม่ใช่ตัวละครจาก Game of Thrones) ทำแผนที่ผู้ป่วยอหิวาตกโรคด้วยมือและสรุปแหล่งกำเนิดการระบาดในพื้นที่ ก่อกำเนิดระบาดวิทยาสมัยใหม่ ใน โปรเจกต์เชิงประวัติศาสตร์ นี้ คุณจะสร้างผลงานและแผนที่อันโด่งดังของเขาขึ้นใหม่ 

5. สร้างคีย์เวิร์ดสำหรับโฆษณา Google

การสร้างคีย์เวิร์ดสำหรับโฆษณาค้นหาเป็นงานที่ละเอียดและใช้เวลามาก แล้วถ้าใช้ Python ทำให้งานนี้อัตโนมัติได้ล่ะ ใน โปรเจกต์คีย์เวิร์ด Google Ads นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำเช่นนั้นอย่างแท้จริง 

โปรเจกต์ Python แบบไม่มีแนวทางสำหรับฝึก

1. สำรวจประวัติของ Lego

มีการผลิตตัวต่อ Lego ราว 1,140 ชิ้นทุกวินาที ค้นหา ว่าแบรนด์ของเล่นยอดนิยมที่สุดในโลกกลายเป็นผู้นำได้อย่างไร ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายในอดีต 

2. การค้นพบนิสัยการล้างมือ

การล้างมือเป็นเรื่องปกติสำหรับพวกเราทุกคน แต่ในอดีตไม่เป็นเช่นนั้น แพทย์ชาวฮังการี Ignaz Semmelweis ค้นพบประโยชน์ของการล้างมือด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลการเสียชีวิตของผู้ป่วยในโรงพยาบาล ทำซ้ำการวิเคราะห์ของเขา ด้วยชุดข้อมูลนี้

3. ความถี่ของคำในนวนิยายคลาสสิก

ใน โปรเจกต์ นี้ คุณจะสแครปนวนิยายจากเว็บไซต์ Project Gutenberg แล้ววิเคราะห์การกระจายของคำในคลังหนังสือขนาดใหญ่ 

4. เปรียบเทียบความสนใจการค้นหาด้วย Google Trends

Google เปิดให้ใช้ Trends API ใน Python เพื่อให้ผู้ใช้ดูความสนใจในการค้นหาของคีย์เวิร์ดต่าง ๆ ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลอนุกรมเวลาที่ดีเยี่ยม มีบันทึกย้อนหลังถึงปี 2004 ใน โปรเจกต์ Google Trends นี้ คุณจะสำรวจความสนใจในการค้นหาทั่วโลกของเว็บเบราว์เซอร์หลักห้าราย

วิธีเลือกโปรเจกต์ Python ใส่ในเรซูเม่

เมื่อมีรายชื่อโปรเจกต์ Python ยาวเหยียด ควรเลือกอย่างไรให้เหมาะจะใส่ในเรซูเม่ ตามที่ Nick Singh ผู้เขียนหนังสือขายดี "Ace the Data Science Interview" แนะนำ มีสี่หลักการสำคัญที่ควรคิดถึงเมื่อทำโปรเจกต์ Python

1. โปรเจกต์ควรมาจากความสนใจจริง

ทำโปรเจกต์ในหัวข้อที่สนใจจะทำให้กระบวนการทั้งหมดน่าสนใจสำหรับคุณมากขึ้นและเพิ่มโอกาสสำเร็จ ความกระตือรือร้นนี้ยังส่งต่อไปถึงตอนคุยกับผู้จัดการสรรหาเกี่ยวกับโปรเจกต์ของคุณด้วย 

2. ความเรียบง่ายชนะความซับซ้อน

ทุกวันนี้ง่ายที่จะไขว้เขวกับเครื่องมือสวยหรูและเทคนิคล้ำสมัย อย่างไรก็ตาม data science ในโลกจริงต้องการแนวทางที่เรียบง่ายและเป็นภาวะนิยม เป้าหมายหนึ่งของโปรเจกต์คือการแสดงความสามารถในการพัฒนาวิธีแก้ปัญหาที่เป็นประโยชน์ด้วยเทคนิคที่ค่อนข้างเรียบง่าย 

3. ทำโปรเจกต์ให้เสร็จเสมอ

การขยายขอบเขตงานเกินควบคุมเกิดขึ้นได้ง่ายเมื่อทำโปรเจกต์ เป็นกฎคร่าว ๆ ให้กำหนดขอบเขตงานที่รู้ว่าทำได้จบตั้งแต่ต้นจนจบ — แม้จะเป็นเพียงแบบฝึกวิเคราะห์ข้อมูลง่าย ๆ ก็ตาม 

4. โปรเจกต์ควรมีผลลัพธ์ที่วัดได้

เมื่อโปรเจกต์เสร็จแล้ว อย่าลืมเผยแพร่งานและรับคำติชมจากชุมชนในรูปแบบที่วัดได้ ไม่ว่าจะเป็นจำนวนดาวบน GitHub การแชร์บน LinkedIn หรือการถูกพูดถึงบน Reddit—การเผยแพร่งานคือวิธีที่ดีที่สุดในการโชว์ผลกระทบเชิงปริมาณของโปรเจกต์ให้ผู้จัดการสรรหาเห็น

ต่อยอดการเรียนรู้ Python ของคุณ

หวังว่าคุณจะชอบลิสต์โปรเจกต์ Python นี้และช่วยเร่งเส้นทางการเรียนรู้ของคุณ หากต้องการเริ่มต้นพร้อมทบทวน Python สักหน่อย อย่าลืมดู หลักสูตร Python ของ DataCamp นอกจากนี้ยังสามารถอ่านคู่มือของเราเกี่ยวกับ ไลบรารี Python ชั้นนำสำหรับ data science และ การสร้างพอร์ตโฟลิโอด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ยอดเยี่ยม ได้ด้วย