Thời gian gần đây, các doanh nghiệp đã nhận ra vai trò quan trọng của khoa học dữ liệu đối với hệ sinh thái sản phẩm và phục vụ đời sống cộng đồng. Vì vậy, nhu cầu nguồn nhân lực trong lĩnh vực khoa học dữ liệu đang không ngừng tăng cao trên thị trường. Vậy làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp, sẵn sàng trở thành những chuyên viên chất lượng cao của doanh nghiệp? Điều này phụ thuộc hoàn toàn vào kỹ năng thực tế và kinh nghiệm triển khai.
Bài viết dưới đây gợi ý một số ý tưởng dự án tiềm năng mà bạn có thể thực hiện để nâng cao trình độ chuyên môn trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
1. Thiết lập phần mềm nhận diện khuôn mặt
Một trong những ý tưởng lý thú và có tính ứng dụng cao, đó chính là các phần mềm nhận diện khuôn mặt. Với những beginner nên ứng dụng các tài nguyên từ thư viện OpenCV và các thuật toán nhận diện đơn giản, dễ thực hiện, như phát hiện khuôn mặt trong video phát trực tiếp thông qua webcam, hay phát hiện khuôn mặt từ các tệp video được lưu trữ trong bộ nhớ cục bộ của máy tính. Phần mềm này có thể sử dụng các mô hình phân loại XML đã được đào tạo từ trước để phát hiện các khuôn mặt trong thời gian thực và theo dõi chuyển động gương mặt. Ngoài ra, từng bộ phân loại khác nhau có khả năng xác định các đối tượng khác nhau thông qua các thuật toán này.
Để thực hiện dự án này, trước hết chúng ta cần cài đặt thư viện OpenCV trên máy tính cá nhân. Đặc biệt, chúng ta nên tạo các đường dẫn thích hợp cho các tệp chứa các chương trình phân loại XML trước khi thực thi dự án.
2. Phân loại ung thư vú
Ung thư vú là căn bệnh nguy hiểm. Các trường hợp ung thư vú đang gia tăng từng ngày, và cách tốt nhất có thể để chống lại ung thư vú là phát hiện bệnh ở giai đoạn sớm và thực hiện các biện pháp điều trị bệnh phù hợp.
Ngày nay, với sự phát triển không ngừng của các thuật toán, chúng ta có thể tạo ra hệ thống phát hiện ung thư vú bằng Python. Để tạo một hệ thống như vậy với Python, chúng ta có thể dựa trên tập dữ liệu IDC (Ung thư biểu mô tuyến xâm lấn), tập dữ liệu mang hình ảnh mô học mô tả các tế bào ác tính gây ung thư, để đào tạo mô hình của mình. Các thư viện Python gợi ý bao gồm NumPy, OpenCV, TensorFlow, Keras, sci-kit-learning và Matplotlib.
3. Dự báo cháy rừng
Đây là một trong những ý tưởng hữu ích hàng đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Cháy rừng trước đây là thứ không thể kiểm soát được và gây ra một lượng thiệt hại rất lớn cho con người, động thực vật và môi trường. Để dự đoán mật độ, khả năng gây ra cháy rừng trên diện rộng, chúng ta sử dụng phương tiện phân nhóm để phát hiện các điểm nóng nhất trên diện tích rừng và dùng cơ sở dữ liệu có sẵn để đưa ra dự đoán. Đặc biệt, dữ liệu khí tượng có thể giúp tìm kiếm các mùa cháy rừng cụ thể nhằm đưa ra quyết định chính xác, phòng tránh cháy rừng đúng thời điểm.
4. Dự đoán tỷ lệ tội phạm
Đây là một trong những ý tưởng dự án khoa học máy tính thú vị nhất. Như tên gọi của nó, dự án này liên quan đến việc xây dựng một hệ thống có thể phân tích và dự đoán tỷ lệ tội phạm của một địa điểm cụ thể thông qua các bộ dữ liệu đầu vào có liên quan. Ở đây sử dụng thuật toán khai thác dữ liệu K-mean để dự đoán tỷ lệ tội phạm. Thuật toán K-mean có thể phân nhóm đồng phạm và các nhóm tội phạm có tổ chức bằng cách phát hiện các dạng tội phạm có liên quan thông qua các liên kết ẩn, dự đoán liên kết và phân tích thống kê dữ liệu.
Phương thức hoạt động như sau: Quản trị viên sẽ cung cấp dữ liệu tội phạm vào hệ thống. Thuật toán sẽ phân tích dữ liệu tội phạm được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và trích xuất thông tin các mẫu từ đó. Sau đó, nó sẽ đối chiếu các nhóm tội phạm dựa trên các mẫu được tìm thấy trong tập dữ liệu. Các dự đoán được thực hiện dựa trên các yếu tố như địa điểm xảy ra tội phạm, những người có liên quan đến tội phạm và thời gian có hành vi phạm tội.
5. Phát hiện gian lận thẻ tín dụng
Trong thời đại số, thẻ tín dụng trở thành phương thức thanh toán phổ biến, tuy nhiên, điều này cũng tạo cơ hội cho tội phạm dễ dàng gian lận để lấy cắp tiền trong tài khoản của người dùng. Những đổi mới trong công nghệ như trí tuệ nhân tạo, học máy và khoa học dữ liệu, đã tạo ra nhiều công cụ hữu ích giúp ngân hàng nhận ra và khoanh vùng thành công những hành vi gian lận này với độ chính xác cao.
Đối với dự án này, chúng ta có thể sử dụng ngôn ngữ lập trình R hoặc Python để theo dõi cơ sở dữ liệu lịch sử giao dịch của khách hàng và đưa nó vào các thuật toán để dự đoán xác suất gian lận.
6. Phát hiện tin tức giả mạo
Với sự ra đời của internet và các phương tiện truyền thông xã hội, tin tức giả mạo đang phát triển ở mức đáng báo động. Sự lan tràn của tin tức giả từ các nguồn trái phép đang ảnh hưởng đến lối sống của tất cả mọi người, dễ tạo nên những cục diện rối ren và sự hoảng loạn trên diện rộng.
Bằng cách sử dụng các dự án khoa học dữ liệu, có thể xác định tính xác thực của bất kỳ thông tin nào cho dù nó là giả hay thật. Sử dụng Python sẽ giúp tách biệt tin tức thật khỏi tin tức giả mạo. Một số thư viện Python phù hợp cho dự án này là pandas, NumPy và sci-kit-learning.
7. Xây dựng hệ thống đấu giá trực tuyến
Trong đấu giá trực tuyến, người mua và người bán tham gia vào hoạt động kinh doanh giao dịch, trong đó việc trao đổi hàng hóa thông qua đấu giá. Người mua tiềm năng trả giá cao nhất cho một mặt hàng được tuyên bố là người chiến thắng và chủ sở hữu của các mặt hàng đó.
Trong dự án này, chúng ta sẽ tạo một hệ thống đấu giá trực tuyến an toàn bằng cách sử dụng phương pháp phát hiện gian lận với phân loại nhị phân. Nếu người dùng muốn mua một sản phẩm thông qua đấu giá trực tuyến, họ phải cung cấp các chi tiết nhận dạng của họ như số PAN, địa chỉ email, số giấy phép…. Sau đó, hệ thống sẽ sàng lọc người dùng, xác thực và cấp quyền cho họ. Chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể đấu giá trong phiên đấu giá. Hệ thống sẽ được thiết kế để dự đoán người dùng gian lận trong giai đoạn đầu, từ đó loại bỏ nguy cơ gian lận và lừa đảo trực tuyến. Các dự án khoa học máy tính ở cấp độ mới bắt đầu này sẽ giúp xây dựng nền tảng vững chắc cho các khái niệm lập trình cơ bản.
8. Phần mềm đánh giá kết quả học tập
Dự án này liên quan đến việc tạo ra một hệ thống đánh giá có thể phân tích kết quả học tập của sinh viên bằng cách sử dụng phương pháp logic mờ (fuzzy logic). Trong phương pháp logic mờ, chúng ta sẽ xem xét ba tham số, đó là điểm chuyên cần, điểm thành phần và điểm thi kết thúc học phần, để đánh giá kết quả học tập cuối cùng của sinh viên tại 1 cơ sở giáo dục nhất định. Hệ thống logic mờ được đánh giá là chính xác hơn nhiều so với các kỹ thuật thông thường.
Trong khi phát triển dự án Khoa học Máy tính này, hãy đảm bảo rằng thông tin sinh viên cung cấp chính xác (không có sai sót về điểm số). Việc nhập dữ liệu bị lỗi có thể dẫn đến kết quả không chính xác.
Hy vọng với 8 ý tưởng thú vị này, bạn sẽ có một khởi đầu thật suôn sẻ và may mắn trong năm 2022 để gặt hái nhiều thành công trên hành trình trở thành nhà Khoa học dữ liệu!
Nguồn tham khảo: upGrad & Analytics Insight
