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作者：chen_h
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数据科学家是目前最有吸引力的职业之一，但是如何进入这个领域却是一个不容易的事。因为你需要经验才能得到这份工作，但是你需要这份工作才能获得经验。是不是感觉这是一个恶性循环？
的数据科学家 Denis Semenenko 写了这篇文章，用来帮助大家做出第一个简单但是具有一定说明性的科学数据项目，这个项目需要的时间可能不到一周。
这意味着你需要定制一个问题，设计解决方案，查找数据，掌握一些分析技术，然后构建一些机器学习模型，最后评估模型质量，并将其包装成简单的UI。这比 Kaggle 比赛或者 Coursera 课程更加的多样化。
如果你对这种项目感兴趣，那么你可以继续阅读。
分类垃圾邮件
垃圾邮件在我们生活的各个信息角落都存在。其中之一的经典数据项目就是垃圾邮件分类。你可以训练一个模型来检测一个邮件是否是垃圾邮件，以便来减少垃圾信息对用户的骚扰。
一个简单的机器学习模型基于在邮件中看到 “sale” 或者 “buy” 这样的，来定义一个邮件是不是垃圾邮件。因此，你可以在一个星期内做出一个垃圾邮件的原型。
问题定义：
算法： 朴素贝叶斯，线性分类器，树分类等等分类器 技术工具： , , 数据集： , , 展示方式： 网页页面 参考指南：, 阅读指南： ,Not Hotdog
Not Hotdog 是一个来自硅谷系列的应用程序，可以识别照片中的热狗和非热狗。
你可以通过使用社交网络或者谷歌图像来收集数据集，以此来作为你的模型的训练集。
从头开始训练一个模型需要大量的训练样本和训练时间，因此最好我们使用一个经过预训练的网络模型，这样可以缩短训练时间。
问题定义： , ,
算法： 卷积神经网络 技术工具： , , (or external libraries e.g.) 数据集： 使用 Instagram API 来收集数据 展示方式： APP 参考指南： 阅读指南： ,Netflix 电影推荐系统
推荐系统对于像 Google 或者 Facebook 这样的大型公司是必须的，因为从收入和用户点击率来看，推荐系统都是非常有价值的。
如果我们在这个子领域能够得到实践，那么对于以后的数据分析发展是非常有利的。
问题定义：
算法： 降低维度，协同过滤，分类算法 技术工具： , 数据集： , 展示方式： 网页展示 参考指南： , 阅读指南：Snapchat 镜头
如果你比较喜欢处理图像，那么你可以尝试创建自己自定义的 Snapchat 镜头。任何社交网络都喜欢这样的东西，包括 Instagram，Facebook 和 Snapchat。
镜头检测面部的关键点，用来显示嘴唇，眼睛，鼻子和脸部的边界。然后你可以使用一些框架来重新构建面部。
问题定义： ，
算法： 卷积神经网络，面部关键点检测 技术工具： , , , 数据集： 展现方式： APP 参考指南： , 阅读指南： ,Twitter 数据
很多公司都会在互联网上面监控客户的行为数据，以此来对消极的客户做出相应的调整。例如，T-Mobile 和 Verizon 需要对消极的推文进行快速响应，并找出问题并且解决。
每个人都可以使用 Twitter API 和情绪分类算法来进行这个项目。
问题定义
算法： 情感分析 数据集： 技术工具： , 展现方式： APP 参考指南： , 阅读指南：网球预测
专业的投注者总是在寻找有利可图的赌注。基于大量的数据统计，网球是一种很好的预测类体育项目。数据科学家根据历史数据和玩家信息来构建预测模型，并将结果与博彩公司的评估进行比较。
目标是找出机器学习模型与博彩公司评估之间的差距，从而有机会获胜。这是一个很好的实际数据科学项目。
问题定义：
算法： 分类算法 **数据集：**atpworldtour.com 技术工具： , 展现方式： APP **参考指南：**olbg.com, verifiedbets.com 阅读指南：股票预测
机器学习模型还善于处理的一个领域是时间序列预测。一个数据处理引擎可以预测汇率和股票的波动，所以交易员或者程序可以根据这些数据进行交易。
如果你选择这个项目，你会很容易得到数据和实践。这个领域是从计量经济学和经典机器学习中得出来的，所以你应该准备好探索统计学方法。
问题定义：
算法： ARIMA, regression 数据集： 技术工具： , , 展示方式： APP 参考指南： financeboards.com 阅读指南：我希望你能从这些简单数据项目中获得一些启发，开启你的数据分析之路。
作者：chen_h
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