DỰ ÁN PYTHON SỬ DỤNG. TỆP CSV [2020-2021]
S. KHÔNG
TÊN DỰ ÁN
tập tin py
tệp csv
1
Trực quan hóa dữ liệu của phân tích Covid với tệp csv
TẢI XUỐNG
TẢI XUỐNG
2
Phân tích dữ liệu thẻ tín dụng bằng cách sử dụng. tệp csv
TẢI XUỐNG
TẢI XUỐNG
3
Phân tích phim sử dụng. tệp csv
TẢI XUỐNG
TẢI XUỐNG
4
Xử lý kết quả bằng cách sử dụng. tệp csv
TẢI XUỐNG
TẢI XUỐNG
5
Phân tích IPL [dùng pip install seaborn để chạy] bằng tệp csv
TẢI XUỐNG
TẢI XUỐNG
6
Hệ thống quản lý dữ liệu sinh viên bằng tệp csv
TẢI XUỐNG
TẢI XUỐNG
7
TẢI XUỐNG
TẢI XUỐNG
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
Tải xuống tệp Dự án IP miễn phí cho lớp 12 pdf dựa trên python và MySQL. Tệp Dự án IP Lớp 12 này được thiết kế theo hướng dẫn của CBSE dành cho sinh viên Thực hành Tin học. Tệp dự án Lớp IP 12 này bao gồm mã Python, ảnh chụp màn hình đầu ra, biểu đồ matplotlib để phân tích dữ liệu, mã SQL cho cơ sở dữ liệu và thiết kế bảng, sơ đồ luồng dữ liệu và các trang quan trọng khác
nội dung
Mục tiêu học tập
Mục đích của dự án lớp học là tạo ra ứng dụng CNTT hữu ích và hữu hình. Người học có thể xác định một vấn đề trong thế giới thực bằng cách khám phá môi trường. e. g. Học sinh có thể ghé thăm các cửa hàng/địa điểm kinh doanh, cộng đồng hoặc các tổ chức khác tại
địa phương của họ và hỏi về hoạt động của tổ chức cũng như cách tạo, lưu trữ và quản lý dữ liệu.
Người học có thể lấy dữ liệu được lưu trữ trong tệp csv hoặc tệp cơ sở dữ liệu và phân tích bằng thư viện Python và tạo biểu đồ phù hợp để trực quan hóa.
Nếu một tổ chức đang duy trì dữ liệu ngoại tuyến, thì người học nên tạo cơ sở dữ liệu bằng MySQL và lưu trữ dữ liệu trong bảng. Dữ liệu có thể được nhập vào Pandas để phân tích và trực quan hóa.
Người học có thể sử dụng các thư viện Python mà họ chọn để phát triển phần mềm cho trường học của họ hoặc bất kỳ lợi ích xã hội nào khác.
Người học nên nhạy cảm để tránh đạo văn và vi phạm các vấn đề bản quyền khi làm dự án. Giáo viên nên thực hiện các biện pháp cần thiết cho việc này. Mọi tài nguyên [dữ liệu, hình ảnh, v.v. ] được sử dụng trong dự án phải được
tham chiếu phù hợp.
Dự án có thể thực hiện cá nhân hoặc theo nhóm từ 2 đến 3 học sinh. Dự án nên được bắt đầu bởi sinh viên ít nhất 6 tháng trước thời hạn nộp.
Phân phối nhãn hiệu
Tệp Dự án IP PDF 2022-23
Tải xuống bản pdf của Tệp Dự án IP Lớp 12 2022-23 chứa báo cáo về Quản lý khoảng không quảng cáo được thực hiện bằng Python và MySQL. Nó bao gồm các Mô-đun và Mã Python, Lập trình Matplotlib và Biểu đồ, Mã SQL và Truy vấn. Tệp Dự án IP này được chuẩn bị theo giáo trình đề xuất của CBSE
Ghi chú xử lý và trực quan hóa dữ liệu. https. // công nghệ. trong/xử lý dữ liệu-gấu trúc-dữ liệu-trực quan hóa-ghi chú/
Truy vấn cơ sở dữ liệu bằng ghi chú SQL. https. // công nghệ. trong/class-12-ip-database-query-using-sql-notes/
Giới thiệu về Mạng máy tính. https. // công nghệ. trong/giới thiệu-đến-mạng-máy tính-ghi chú/
Ghi chú tác động xã hội. https. // công nghệ. in/societal-impact-notes-societal-impact-ip-class-12/
Năm trước Đề thi IP Lớp 12. https. // công nghệ. trong/câu-hỏi-năm-trước-bài-ip-lớp-12/
Giấy tờ mẫu CBSE. https. // công nghệ. trong/ip-sample-giấy/
Thực hành mẫu giấy IP. https. // công nghệ. trong/ip-sample-paper-class-12-with-solutions/
Giải pháp Sách giáo khoa NCERT IP Lớp 12. https. // công nghệ. trong/ncert-solution-ip-class-12/
Giải pháp sách giáo khoa Sumita Arora. https. // công nghệ. in/sumita-arora-sách-giải-pháp-thông-tin-thực-hành-xii/
Khám phá blog về các dự án Python Pandas sẽ giúp bạn nâng tầm sự nghiệp Khoa học dữ liệu của mình
Với hơn 895 nghìn danh sách việc làm trên LinkedIn, ngôn ngữ Python là một trong những kỹ năng được yêu cầu cao đối với các chuyên gia Khoa học dữ liệu trên toàn thế giới. Ngôn ngữ lập trình Python đang phát triển với tốc độ chóng mặt và hầu hết mọi người- Amazon, Google, Apple, Deloitte, Microsoft- đang sử dụng nó. Python được xếp hạng là ngôn ngữ học máy phổ biến nhất, theo báo cáo của Octoverse cho năm 2021
Xây dựng Hệ thống đề xuất kết hợp trong Python bằng LightFM
Mã giải pháp có thể tải xuống. video giải thích. Hô trợ ky thuật
bắt đầu dự ánSố lượng lớn các thư viện khoa học có sẵn trong Python là một trong những lý do chính khiến các nhà phát triển áp dụng nó cho máy học và khoa học dữ liệu. TensorFlow, Keras và scikit là những ví dụ về thư viện máy học;
Điều gì khiến Python Pandas trở nên phổ biến đối với Khoa học dữ liệu?
Đây là lý do tại sao các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia máy học yêu thích thư viện Pandas cho khoa học dữ liệu -
Thư viện Pandas cho phép bạn tổ chức và khám phá dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Nó thực hiện điều này bằng cách cung cấp cho bạn Sê-ri và Khung dữ liệu, cho phép bạn biểu diễn dữ liệu và sửa đổi dữ liệu đó theo nhiều cách khác nhau một cách hiệu quả. Các đặc điểm của gấu trúc cuối cùng đã khiến nó trở thành một thư viện phổ biến đối với các nhà khoa học dữ liệu
Thật vô ích khi có dữ liệu mà không biết nó thuộc về đâu hoặc nó có thể cho chúng ta biết điều gì. Do đó, việc ghi nhãn dữ liệu là cần thiết. Một thành phần quan trọng khác là sắp xếp dữ liệu. Các kỹ thuật căn chỉnh và lập chỉ mục thông minh của Pandas kiểm soát cấu trúc dữ liệu và ghi nhãn chính xác
Đánh bại cuộc phỏng vấn công việc tiếp theo của bạn với các cuộc phỏng vấn giả từ các chuyên gia để cải thiện kỹ năng của bạn và tăng cường sự tự tin
Đôi khi, dữ liệu có thể phức tạp và bạn phải dọn sạch dữ liệu của mình. Panda làm cho nó trở nên đơn giản và chúng khá hữu ích trong việc làm cho mã và dữ liệu trở nên sạch sẽ để bất kỳ ai cũng có thể diễn giải các phần của nó—chất lượng dữ liệu càng cao thì kết quả càng tốt
Hỗ trợ nhiều định dạng tệp
Vì dữ liệu hiện có sẵn ở nhiều định dạng tệp khác nhau, điều quan trọng là các thư viện được sử dụng để phân tích dữ liệu có khả năng đọc tất cả chúng. Pandas thống trị lĩnh vực này bằng cách hỗ trợ nhiều định dạng tệp khác nhau và Pandas có thể xử lý mọi định dạng tệp, từ JSON và CSV đến Excel và HDF5. Đây là một trong những tính năng hấp dẫn nhất của Python Pandas
Hợp nhất và tham gia bộ dữ liệu hiệu quả
Bạn phải liên tục hợp nhất và tham gia nhiều tập dữ liệu để tạo tập dữ liệu cuối cùng nhằm đánh giá nó trong khi phân tích dữ liệu một cách chính xác. Điều này rất quan trọng vì nếu các bộ dữ liệu không được kết hợp hoặc liên kết đúng cách, thì kết quả sẽ bị ảnh hưởng, điều mà bạn không muốn. Pandas có thể giúp bạn tích hợp nhiều bộ dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả, đảm bảo rằng bạn không gặp phải bất kỳ sự cố nào khi phân tích dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu là một khía cạnh quan trọng của khoa học dữ liệu và đó là điều làm cho thông tin chi tiết về dữ liệu trở nên dễ hiểu đối với mắt người. Pandas có một tính năng tích hợp cho phép bạn vẽ biểu đồ dữ liệu của mình và xem các loại biểu đồ khác nhau mà bạn có thể tạo. Phần lớn công chúng sẽ không thể hiểu được phân tích dữ liệu nếu không có hình ảnh trực quan
Thực hiện các phép toán trên dữ liệu
Chức năng áp dụng của Pandas cho phép bạn thực hiện các phép toán trên dữ liệu. Điều này khá hữu ích vì tập dữ liệu bạn có có thể không phải lúc nào cũng theo đúng thứ tự và sử dụng quy trình toán học trên tập dữ liệu sẽ giải quyết vấn đề này. Đây là một trong những đặc điểm hấp dẫn nhất của Pandas
Bây giờ bạn đã biết lý do tại sao thư viện Pandas phổ biến trong Khoa học dữ liệu, hãy cùng chúng tôi đi sâu vào 15 dự án Python Pandas hàng đầu với mã nguồn
15 dự án Python Pandas với mã nguồn
Dưới đây bạn sẽ tìm thấy 15 dự án thực hành Python Pandas thú vị và mã nguồn của chúng. Các dự án Python này đã được chia thành ba loại - người mới bắt đầu, trung cấp và nâng cao, để dễ dàng chọn một dự án dựa trên mức độ kinh nghiệm
Dự án Python Pandas cho người mới bắt đầu
Phần này liệt kê một số dự án nhỏ Python Pandas phổ biến mô tả việc sử dụng thư viện Pandas theo cách dễ dàng nhất có thể để thực hiện khoa học dữ liệu.
Dự án dự đoán giá nhà bằng Machine Learning trong Python
Đây là dự án Python Pandas dành cho người mới bắt đầu phổ biến nhất, giúp bạn hiểu rõ hơn về cách sử dụng thư viện Pandas. Mục tiêu ở đây là tạo ra một mô hình học máy có thể dự báo lỗi nhật ký giữa Zestimate và giá bán cuối cùng. Dự án dự đoán giá nhà này sẽ hỗ trợ bạn dự đoán giá nhà dựa trên các thuộc tính khác nhau. Mô hình dự đoán của dự án này sử dụng bộ dữ liệu Zillow. Gói Pandas chủ yếu giúp tải, chuẩn bị và làm việc trên bộ dữ liệu Zillow. Ngoài ra, “pd. set_option” hiển thị số cột tối đa trong tập dữ liệu đã cho. Dựa trên các thuộc tính, dự án liên quan đến dự báo lỗi nhật ký giữa Zillow Zestimate và giá bán thực tế. Sử dụng các phương pháp học máy, xây dựng mô hình dự đoán để cải thiện lỗi dư Zestimate
Mã nguồn-
Dự án này sử dụng Python để triển khai các phương pháp học máy khác nhau [RNN, LSTM, GRU] để phát hiện tin tức giả mạo. Đầu tiên, dữ liệu được chuẩn bị và xử lý trước bằng thư viện Python Pandas trước khi xây dựng mạng lưới thần kinh tuần tự. Dự án này sử dụng phương pháp lập trình Deep Learning Sequence to Sequence để tận dụng bộ dữ liệu Kaggle Fake News để xác định các mục tin tức đáng ngờ là Fake News. Nó chứa ba tệp CSV- đào tạo. csv, kiểm tra. csv và gửi. csv
Mã nguồn-
Xác định loài thực vật
Mục tiêu chính của dự án máy học này là nhận dạng 99 loài thực vật tốt hơn bằng cách sử dụng hình ảnh lá nhị phân và các thuộc tính được trích xuất, bao gồm hình dạng, đường viền và kết cấu. Bạn sẽ sử dụng các kỹ thuật phân loại khác nhau để đánh giá mức độ liên quan của các bộ phân loại trong các nhiệm vụ phân loại hình ảnh. Sử dụng gói Pandas để đọc và chuẩn bị hai tệp CSV trong bộ dữ liệu- đào tạo. csv và kiểm tra. csv. Dự án này sẽ hỗ trợ bạn xác định thư viện Python nào, chẳng hạn như sklearn, scipy và TensorFlow, phù hợp nhất với các tệp cụ thể trong tập dữ liệu để tạo hệ thống nhận dạng loài thực vật hiệu quả
Mã nguồn-
Tối ưu hóa giá bán lẻ
Trong dự án tối ưu hóa giá này, bạn sẽ sử dụng dữ liệu từ một quán cà phê để xác định mức giá lý tưởng cho các mặt hàng của họ dựa trên độ co giãn của giá và doanh số bán hàng trước đó. Tính độ co giãn giá cho từng mặt hàng trước, sau đó chọn giá tốt nhất. Đối với dự án này, bạn sẽ làm việc trên tập dữ liệu của một quán cà phê burger được chia thành ba tệp CSV liên quan đến doanh số bán hàng, giao dịch và ngày đối sánh. Cafe_Sell_MetaData. csv, Cafe_Transaction_Store. csv và Cafe_DateInfo. csv. Dự án học máy này sẽ chỉ cho bạn cách hợp nhất các tập dữ liệu và chuẩn bị chúng cho các thuật toán học máy bằng khung dữ liệu Pandas. Bạn sẽ sử dụng các gói trực quan hóa dữ liệu Python matplotlib và seaborn để khám phá tập dữ liệu
Mã nguồn-
Hệ thống đề xuất âm nhạc
Trong dự án này, bạn sẽ sử dụng bộ dữ liệu KKBOX để tạo hệ thống đề xuất âm nhạc. Dự án ứng dụng đề xuất âm nhạc này sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng các kỹ thuật máy học để đề xuất âm nhạc cho khách hàng dựa trên thói quen nghe nhạc của họ. Bắt đầu bằng cách tải tập dữ liệu huấn luyện bằng gói Pandas và sau đó khám phá thêm tập dữ liệu. Dữ liệu được xử lý để dự đoán khả năng người dùng sẽ nghe đi nghe lại một bản nhạc sau sự kiện nghe đáng chú ý đầu tiên trong một khoảng thời gian nhất định
Mã nguồn-
Dự án Python Pandas cho Trung cấp
Nếu bạn đã làm việc trong lĩnh vực Học máy và Khoa học dữ liệu được một thời gian, thì đây là một số ý tưởng dự án Python sẽ giúp bạn nâng cao kỹ năng của mình hơn nữa-
Nhận dạng chữ số bằng CNN
Dự án học sâu này liên quan đến việc xây dựng một mạng lưới thần kinh tích chập để nhận dạng chữ số viết tay bằng bộ dữ liệu MNIST. Dự án sử dụng gói Pandas cho tất cả các hoạt động liên quan đến khung dữ liệu, chẳng hạn như tải và thao tác tập dữ liệu. Bộ dữ liệu MNIST, hoặc bộ dữ liệu của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia đã Sửa đổi, được sử dụng rộng rãi làm bộ dữ liệu tiêu chuẩn trong học sâu. Cơ sở dữ liệu đào tạo bao gồm 60.000 ảnh thang độ xám của các chữ số viết tay từ 0 đến 9, mỗi ảnh có kích thước 28x 28 pixel, trong khi bộ dữ liệu thử nghiệm có 10.000 ảnh thang độ xám của các chữ số viết tay từ 0 đến 9
Mã nguồn-
Phân tích tình cảm sản phẩm thương mại điện tử
Đây là một trong những dự án mẫu Python Pandas được sử dụng phổ biến nhất vì các nền tảng thương mại điện tử phụ thuộc nhiều vào đánh giá của khách hàng. Dự án này kiểm tra một tập hợp các đánh giá và xếp hạng sản phẩm thương mại điện tử. Ý tưởng là sử dụng các mô hình học máy để phân tích đánh giá sản phẩm theo cảm tính và xếp hạng chúng theo mức độ liên quan. Gói Pandas cho phép bạn tải tập dữ liệu đào tạo để phân tích dữ liệu khám phá. Sử dụng thư viện Pandas, bạn sẽ có thể thực hiện lập bảng chéo giữa tên sản phẩm và nhãn đánh giá [cung cấp thông tin hoặc không cung cấp thông tin]. Bốn giai đoạn thực hiện dự án này là tiền xử lý/lọc dữ liệu, trích xuất tính năng, chấm điểm đánh giá theo cặp và phân loại. Giải pháp sẽ là tập hợp các đánh giá cho một sản phẩm cụ thể được sắp xếp theo mức độ liên quan bằng phương pháp xếp hạng theo cặp
Mã nguồn-
Hệ thống đề xuất phim
Mục tiêu của dự án là sử dụng Python và Spark trên Microsoft Azure để lấy đề xuất phim. Đối với dự án này, bạn sẽ sử dụng Spark SQL để phân tích tập dữ liệu của movielens và phát triển hệ thống đề xuất phim trên Azure. Tệp nén dữ liệu Movielens được trích xuất theo hai phương pháp để truy xuất các tệp CSV ra khỏi tệp - hệ thống tệp cục bộ Databricks [DFS] và đường dẫn sao chép của nhà máy dữ liệu Azure [ADF]. Sau khi bạn tải các tệp lên DataBricks, đã đến lúc đọc chúng vào Spark dataFrame bằng gói Pandas.
Mã nguồn-
Nhận dạng cảm xúc lời nói
Với sự trợ giúp của thư viện Keras và TensorFlow, bạn sẽ tạo một mô hình có thể phát hiện cảm xúc từ các tệp âm thanh. Bạn sẽ sử dụng MLP từ thư viện sklearn để xây dựng một mô hình. Tải tập dữ liệu và thực hiện phân tích dữ liệu khám phá trên tập dữ liệu bằng gói Python Pandas. Sử dụng MLFoundry, giải pháp theo dõi thử nghiệm và giám sát học máy của TrueFoundry, để theo dõi các thử nghiệm, mô hình, số liệu, dữ liệu và tính năng mà bạn có thể sử dụng để cung cấp bảng điều khiển và thông tin chi tiết có liên quan. Dự án này sử dụng bộ dữ liệu Cơ sở dữ liệu nghe nhìn về bài hát và lời nói cảm xúc [RAVDESS] của Ryerson, chứa 7356 tệp. Trong tập dữ liệu, 24 diễn viên chuyên nghiệp [12 nữ, 12 nam] nói hai câu tương ứng về mặt từ vựng bằng giọng Bắc Mỹ trung tính
Mã nguồn-
Dự đoán rời bỏ khách hàng
Ý tưởng chính của dự án này là sử dụng Python để triển khai hồi quy logistic trên dữ liệu từ ứng dụng phát trực tuyến. Trên tập dữ liệu đã cho, bạn sẽ tạo mô hình học tập hồi quy hậu cần để đánh giá xem khách hàng có rời bỏ hay không. Để xử lý sự mất cân bằng lớp trong dữ liệu được cung cấp, hãy thực hiện lấy mẫu lại giữa các lớp đa số và thiểu số, đồng thời nối các tập dữ liệu huấn luyện bằng thư viện Pandas. Tập dữ liệu thuộc về một nền tảng phát trực tuyến video đang cố gắng dự báo liệu khách hàng có rời đi hay không. Tệp CSV có khoảng 2000 hàng và 16 cột
Mã nguồn-
Hãy tự tin để xây dựng các dự án end-to-end
Truy cập vào thư viện được tuyển chọn gồm hơn 250 dự án công nghiệp từ đầu đến cuối với mã giải pháp, video và hỗ trợ kỹ thuật
Yêu cầu bản trình diễnCác dự án Python Pandas dành cho nâng cao
Ngay cả các chuyên gia có kinh nghiệm cũng cần tích lũy kinh nghiệm thực tế để đi trước đối thủ cạnh tranh trong ngành. Vì vậy, dưới đây là danh sách các ý tưởng dự án Pandas dành cho tất cả các Nhà khoa học dữ liệu cấp cao-
Truy cập dự án hệ thống đề xuất công việc bằng mã nguồn
Máy có thể đọc văn bản, phân tích văn bản, phát hiện cảm xúc và xác định phần nào quan trọng bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên [NLP]. Bạn sẽ có thể phát triển thành phần đáng kể của bất kỳ chatbot tương tác nào nếu bạn nắm bắt được điều này. Bạn sẽ xây dựng bộ máy chính của một chatbot trong ứng dụng NLP này. Dự án này đòi hỏi phải sử dụng gói Pandas để hiển thị toàn bộ khung dữ liệu, tôi. e. , tất cả các hàng và cột của khung dữ liệu cùng một lúc, thay vì phiên bản bị cắt bớt. Sử dụng thư viện NLTK, bạn sẽ khám phá cách phân loại văn bản bằng cách áp dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Mã nguồn-
Phát hiện gian lận thẻ tín dụng
Dự án này nhằm mục đích xác định các giao dịch gian lận bằng cách sử dụng dữ liệu giao dịch và dữ liệu giao dịch của người mua. Bạn sẽ sử dụng các mô hình dự đoán khác nhau để dự báo gian lận thẻ tín dụng trong bộ dữ liệu giao dịch. Gói Python Pandas cho phép bạn tải tập dữ liệu huấn luyện, tôi. e. , tập dữ liệu thẻ tín dụng và thực hiện thao tác dữ liệu trên tập dữ liệu. Bạn sẽ học cách rút ra các suy luận thống kê cho từng biến trong tập dữ liệu. Bộ dữ liệu đã cho bao gồm các giao dịch thẻ tín dụng được thực hiện bởi chủ thẻ châu Âu vào tháng 9 năm 2013. Trong tập dữ liệu này, 492 vụ gian lận trong số 284.807 giao dịch đã xảy ra trong hai ngày
Mã nguồn-
Nhận dạng hoạt động của con người
Dự án này phân tích tập dữ liệu thể dục từ trình theo dõi điện thoại thông minh bằng thuật toán học máy phân loại đa lớp. Nó đòi hỏi phải sử dụng các Mạng thần kinh sâu như Hồi quy logistic, SVM, Bộ hồi quy rừng ngẫu nhiên, XGBoost, KNN và các Mạng thần kinh sâu khác. Nhập các thư viện cần thiết, chẳng hạn như NumPy, Pandas, v.v. , là bước đầu tiên trong dự án này. Sau đó, sử dụng gói Pandas, tải tệp CSV từ tập dữ liệu huấn luyện. Gói này khá tiện dụng để đọc các loại tệp khác nhau. Bạn cũng sẽ vẽ một ma trận nhầm lẫn để trực quan hóa kết quả và tạo API Flask cho mô hình tốt nhất
Mã nguồn-
Phân tích chuỗi thời gian với Facebook
Dự án chuỗi thời gian này bao gồm các chủ đề học máy như mô hình Tự hồi quy, kỹ thuật Làm mịn Trung bình Di chuyển, mô hình ARIMA, quy trình Gaussian, mô hình ARCH-GARCH, v.v. Nhập gói Pandas để tải và đọc tập dữ liệu đào tạo trước khi triển khai FbProphet. Sử dụng tập dữ liệu chuỗi thời gian nhất định để tạo mô hình tiên tri bằng gói FbProphet và mô hình perceptron nhiều lớp bằng mô hình Caesium. Tập dữ liệu là dữ liệu hàng tháng của trung tâm cuộc gọi, được phân tách theo miền vì trung tâm cuộc gọi phục vụ nhiều miền
Mã nguồn-
Phân loại văn bản nhiều lớp
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là phân loại văn bản. Dự án này sử dụng các mô hình Mạng thần kinh tái phát [RNN] và Bộ nhớ ngắn hạn dài [LSTM] để phân loại văn bản. Bạn có thể sử dụng gói Pandas để đọc tệp CSV và xóa giá trị null. Sau đó, bạn có thể sử dụng nó để thay thế các nhãn trùng lặp trong tập dữ liệu huấn luyện. Dự án hoạt động trên một bộ dữ liệu bao gồm hơn hai triệu khiếu nại của người tiêu dùng đối với các sản phẩm tài chính bán lẻ. Một cột chứa nội dung thực tế của khiếu nại, trong khi một cột khác chỉ định sản phẩm mà người tiêu dùng đang khiếu nại
Mã nguồn-
Bạn đang tìm kiếm một số ý tưởng dự án khoa học dữ liệu cấp doanh nghiệp độc đáo hơn?