题

我不知道这是否是问这个问题的正确地方，但是我认为，致力于数据科学的社区应该是最合适的地方。

我刚刚从数据科学和机器学习开始。我正在寻找长期的项目想法，我可以在8个月内进行工作。

数据科学和机器学习的混合会很棒。

一个足够大的项目可以帮助我理解核心概念并同时实施它们将非常有益。

有帮助吗？

解决方案

我将尝试分析和解决一个或多个发布的问题 Kaggle比赛 (https://www.kaggle.com/competitions）。请注意，比赛由他们的预期分组 复杂, ， 从 101 （列表的底部） Research 和 Featured （列表的顶部）。颜色编码的垂直带是一个 视觉指南 用于分组。你可以 评估时间 您可以花在项目上 调整 预期 长度 基于您的相应竞争 技能 和 经验.

许多 数据科学项目思想 可以通过浏览以下内容找到 Coursolve 网页： https://www.coursolve.org/browse-needs?query=data%20Science.

如果您有技能和渴望在 真实数据科学项目, ， 专注于 社会影响, ， 访问 DataKind 项目页面： http://www.datakind.org/projects. 。可以在 Data Science for Social Good 奖学金网页： http://dssg.io/projects.

科学项目思想 页面 My NASA Data 网站看起来像是访问灵感的另一个地方： http://mynasadata.larc.nasa.gov/804-2.

如果您想使用 打开数据, ，这是一长串的申请 Data.gov 可以为您提供一些有趣的 数据科学 项目想法： http://www.data.gov/applications.

其他提示

从您的日常生活中夺走一些东西。在您所在地区创建交通拥堵的预测指标，制作个性化音乐推荐，分析汽车市场等。选择 真正的问题 那你 想解决 - 这不仅可以使您保持动力，而且还可以使您从数据收集到假设测试中遍历整个开发圈。

数据科学简介 当然正在Coursera运行的课程现在包括现实世界中的项目分配，在其中公司发布问题，并鼓励学生解决这些问题。这是通过 coursolve.com （这里已经提到）。

更多信息 这里 （您必须参加课程才能查看该链接）

许可以下： CC-BY-SA 和 归因
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