¿Cuáles son los temas de investigación más importantes en Data Science?

  1. Un sistema experto de soporte de decisiones clínicas para predecir enfermedades utilizando técnicas de clasificación, 2017, IEEE, Medical Data Mining
  2. Predicción de enfermedad renal crónica en datos desequilibrados por Perceptron multicapa, 2017, IEEE, Medical Data Mining
  3. Aplicación de métodos de minería de datos en la predicción de diabetes, 2017, IEEE, Medical Data Mining
  4. Predecir los niveles de depresión mediante publicaciones en redes sociales, 2017, IEEE. Minería de datos médicos
  5. Implementación de WEKA para la clasificación de datos médicos y predicción temprana de enfermedades, 2017, Medical Data Mining
  6. Clasificación de emociones de videos de YouTube, 2017, IEEE, Minería de textos
  7. Análisis de opinión sobre la desmonetización de la economía 2016 India, Región sabia, 2017, IEEE, Minería de textos
  8. Comparación de aplicaciones para la minería de datos educativos en Engineering Education, 2017, IEEE, Education Data Mining
  9. Predecir el rendimiento de los estudiantes en el examen final utilizando regresión lineal y perceptrón multicapa. 2017, IEEE, Minería de datos educativos
  10. Opinion Mining of News Headlines usando SentiWordNet, 2016, IEEE, Text Mining
  11. Un nuevo enfoque de minería de texto basado en TF-IDF y máquina de vectores de soporte para clasificación de noticias, 2016, IEEE, minería de textos
  12. Modificación del clasificador Bayes ingenuo para la clasificación de texto multinomial, 2016, IEEE, minería de texto
  13. Extracción y clasificación de características mejoradas – Análisis de opinión, 2016, IEEE
  14. Estudio de algoritmos de aprendizaje automático para la predicción de enfermedades especiales utilizando el análisis principal de componentes, 2016, IEEE, Medical Data Mining
  15. Predicción de enfermedades cardíacas mediante clasificación asociativa, 2016, IEEE, Minería de datos médicos

Para más temas de visita sobre ciencia de datos

Esto es lo que encontré sobre el tema: Datos: 7 temas candentes para 2017

Si está buscando realizar su propia investigación, le recomiendo usar Conseris para recopilar y analizar sus datos. Aumentará su eficiencia y productividad.

¡Buena suerte!

Aquí hay algunos temas de investigación en Data Science:

  • Extracción de influencia de las redes sociales
  • Procesamiento de consultas sobre grandes bases de conocimiento
  • Sistemas y aplicaciones escalables de recuperación de imágenes
  • Construcción de base de conocimiento a partir de texto
  • Soporte de base de datos para visualizaciones rápidas a gran escala

Hay unos cuantos.

  1. Automóviles autónomos, 2. Análisis predictivo de todo lo relacionado con Internet, 3. Casos de uso de ciencias de la salud, 4. Robótica en varias líneas de negocios, 5. Detección de fraude y verificación de cumplimiento en industrias financieras. Y así…,

El aprendizaje profundo es importante en la industria en este momento. El análisis de datos topológicos y los métodos basados ​​en la geometría se están volviendo estándar en ciertas industrias y en ciertos problemas (imágenes, análisis médico, de redes sociales). Xgboost es también otro algoritmo popular (principalmente Kaggle) con posibles extensiones. En Asia, los algoritmos evolutivos de inspiración cuántica y las máquinas de aprendizaje extremo también han ido ganando en los últimos años.

Cualquier cosa con “Análisis predictivo” en el título.

  • Nubes híbridas
  • Análisis con métodos de visualización mejorados
  • Internet de las Cosas
  • Analítica predictiva

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