• 주식 시장 분석: 주가, 거래량, 금리 등의 데이터를 분석하여 주식 시장의 동향을 조사하고 예측 모델을 구축합니다.
• 소셜 미디어 감정 분석: 트위터, 페이스북 등의 데이터를 활용하여 감정 분석을 통해 특정 이슈 또는 제품에 대한 대중의 반응을 조사합니다.
• 의료 데이터 분석: 환자의 건강 정보, 치료 기록 등을 분석하여 효율적인 진단 및 치료 방법을 제시합니다.

이러한 프로젝트는 데이터 과학 및 머신러닝 기술을 연마하고, 비즈니스 또는 사회 문제를 해결하는 능력을 키우는 데 도움이 될 것입니다. 또한 Jupyter Notebook의 장점을 최대한 활용하여 프로젝트의 결과를 체계적으로 정리하고 시각화하는 것이 가능합니다.

이러한 프로젝트를 통해 데이터 분석 및 시각화에 대한 실무적인 경험을 쌓을 수 있으며, 이는 데이터 과학 분야나 컴퓨터 공학 분야에 관심을 갖는 사람들에게 도움이 될 것입니다.