13 فكرة وموضوعات نهائية لمشروع البيانات الضخمة للمبتدئين [2022]

أفكار مشاريع البيانات الضخمة

البيانات الضخمة موضوع مثير. يساعدك في العثور على الأنماط والنتائج التي لم تكن لتلاحظها بطريقة أخرى. هذه المهارة مطلوبة بشدة ، ويمكنك التقدم بسرعة في حياتك المهنية من خلال تعلمها. لذا ، إذا كنت مبتدئًا في مجال البيانات الضخمة ، فإن أفضل ما يمكنك فعله هو العمل على بعض أفكار مشاريع البيانات الضخمة.

نحن ، هنا في upGrad ، نؤمن بالمنهج العملي لأن المعرفة النظرية وحدها لن تساعد في بيئة العمل في الوقت الفعلي. في هذه المقالة ، سنستكشف بعض أفكار مشاريع البيانات الضخمة المثيرة للاهتمام والتي يمكن للمبتدئين العمل عليها لاختبار معرفتهم بالبيانات الضخمة. في هذه المقالة ، ستجد أفضل أفكار مشاريع البيانات الضخمة للمبتدئين للحصول على خبرة عملية في البيانات الضخمة

ومع ذلك ، فإن معرفة نظرية البيانات الضخمة وحدها لن يساعدك كثيرًا. ستحتاج إلى ممارسة ما تعلمته.
لكن كيف ستفعل ذلك؟

يمكنك ممارسة مهارات البيانات الضخمة الخاصة بك في مشاريع البيانات الضخمة. المشاريع هي طريقة رائعة لاختبار مهاراتك. إنها أيضًا رائعة لسيرتك الذاتية.

لن تصدق كيف غير هذا البرنامج مسيرة الطلاب

ما هي المشاكل التي قد تواجهها في القيام بمشاريع البيانات الضخمة

البيانات الضخمة موجودة في العديد من الصناعات. لذلك ستجد مجموعة متنوعة من موضوعات مشاريع البيانات الضخمة للعمل عليها أيضًا.

بصرف النظر عن المجموعة الواسعة من أفكار المشاريع ، هناك مجموعة من التحديات التي يواجهها محلل البيانات الضخمة أثناء العمل في مثل هذه المشاريع.

هم كالتالي:

حلول مراقبة محدودة

يمكنك مواجهة مشكلات أثناء مراقبة بيئات الوقت الفعلي نظرًا لعدم توفر العديد من الحلول لهذا الغرض.

لهذا السبب يجب أن تكون على دراية بالتقنيات التي ستحتاج إلى استخدامها في تحليل البيانات الضخمة قبل أن تبدأ العمل في مشروع.

مسائل توقيت

هناك مشكلة شائعة بين تحليل البيانات وهي زمن انتقال المخرجات أثناء التمثيل الافتراضي للبيانات. تتطلب معظم هذه الأدوات أداءً عالي المستوى ، مما يؤدي إلى مشاكل زمن الوصول هذه.

نظرًا للكمون في إنشاء المخرجات ، تنشأ مشكلات التوقيت مع التمثيل الافتراضي للبيانات.

متطلبات البرمجة عالية المستوى

عند العمل في مشاريع تحليلات البيانات الضخمة ، قد تواجه أدوات أو مشاكل تتطلب برمجة نصية بمستوى أعلى مما أنت معتاد عليه.

في هذه الحالة ، يجب أن تحاول معرفة المزيد عن المشكلة وأن تسأل الآخرين عنها.

خصوصية البيانات وأمنها

أثناء العمل على البيانات المتاحة لك ، عليك التأكد من أن جميع البيانات تظل آمنة وخصوصية.

يمكن أن يؤدي تسرب البيانات إلى تدمير مشروعك وكذلك عملك. أحيانًا يقوم المستخدمون بتسريب البيانات أيضًا ، لذلك عليك أن تضع ذلك في اعتبارك.

عدم توفر الأدوات

لا يمكنك إجراء اختبار شامل باستخدام أداة واحدة فقط. يجب عليك معرفة الأدوات التي ستحتاج إلى استخدامها لإكمال مشروع معين.

عندما لا يكون لديك الأداة المناسبة في جهاز معين ، فقد يضيع الكثير من الوقت ويسبب الكثير من الإحباط.

لهذا السبب يجب أن يكون لديك الأدوات المطلوبة قبل البدء في المشروع.

مجموعات البيانات كبيرة جدًا

يمكنك العثور على مجموعة بيانات كبيرة جدًا ولا يمكنك التعامل معها. أو قد تحتاج إلى التحقق من المزيد من البيانات لإكمال المشروع أيضًا.

تأكد من تحديث بياناتك بانتظام لحل هذه المشكلة. من الممكن أيضًا أن تكون بياناتك مكررة ، لذا يجب عليك إزالتها أيضًا.

أثناء العمل في مشاريع البيانات الضخمة ، ضع في اعتبارك النقاط التالية لحل هذه التحديات:

• استخدم المجموعة الصحيحة من الأجهزة وكذلك أدوات البرامج للتأكد من عدم إعاقة عملك لاحقًا بسبب عدم وجوده.
• تحقق من بياناتك بدقة وتخلص من أي تكرارات.
• اتبع مناهج التعلم الآلي لتحسين الكفاءة والنتائج.
• ما هي التقنيات التي ستحتاج لاستخدامها في مشاريع تحليلات البيانات الضخمة:

نوصي بالتقنيات التالية لمشاريع البيانات الضخمة على مستوى المبتدئين:

• قواعد البيانات مفتوحة المصدر
• C ++ ، Python
• حلول السحابة (مثل Azure و AWS)
• ساس
• R (لغة برمجة)
• تابلوه
• PHP وجافا سكريبت

ستساعدك كل من هذه التقنيات في قطاع مختلف. على سبيل المثال ، ستحتاج إلى استخدام الحلول السحابية لتخزين البيانات والوصول إليها.

من ناحية أخرى ، ستحتاج إلى استخدام R لاستخدام أدوات علم البيانات. هذه هي جميع المشكلات التي تحتاج إلى مواجهتها وإصلاحها عند العمل على أفكار مشاريع البيانات الضخمة.

إذا لم تكن معتادًا على أي من التقنيات التي ذكرناها أعلاه ، فيجب أن تتعلم عنها قبل العمل في مشروع. كلما جربت المزيد من أفكار مشاريع البيانات الضخمة ، زادت الخبرة التي تكتسبها.

خلاف ذلك ، ستكون عرضة لارتكاب الكثير من الأخطاء التي كان من الممكن تجنبها بسهولة.

إذن ، إليك بعض أفكار مشروع البيانات الضخمة التي يمكن للمبتدئين العمل عليها:

أفكار مشروع البيانات الضخمة: مستوى المبتدئين

قائمة أفكار مشاريع البيانات الضخمة للطلاب مناسبة للمبتدئين ، وأولئك الذين بدأوا للتو في استخدام البيانات الضخمة. ستساعدك أفكار مشاريع البيانات الضخمة هذه على المضي قدمًا في جميع الجوانب العملية التي تحتاجها للنجاح في حياتك المهنية كمطور للبيانات الضخمة.

علاوة على ذلك ، إذا كنت تبحث عن أفكار لمشاريع البيانات الضخمة للعام الأخير ، فستساعدك هذه القائمة على المضي قدمًا. لذلك ، دون مزيد من اللغط ، دعنا ننتقل مباشرة إلى بعض أفكار مشاريع البيانات الضخمة التي ستقوي قاعدتك وتسمح لك بتسلق السلم.

نحن نعلم مدى صعوبة العثور على أفكار المشروع الصحيحة كمبتدئ. أنت لا تعرف ما يجب أن تعمل عليه ، ولا ترى كيف ستفيدك.

لهذا السبب قمنا بإعداد القائمة التالية لمشاريع البيانات الضخمة حتى تتمكن من البدء في العمل عليها: لنبدأ بأفكار مشاريع البيانات الضخمة.

1. تصنيف بيانات الدخل لتعداد 1994

يعد العمل في هذا المشروع من أفضل الأفكار لبدء تجربة مشاريع البيانات الضخمة للطلاب. سيتعين عليك بناء نموذج للتنبؤ بما إذا كان دخل الفرد في الولايات المتحدة أكثر أو أقل من 50000 دولار بناءً على البيانات المتاحة.

يعتمد دخل الفرد على العديد من العوامل ، وسيتعين عليك مراعاة كل عامل منها.

يمكنك العثور على بيانات هذا المشروع هنا .

2. تحليل معدلات الجريمة في شيكاغو

تستعين وكالات تطبيق القانون بالبيانات الضخمة للعثور على أنماط الجرائم التي تحدث. القيام بذلك يساعد الوكالات في التنبؤ بالأحداث المستقبلية ويساعدها في التخفيف من معدلات الجريمة.

سيتعين عليك البحث عن الأنماط وإنشاء النماذج ثم التحقق من صحة النموذج الخاص بك.

يمكنك الحصول على بيانات هذا المشروع هنا .

3. مشروع التنقيب عن النصوص

هذه واحدة من أفكار مشروع التعلم العميق الممتازة للمبتدئين. هناك طلب كبير على التنقيب عن النص ، وسيساعدك كثيرًا في إظهار نقاط قوتك كعالم بيانات. في هذا المشروع ، سيتعين عليك إجراء تحليل نصي وتصور للمستندات المقدمة.

سيكون عليك استخدام تقنيات عملية اللغة الطبيعية لهذه المهمة.

يمكنك الحصول على البيانات هنا .

أفكار مشاريع البيانات الضخمة: المستوى المتقدم

4. البيانات الضخمة للأمن السيبراني

سيبحث هذا المشروع في علاقات التبعية طويلة الأمد والثابتة في كميات كبيرة من البيانات. الهدف الرئيسي لمشروع البيانات الضخمة هذا هو مكافحة مشاكل الأمن السيبراني في العالم الحقيقي من خلال استغلال اتجاهات الكشف عن نقاط الضعف باستخدام بيانات السلاسل الزمنية المعقدة متعددة المتغيرات. يسعى مشروع الأمن السيبراني هذا إلى إنشاء إطار عمل إحصائي مبتكر وقوي لمساعدتك على اكتساب فهم متعمق لديناميكيات الكشف وهياكل الاعتماد المثيرة للاهتمام الخاصة بها.

5. التنبؤ بالحالة الصحية

هذه واحدة من أفكار مشاريع البيانات الضخمة المثيرة للاهتمام. تم تصميم مشروع البيانات الضخمة هذا للتنبؤ بالحالة الصحية بناءً على مجموعات البيانات الضخمة. وسيشمل إنشاء نموذج للتعلم الآلي يمكنه تصنيف المستخدمين بدقة وفقًا لسماتهم الصحية لتأهيلهم على أنهم يعانون من أمراض القلب أو لا يعانون منها. أشجار القرار هي أفضل طريقة للتعلم الآلي للتصنيف ، وبالتالي فهي أداة التنبؤ المثالية لهذا المشروع. سيساعد نهج اختيار الميزة في تعزيز دقة تصنيف نموذج ML.

6. كشف الشذوذ في الخوادم السحابية

في هذا المشروع ، سيتم تنفيذ نهج اكتشاف الشذوذ لتدفق مجموعات البيانات الكبيرة. سيكتشف المشروع المقترح الحالات الشاذة في الخوادم السحابية من خلال الاستفادة من خوارزميتين أساسيتين - تلخيص الحالة ونموذج ماركوف المخفي الجديد المتداخل القوس (NAHSMM). في حين أن تلخيص الحالة سوف يستخرج حالات انعكاس سلوك الاستخدام من التسلسلات الأولية ، فإن NAHSMM سيخلق خوارزمية للكشف عن الشذوذ مع وحدة الطب الشرعي للحصول على عتبة السلوك الطبيعي في مرحلة التدريب.

7. التوظيف لمحات وظائف البيانات الضخمة

التوظيف هو مسؤولية وظيفية صعبة لقسم الموارد البشرية في أي شركة. هنا ، سننشئ مشروع بيانات ضخمة يمكنه تحليل كميات هائلة من البيانات التي تم جمعها من منشورات وظائف حقيقية منشورة على الإنترنت. يتضمن المشروع ثلاث خطوات:

• حدد أربع مجموعات وظيفية للبيانات الضخمة في مجموعة البيانات المحددة.
• حدد تسع مجموعات متجانسة من مهارات البيانات الضخمة التي تحظى بتقدير كبير من قبل الشركات.
• قم بتمييز كل مجموعة وظائف من مجموعات البيانات الضخمة وفقًا لمستوى الكفاءة المطلوب لكل مجموعة من مهارات البيانات الضخمة.

الهدف من هذا المشروع هو مساعدة قسم الموارد البشرية في العثور على تعيينات أفضل لأدوار وظائف البيانات الضخمة.

8. كشف المستخدم الضار في جمع البيانات الضخمة

هذه واحدة من أفكار مشاريع التعلم العميق الشائعة. عند الحديث عن مجموعات البيانات الضخمة ، فإن مصداقية (موثوقية) المستخدمين لها أهمية قصوى. في هذا المشروع ، سنحسب عامل الموثوقية للمستخدمين في مجموعة بيانات ضخمة معينة. لتحقيق ذلك ، سيقوم المشروع بتقسيم الجدارة بالثقة إلى ألفة وجدارة بالثقة. علاوة على ذلك ، سيتم تقسيم جميع المشاركين إلى مجموعات صغيرة وفقًا لعامل التشابه الجدير بالثقة ثم حساب مصداقية كل مجموعة على حدة لتقليل التعقيد الحسابي. تسمح استراتيجية التجميع هذه للمشروع بتمثيل مستوى الثقة لمجموعة معينة ككل.

9. تحليل السلوك السياحي

هذه واحدة من أفكار مشاريع البيانات الضخمة الممتازة. تم تصميم مشروع البيانات الضخمة هذا لتحليل السلوك السياحي لتحديد اهتمامات السائحين والمواقع الأكثر زيارة ، وبالتالي ، توقع متطلبات السياحة المستقبلية. يتضمن المشروع أربع خطوات:

• معالجة البيانات الوصفية النصية لاستخراج قائمة بالاهتمام المرشحين من الصور ذات العلامات الجغرافية.
• تجميع البيانات الجغرافية لتحديد المواقع السياحية الشهيرة لكل من الاهتمامات السياحية المحددة.
• تحديد صورة ممثل لكل مصلحة سياحية.
• نمذجة السلاسل الزمنية لإنشاء بيانات السلاسل الزمنية عن طريق حساب عدد السياح على أساس شهري.

10. تسجيل الائتمان

يسعى هذا المشروع إلى استكشاف قيمة البيانات الضخمة لتسجيل الائتمان. الفكرة الأساسية وراء هذا المشروع هي التحقيق في أداء كل من النماذج الإحصائية والاقتصادية. للقيام بذلك ، ستستخدم مجموعة فريدة من مجموعات البيانات التي تحتوي على سجلات تفاصيل المكالمات جنبًا إلى جنب مع معلومات حساب الائتمان والخصم للعملاء لإنشاء بطاقات أداء مناسبة لمقدمي طلبات بطاقات الائتمان. سيساعد هذا في التنبؤ بالجدارة الائتمانية لمقدمي طلبات بطاقات الائتمان.

11. التنبؤ بأسعار الكهرباء

هذه واحدة من أفكار مشاريع البيانات الضخمة المثيرة للاهتمام. تم تصميم هذا المشروع بشكل صريح للتنبؤ بأسعار الكهرباء من خلال الاستفادة من مجموعات البيانات الضخمة. يستغل النموذج مصنف SVM للتنبؤ بسعر الكهرباء. ومع ذلك ، خلال مرحلة التدريب في تصنيف SVM ، سيتضمن النموذج حتى الميزات غير ذات الصلة والمتكررة التي تقلل من دقة التنبؤ. لمعالجة هذه المشكلة ، سوف نستخدم طريقتين - تحليل الارتباط الرمادي (GCA) وتحليل مكونات المبدأ. تساعد هذه الأساليب في تحديد الميزات المهمة مع التخلص من جميع العناصر غير الضرورية ، وبالتالي تحسين دقة تصنيف النموذج.

12. BusBeat

BusBeat هو نظام مبكر للكشف عن الأحداث يستخدم مسارات GPS للسيارات الدورية التي تسير بشكل روتيني في منطقة حضرية. يقترح هذا المشروع استيفاء البيانات وتقنيات اكتشاف الأحداث المستندة إلى الشبكة لتنفيذ الكشف المبكر عن الأحداث باستخدام بيانات مسار GPS بنجاح. تساعد تقنية استيفاء البيانات على استعادة القيم المفقودة في بيانات GPS باستخدام الميزة الأساسية للسيارات الدورية ، ويقدر تحليل الشبكة موقع مكان الحدث.

13. Yandex.Traffic

وُلدت Yandex.Traffic عندما قررت Yandex استخدام مهاراتها المتقدمة في تحليل البيانات لتطوير تطبيق يمكنه تحليل المعلومات التي تم جمعها من مصادر متعددة وعرض خريطة في الوقت الفعلي لظروف حركة المرور في المدينة.

بعد جمع كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة ، تقوم Yandex.Traffic بتحليل البيانات لرسم خريطة لنتائج دقيقة على خريطة مدينة معينة عبر Yandex.Maps ، خدمة الخرائط المستندة إلى الويب من Yandex. ليس ذلك فحسب ، يمكن لـ Yandex.Traffic أيضًا حساب متوسط ​​مستوى الازدحام على مقياس من 0 إلى 10 للمدن الكبيرة التي تعاني من مشاكل ازدحام مروري خطيرة. مصادر المرور Yandex مصادر المعلومات مباشرة من أولئك الذين يقومون بإنشاء حركة المرور لرسم صورة دقيقة للازدحام المروري في المدينة ، وبالتالي السماح للسائقين بمساعدة بعضهم البعض.

مواضيع إضافية

• توقع البيانات المفقودة الفعالة باستخدام السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات على Apache Spark
• الحفاظ على سرية نموذج البيانات الضخمة واكتشاف البريد العشوائي التعاوني
• توقع النتائج المتعددة من النوع المختلط باستخدام النموذج في تطبيق الرعاية الصحية
• استخدم آلية MapReduce مبتكرة وقياس ضغط البيانات الدلالية لـ HDT الكبير
• نصوص طبية نموذجية للتمثيل الموزع (تخطي نهج الجرام)

خاتمة

في هذه المقالة ، قمنا بتغطية أهم أفكار مشاريع البيانات الضخمة . بدأنا ببعض المشاريع المبتدئة التي يمكنك حلها بسهولة. بمجرد الانتهاء من هذه المشاريع البسيطة ، أقترح عليك العودة وتعلم بعض المفاهيم الإضافية ثم تجربة المشاريع الوسيطة. عندما تشعر بالثقة ، يمكنك عندئذٍ معالجة المشاريع المتقدمة. إذا كنت ترغب في تحسين مهاراتك في استخدام البيانات الضخمة ، فأنت بحاجة إلى الحصول على أفكار مشاريع البيانات الضخمة هذه.

سيساعدك العمل في مشاريع البيانات الضخمة في العثور على نقاط القوة والضعف لديك. سيمنحك إكمال هذه المشاريع تجربة واقعية للعمل كعالم بيانات.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.

تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.