أهم 4 أفكار لمشروع تحليل البيانات: مبتدئ إلى مستوى خبير [2022]

يمكن أن يوفر تحليل البيانات طريقة واعدة لبدء حياتك المهنية ، ولكن المفتاح لجذب الانتباه من قبل أي صاحب عمل محتمل هو جعل مشاريع تحليلات البيانات الخاصة بك قابلة للتقديم. يجب أن يعمل محلل البيانات الطموح في مجالات مختلفة والحصول على رؤى يمكن أن تترجم إلى فكرة مشروع محلل البيانات البارز التالي !

في الوقت الحالي ، تبحث الشركات عن محللي بيانات على دراية بالتحديات في صناعة معينة ، وبالتالي تجد أي مشاريع ذات صلة في سيرتهم الذاتية. قد تكون مهمة شاقة لاتخاذ قرار بشأن فكرة مشروع فقط للشعور بالخوف من رموزها الضخمة ومفهومها المفرط. هذا هو بالضبط سبب تقديمنا لك دمجًا لأفكار مشاريع تحليل البيانات التي من شأنها أن تساعدك على ممارسة العمل الذكي مع مجموعات البيانات الضخمة. تعد تحليلات البيانات جزءًا أساسيًا من دورات علوم البيانات عبر الإنترنت.

قبل أن تبدأ ، يجب أن تفهم أنواع المشاريع التي قد ترغب في العمل معها:

مبتدئ: يمكن أن تكون المشاريع في هذه المستويات مألوفة جدًا ومريحة للعمل. لأي شخص يبدأ في تحليل البيانات ، لن تتطلب مثل هذه المشاريع تقنيات تطبيق ضخمة. بدلاً من ذلك ، بمساعدة الخوارزميات البسيطة ، يمكنك المضي قدمًا بسهولة.

متوسط: يتضمن هذا بشكل عام العمل مع مجموعات البيانات المتوسطة إلى الكبيرة ويتطلب فهماً سليماً لمبادئ التنقيب في البيانات. قد يتطلب أيضًا تطبيق تقنيات التعلم الآلي وبالتالي يوصى به لمحللي البيانات المخضرمين.

متقدم أو خبير: بالنسبة للمحاربين القدامى في الصناعة الذين يتطلعون إلى بناء مشاريع طموحة تستند إلى مجموعات بيانات واقعية ، يمكن أن تكون هذه المشاريع ذهبية. من الشبكات العصبية إلى التحليل المتعمق للبيانات عالية الأبعاد ، يتطلب الأمر مزيجًا مثاليًا من الإبداع والخبرة والرؤى لمثل هذه المشاريع.

قراءة: 14 تحليلات بيانات رائعة من تطبيقات الحياة الواقعية

أفكار مشروع تحليلات البيانات - مستوى المبتدئين

1. مشاريع تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)

تظل وظيفة محلل البيانات غير مكتملة بدون تحليل البيانات الاستكشافية - المرحلة التي يتم فيها النظر في البيانات ووضع الأنماط أو النتائج. يوفر ملخصًا للخصائص العامة في تحليل البيانات وفهمها باستخدام تقنيات نمذجة البيانات. ما كان سيستغرق جلسات طويلة وشاملة للعثور على الحالات الشاذة في الأرقام ، فإن تحليل البيانات الاستكشافية هو الطريقة المثلى لإنجاز ذلك.

يمكن عمل EDA بشكل عام بطريقتين: أولاً ، بمساعدة الرسومات أو غير الرسومية ، والثانية بكميات أحادية المتغير أو ثنائية المتغير. للاستمرار في أي مشروع لتحليل البيانات ، يمكن أن يثبت مجتمع IBM Analytics أنه مورد وافر.

الموضوعات التي يمكن أن تكون مفيدة أثناء بناء مشروع EDA هي:

• فهم البيانات والتوصل إلى فرضية ذات مغزى وذات صلة
• حل المشكلات باستخدام تصورات البيانات أو الخوارزميات
• اكتشاف اتجاهات البيانات
• فهم العلاقة بين المتغيرات والتفاعل مع تصورات البيانات في شكل قطع.

يمكن أن تكون الدراسة الميدانية ذات الصلة هي الصناعة الصحية حيث يمكنك المساعدة بعدة طرق ، من فهم اتجاهات مواعيد الطبيب المفقودة إلى نقص قطع المعدات.

2. تحليل المشاعر

بالنسبة لمحللي البيانات ، يمكن أن يكون الهدف من وجود مشروع لتحليل المشاعر هو فهم الاستقطاب الإيجابي أو السلبي للمشاهدين بناءً على مشاعرهم. يمكن أن تساعد عمليات الاستخراج هذه في معرفة وجهة النظر العامة لمشاهديك حول فكرة معينة ، بناءً على آرائهم التي يتم مشاركتها على مواقع الويب ، ومقابض الوسائط الاجتماعية ، وما إلى ذلك. يمكن أن تكون الفئات المختلفة سعيدة ، وغاضبة ، وحزينة ، وفضولية ، وما إلى ذلك.

للمحترفين الذين يستخدمون إطار العمل ، يمكن لـ R أيضًا العثور على مجموعة البيانات ذات الصلة في حزمة "janeaustenR". نظرًا لأن الاختلاف يعتمد على سحابة الكلمات ، يمكن أن يكون هناك اختلافات واضحة بين مجموعات البيانات والمشاعر المقابلة لها. يمكن أن تكون مشاريع تحليل البيانات هذه مفيدة في:

إدارة السمعة عبر الإنترنت لأي علامة تجارية - مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي

• مفيد بشكل خاص في تتبع وفهم التصور العام للمستهلكين حول علامتك التجارية
• تسليط الضوء على مجالات الاهتمام الرئيسية
• أي تطورات ، مثل تحديثات حملة المؤثرين

تحليل المنافسين

• تساعدك على اكتساب رؤى حصرية حول السوق والبقاء في صدارة منافسيك
• جمع المعلومات عبر منصات رقمية مختلفة
• تطوير ذكاء الأعمال

قراءة: يجب قراءة 26 أسئلة وأجوبة مقابلة محلل البيانات

أفكار مشروع تحليلات البيانات - المستوى المتوسط

3. بناء روبوتات المحادثة

تعتبر روبوتات الدردشة ضرورية للأعمال التجارية عبر الإنترنت ، حيث تتجه وظائفها العديدة. يمكن أن تكون مفيدة في أتمتة عمليات خدمة العملاء ، فضلاً عن توفير الوقت والموارد. بفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، تنتشر روبوتات المحادثة القوية في كل مكان حولنا - من الرسائل الآلية لتطبيقات المراسلة إلى الأجهزة الذكية القابلة للارتداء.

برنامج chatbot هو برنامج ذكي يحاكي تفاعلًا حقيقيًا مع المستخدمين عبر واجهة دردشة. بهذه الطريقة ، تتفاعل هذه الروبوتات مع أي استفسارات مكتوبة أو منطوقة وتستوعب المحادثة. نظرًا لأنهم يدركون أنفسهم ، فكلما زاد التفاعل لديهم ، أصبحوا أكثر ذكاءً.

كمحلل بيانات ، يتمثل التحدي الحقيقي في فهم جودة أداء روبوت المحادثة ، بناءً على إمكانية استيعاب طلبات المستخدمين وكذلك قدرته على نقلها بوضوح إلى المستخدمين. نظرًا لأن روبوتات الدردشة يمكن أن تكون إما خاصة بالمجال وتتطلب برامج الدردشة لحل المشكلات والمجال المفتوح حيث يمكن للمستخدمين تقديم استفسار من أي صناعة - فهناك مجال كبير للمشروع.

باستخدام ملف مجموعة بيانات Python و Intents json ، يحتاج المحلل إلى النظر في مجموعات البيانات الضخمة واللغات الصعبة بمساعدة نماذج متعددة. يمكن أن تساعد هذه النماذج في تعزيز وتحسين دعم العملاء.

الخروج: راتب محلل البيانات في الهند

أفكار مشروع تحليلات البيانات - مستوى الخبراء

4. نظام توصية الفيلم

قد لا تكون إحدى الطرق الأساسية لإنشاء خدمات مخصصة للمستخدم ، وهي بناء نظام مستقر لتوصية الأفلام ، سهلة كما تبدو. نظرًا لأن المفهوم يعتمد على طريقة النقر المجردة ، فستكون هناك تطبيقات ضخمة للتعلم الآلي. ستحتاج إلى وصول مكثف إلى مجموعات البيانات الكبيرة من محفوظات استعراض أفلام المستخدمين وتفضيلاتهم والمزيد.

قد تساعد طرق مثل التصفية التعاونية في فهم سلوك المستخدم. لذلك ، لإزالة أي ثغرات أمنية في النظام ، يمكنك استخدام أطر عمل مثل R ومجموعة البيانات MovieLens. يمكن أيضًا أن يكون عامل المصفوفة واختيار نموذج المفاجأة مفيدًا للتوجيه عبر مجموعات البيانات.

يمكن لمشاريع تحليل البيانات ، التي تستخدمها علامات تجارية مثل Netflix ، أن تعني عملاً شاقًا ، حتى بالنسبة لخبراء الصناعة.

اقرأ أيضًا: مشاريع علوم البيانات في R

ملخص

أفضل طريقة لإظهار مهاراتك هي العمل على أفكار جديدة وفريدة من نوعها لمشروع تحليل البيانات . لن يأتي ذلك إلا عندما تكتسب خبرة في هذا المجال وتتعرض لمختلف التحديات المتخصصة في الصناعة. قبل كل شيء ، البقاء إيجابيا وبناء المشاريع هو الطريق الصحيح للقيام بذلك!

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في علوم البيانات والذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1- على - 1 مع موجهين في الصناعة ، وأكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.

استعد لمهنة المستقبل

تقدم الآن للحصول على درجة الماجستير في علوم البيانات