13 ultimative Ideen und Themen für Big-Data-Projekte für Anfänger [2022]

Big-Data-Projektideen

Big Data ist ein spannendes Thema. Es hilft Ihnen, Muster und Ergebnisse zu finden, die Sie sonst nicht bemerkt hätten. Diese Fähigkeit ist sehr gefragt, und Sie können Ihre Karriere schnell vorantreiben, indem Sie sie lernen. Wenn Sie also ein Big-Data-Anfänger sind, können Sie am besten an einigen Big-Data-Projektideen arbeiten.

Wir von upGrad glauben an einen praktischen Ansatz, da theoretisches Wissen allein in einer Echtzeit-Arbeitsumgebung nicht weiterhilft. In diesem Artikel werden wir einige interessante Big-Data-Projektideen untersuchen, an denen Anfänger arbeiten können, um ihr Big-Data-Wissen auf die Probe zu stellen. In diesem Artikel finden Sie die besten Big-Data-Projektideen für Anfänger, um praktische Erfahrungen mit Big Data zu sammeln

Die Theorie von Big Data allein zu kennen, wird Ihnen jedoch nicht viel helfen. Sie müssen üben, was Sie gelernt haben.
Aber wie würden Sie das tun?

Ihre Big-Data-Fähigkeiten können Sie in Big-Data-Projekten üben. Projekte sind eine großartige Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu testen. Sie eignen sich auch hervorragend für Ihren Lebenslauf.

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Welche Probleme Sie bei der Durchführung von Big Data-Projekten haben könnten

Big Data ist in zahlreichen Branchen präsent. Sie finden also auch eine Vielzahl von Big-Data-Projektthemen, an denen Sie arbeiten können.

Abgesehen von der Vielfalt der Projektideen gibt es eine Reihe von Herausforderungen, denen sich ein Big-Data-Analyst bei der Arbeit an solchen Projekten stellen muss.

Sie sind die folgenden:

Begrenzte Überwachungslösungen

Bei der Überwachung von Echtzeitumgebungen können Probleme auftreten, da für diesen Zweck nicht viele Lösungen verfügbar sind.

Deshalb sollten Sie sich mit den Technologien vertraut machen, die Sie für die Big-Data-Analyse benötigen, bevor Sie mit der Arbeit an einem Projekt beginnen.

Zeitprobleme

Ein häufiges Problem bei der Datenanalyse ist die Ausgabelatenz während der Datenvirtualisierung. Die meisten dieser Tools erfordern eine hohe Leistung, was zu diesen Latenzproblemen führt.

Aufgrund der Latenz bei der Ausgabeerzeugung treten Timing-Probleme bei der Virtualisierung von Daten auf.

Die Anforderung von High-Level-Scripting

Bei der Arbeit an Big-Data-Analyseprojekten stoßen Sie möglicherweise auf Tools oder Probleme, die eine Skripterstellung auf höherer Ebene erfordern, als Sie es gewohnt sind.

In diesem Fall sollten Sie versuchen, mehr über das Problem zu erfahren und andere danach fragen.

Datenschutz und Sicherheit

Während Sie an den Ihnen zur Verfügung stehenden Daten arbeiten, müssen Sie sicherstellen, dass alle Daten sicher und privat bleiben.

Datenlecks können sowohl Ihr Projekt als auch Ihre Arbeit verheeren. Manchmal verlieren Benutzer auch Daten, also müssen Sie das im Hinterkopf behalten.

Nichtverfügbarkeit von Tools

Sie können keine End-to-End-Tests mit nur einem Tool durchführen. Sie sollten herausfinden, welche Tools Sie verwenden müssen, um ein bestimmtes Projekt abzuschließen.

Wenn Sie an einem bestimmten Gerät nicht das richtige Werkzeug haben, kann das viel Zeit verschwenden und viel Frustration verursachen.

Deshalb sollten Sie bereits vor Beginn des Projekts über die erforderlichen Tools verfügen.

Zu große Datensätze

Sie können auf einen Datensatz stoßen, der zu groß für Sie ist. Oder Sie müssen möglicherweise weitere Daten überprüfen, um das Projekt abzuschließen.

Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Daten regelmäßig aktualisieren, um dieses Problem zu lösen. Es ist auch möglich, dass Ihre Daten Duplikate enthalten, daher sollten Sie diese ebenfalls entfernen.

Beachten Sie bei der Arbeit an Big-Data-Projekten die folgenden Punkte, um diese Herausforderungen zu meistern:

• Verwenden Sie die richtige Kombination aus Hardware- und Software-Tools, um sicherzustellen, dass Ihre Arbeit später nicht durch das Fehlen derselben behindert wird.
• Überprüfen Sie Ihre Daten gründlich und beseitigen Sie Duplikate.
• Folgen Sie Machine-Learning-Ansätzen für bessere Effizienz und Ergebnisse.
• Welche Technologien müssen Sie in Big Data Analytics-Projekten verwenden:

Wir empfehlen die folgenden Technologien für Big-Data-Projekte auf Anfängerniveau:

• Open-Source-Datenbanken
• C++, Python
• Cloud-Lösungen (wie Azure und AWS)
• SAS
• R (Programmiersprache)
• Tableau
• PHP und Javascript

Jede dieser Technologien hilft Ihnen in einem anderen Sektor. Beispielsweise müssen Sie Cloud-Lösungen für die Datenspeicherung und den Zugriff verwenden.

Andererseits müssen Sie R verwenden, um Data-Science-Tools zu verwenden. Dies sind alle Probleme, denen Sie sich stellen und die Sie lösen müssen, wenn Sie an Big-Data-Projektideen arbeiten.

Wenn Sie mit keiner der oben genannten Technologien vertraut sind, sollten Sie sich vor der Arbeit an einem Projekt damit vertraut machen. Je mehr Big-Data-Projektideen Sie ausprobieren, desto mehr Erfahrung sammeln Sie.

Andernfalls würden Sie anfällig für viele Fehler sein, die Sie leicht hätten vermeiden können.

Hier sind also ein paar Ideen für Big-Data-Projekte, an denen Anfänger arbeiten können:

Ideen für Big-Data-Projekte: Anfänger

Diese Liste mit Big-Data-Projektideen für Studenten ist für Anfänger und diejenigen geeignet, die gerade erst mit Big Data beginnen. Diese Big-Data-Projektideen bringen Sie mit allen praktischen Aspekten in Schwung, die Sie für eine erfolgreiche Karriere als Big-Data-Entwickler benötigen.

Wenn Sie außerdem nach Big-Data-Projektideen für das letzte Jahr suchen, sollte Sie diese Liste in Schwung bringen. Lassen Sie uns also ohne weiteres auf einige Big-Data-Projektideen eingehen, die Ihre Basis stärken und es Ihnen ermöglichen, die Leiter nach oben zu klettern.

Wir wissen, wie herausfordernd es ist, als Einsteiger die richtigen Projektideen zu finden. Sie wissen nicht, woran Sie arbeiten sollten, und Sie sehen nicht, wie es Ihnen nützen wird.

Aus diesem Grund haben wir die folgende Liste von Big-Data-Projekten vorbereitet, damit Sie mit der Arbeit beginnen können: Beginnen wir mit Big-Data-Projektideen.

1. Einkommensdaten der Volkszählung von 1994 klassifizieren

Eine der besten Ideen, um mit dem Experimentieren Ihrer praktischen Big-Data-Projekte für Studenten zu beginnen, ist die Arbeit an diesem Projekt. Sie müssen ein Modell erstellen, um vorherzusagen, ob das Einkommen einer Person in den USA auf der Grundlage der verfügbaren Daten mehr oder weniger als 50.000 US-Dollar beträgt.

Das Einkommen einer Person hängt von vielen Faktoren ab, und Sie müssen jeden von ihnen berücksichtigen.

Die Daten zu diesem Projekt finden Sie hier .

2. Analysieren Sie die Kriminalitätsraten in Chicago

Strafverfolgungsbehörden nutzen Big Data, um Muster in den begangenen Verbrechen zu finden. Dies hilft den Behörden bei der Vorhersage zukünftiger Ereignisse und hilft ihnen bei der Minderung der Kriminalitätsraten.

Sie müssen Muster finden, Modelle erstellen und Ihr Modell dann validieren.

Die Daten zu diesem Projekt erhalten Sie hier .

3. Text-Mining-Projekt

Dies ist eine der hervorragenden Deep-Learning-Projektideen für Anfänger. Text Mining ist sehr gefragt und wird Ihnen dabei helfen, Ihre Stärken als Data Scientist zu präsentieren. In diesem Projekt müssen Sie eine Textanalyse und Visualisierung der bereitgestellten Dokumente durchführen.

Für diese Aufgabe müssen Sie Natural Language Process Techniques verwenden.

Die Daten erhalten Sie hier .

Ideen für Big Data-Projekte: Fortgeschrittene Stufe

4. Big Data für die Cybersicherheit

In diesem Projekt werden die langfristigen und zeitinvarianten Abhängigkeitsbeziehungen in großen Datenmengen untersucht. Das Hauptziel dieses Big-Data-Projekts ist es, reale Cybersicherheitsprobleme zu bekämpfen, indem Trends zur Offenlegung von Schwachstellen mit komplexen multivariaten Zeitreihendaten ausgenutzt werden. Dieses Cybersicherheitsprojekt zielt darauf ab, einen innovativen und robusten statistischen Rahmen zu schaffen, der Ihnen hilft, ein tiefes Verständnis der Offenlegungsdynamik und ihrer faszinierenden Abhängigkeitsstrukturen zu erlangen.

5. Vorhersage des Gesundheitszustands

Dies ist eine der interessanten Big-Data-Projektideen. Dieses Big-Data-Projekt soll den Gesundheitszustand auf der Grundlage massiver Datensätze vorhersagen. Es wird die Erstellung eines maschinellen Lernmodells beinhalten, das Benutzer anhand ihrer Gesundheitsattribute genau klassifizieren kann, um sie als herzkrank zu qualifizieren oder nicht. Entscheidungsbäume sind die beste maschinelle Lernmethode für die Klassifizierung und daher das ideale Vorhersagewerkzeug für dieses Projekt. Der Merkmalsauswahlansatz trägt dazu bei, die Klassifizierungsgenauigkeit des ML-Modells zu verbessern.

6. Anomalieerkennung in Cloud-Servern

In diesem Projekt wird ein Ansatz zur Erkennung von Anomalien zum Streamen großer Datensätze implementiert. Das vorgeschlagene Projekt wird Anomalien in Cloud-Servern erkennen, indem es zwei Kernalgorithmen nutzt – die Zustandszusammenfassung und das neuartige versteckte Semi-Markov-Modell mit verschachtelten Bogen (NAHSMM). Während die Zustandszusammenfassung nutzungsverhaltensreflektierende Zustände aus Rohsequenzen extrahiert, wird NAHSMM einen Anomalieerkennungsalgorithmus mit einem forensischen Modul erstellen, um den normalen Verhaltensschwellenwert in der Trainingsphase zu erhalten.

7. Rekrutierung für Big-Data-Jobprofile

Die Rekrutierung ist eine herausfordernde Aufgabe der Personalabteilung eines jeden Unternehmens. Hier erstellen wir ein Big-Data-Projekt, das riesige Datenmengen analysieren kann, die aus online veröffentlichten realen Stellenangeboten gesammelt wurden. Das Projekt umfasst drei Schritte:

• Identifizieren Sie vier Big-Data-Jobfamilien im gegebenen Datensatz.
• Identifizieren Sie neun homogene Gruppen von Big-Data-Fähigkeiten, die von Unternehmen hoch geschätzt werden.
• Charakterisieren Sie jede Big-Data-Jobfamilie entsprechend dem Kompetenzniveau, das für jede Big-Data-Kompetenz erforderlich ist.

Das Ziel dieses Projekts ist es, der Personalabteilung dabei zu helfen, bessere Rekrutierungen für Big-Data-Jobrollen zu finden.

8. Erkennung böswilliger Benutzer bei der Erfassung von Big Data

Dies ist eine der Trendideen für Deep-Learning-Projekte. Wenn es um Big Data-Erfassungen geht, ist die Vertrauenswürdigkeit (Zuverlässigkeit) der Benutzer von größter Bedeutung. In diesem Projekt werden wir den Zuverlässigkeitsfaktor von Benutzern in einer bestimmten Big-Data-Sammlung berechnen. Um dies zu erreichen, wird das Projekt die Vertrauenswürdigkeit in Vertrautheits- und Ähnlichkeitsvertrauenswürdigkeit unterteilen. Darüber hinaus werden alle Teilnehmer gemäß dem Ähnlichkeits-Vertrauenswürdigkeitsfaktor in kleine Gruppen eingeteilt und dann die Vertrauenswürdigkeit jeder Gruppe separat berechnet, um die Rechenkomplexität zu reduzieren. Diese Gruppierungsstrategie ermöglicht es dem Projekt, das Vertrauensniveau einer bestimmten Gruppe als Ganzes darzustellen.

9. Analyse des Touristenverhaltens

Dies ist eine der hervorragenden Big-Data-Projektideen. Dieses Big-Data-Projekt soll das Touristenverhalten analysieren, um die Interessen der Touristen und die meistbesuchten Orte zu identifizieren und dementsprechend die zukünftige Tourismusnachfrage vorherzusagen. Das Projekt umfasst vier Schritte:

• Textliche Metadatenverarbeitung zum Extrahieren einer Liste von Interessenkandidaten aus geogetaggten Bildern.
• Clustering von geografischen Daten, um beliebte Touristenorte für jedes der identifizierten touristischen Interessen zu identifizieren.
• Repräsentativer Lichtbildausweis für jedes touristische Interesse.
• Zeitreihenmodellierung zur Erstellung von Zeitreihendaten durch Zählung der Anzahl der Touristen auf monatlicher Basis.

10. Kreditbewertung

Dieses Projekt versucht, den Wert von Big Data für die Kreditwürdigkeitsprüfung zu untersuchen. Die Hauptidee hinter diesem Projekt ist es, die Leistungsfähigkeit sowohl statistischer als auch ökonomischer Modelle zu untersuchen. Dazu wird eine einzigartige Kombination von Datensätzen verwendet, die Anrufdetails zusammen mit den Kredit- und Debitkontoinformationen von Kunden enthalten, um geeignete Scorecards für Kreditkartenantragsteller zu erstellen. Dies hilft, die Kreditwürdigkeit von Kreditkartenantragstellern vorherzusagen.

11. Strompreisprognose

Dies ist eine der interessanten Big-Data-Projektideen. Dieses Projekt ist explizit darauf ausgelegt, Strompreise durch die Nutzung von Big Data-Sets zu prognostizieren. Das Modell nutzt den SVM-Klassifikator, um den Strompreis vorherzusagen. Während der Trainingsphase in der SVM-Klassifizierung enthält das Modell jedoch sogar die irrelevanten und redundanten Merkmale, die seine Vorhersagegenauigkeit verringern. Um dieses Problem anzugehen, werden wir zwei Methoden verwenden – die Graukorrelationsanalyse (GCA) und die Hauptkomponentenanalyse. Diese Methoden helfen bei der Auswahl wichtiger Merkmale, während alle unnötigen Elemente eliminiert werden, wodurch die Klassifizierungsgenauigkeit des Modells verbessert wird.

12. BusBeat

BusBeat ist ein System zur Früherkennung von Ereignissen, das GPS-Trajektorien von periodisch fahrenden Autos nutzt, die routinemäßig in einem städtischen Gebiet fahren. Dieses Projekt schlägt Dateninterpolation und netzwerkbasierte Ereigniserkennungstechniken vor, um eine frühzeitige Ereigniserkennung mit GPS-Trajektoriendaten erfolgreich zu implementieren. Die Dateninterpolationstechnik hilft bei der Wiederherstellung fehlender Werte in den GPS-Daten unter Verwendung des primären Merkmals der periodischen Autos, und die Netzwerkanalyse schätzt den Ort eines Veranstaltungsortes.

13. Yandex.Verkehr

Yandex.Traffic wurde geboren, als Yandex beschloss, seine fortschrittlichen Datenanalysefähigkeiten zu nutzen, um eine App zu entwickeln, die aus mehreren Quellen gesammelte Informationen analysieren und eine Echtzeitkarte der Verkehrsbedingungen in einer Stadt anzeigen kann.

Nach dem Sammeln großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen analysiert Yandex.Traffic die Daten, um genaue Ergebnisse auf der Karte einer bestimmten Stadt über Yandex.Maps, den webbasierten Kartendienst von Yandex, abzubilden. Darüber hinaus kann Yandex.Traffic das durchschnittliche Stauniveau auf einer Skala von 0 bis 10 für große Städte mit ernsthaften Stauproblemen berechnen. Yandex.Traffic bezieht Informationen direkt von denjenigen, die Verkehr erzeugen, um ein genaues Bild von Verkehrsstaus in einer Stadt zu zeichnen, wodurch sich die Fahrer gegenseitig helfen können.

Zusätzliche Themen

• Vorhersage effektiv fehlender Daten durch die Verwendung von Multivariable Time Series auf Apache Spark
• Vertrauliche Wahrung des Big-Data-Paradigmas und Erkennung von kollaborativem Spam
• Prognostizieren Sie Multi-Outcome gemischter Typen mithilfe des Paradigmas in der Anwendung im Gesundheitswesen
• Verwenden Sie einen innovativen MapReduce-Mechanismus und skalieren Sie Big HDT Semantic Data Compression
• Modellieren Sie medizinische Texte für die verteilte Darstellung (basierend auf dem Skip-Gram-Ansatz)

Fazit

In diesem Artikel haben wir die besten Ideen für Big-Data-Projekte behandelt. Wir haben mit einigen Anfängerprojekten begonnen, die Sie mit Leichtigkeit lösen können. Wenn Sie mit diesen einfachen Projekten fertig sind, schlage ich vor, dass Sie zurückgehen, ein paar weitere Konzepte lernen und dann die Zwischenprojekte ausprobieren. Wenn Sie sich sicher fühlen, können Sie die fortgeschrittenen Projekte angehen. Wenn Sie Ihre Big-Data-Fähigkeiten verbessern möchten, müssen Sie diese Big-Data-Projektideen in die Hände bekommen.

Die Arbeit an Big-Data-Projekten wird Ihnen helfen, Ihre Stärken und Schwächen zu finden. Wenn Sie diese Projekte abschließen, erhalten Sie praktische Erfahrungen in der Arbeit als Datenwissenschaftler.

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