13 ideas y temas definitivos de proyectos de Big Data para principiantes [2022]

Ideas de proyectos de Big Data

Big Data es un tema apasionante. Le ayuda a encontrar patrones y resultados que de otro modo no habría notado. Esta habilidad tiene una gran demanda y puede avanzar rápidamente en su carrera al aprenderla. Entonces, si es un principiante de big data, lo mejor que puede hacer es trabajar en algunas ideas de proyectos de big data.

Nosotros, aquí en upGrad, creemos en un enfoque práctico ya que el conocimiento teórico por sí solo no será de ayuda en un entorno de trabajo en tiempo real. En este artículo, exploraremos algunas ideas interesantes de proyectos de big data en las que los principiantes pueden trabajar para poner a prueba sus conocimientos de big data. En este artículo, encontrará las mejores ideas de proyectos de big data para que los principiantes obtengan experiencia práctica en big data.

Sin embargo, conocer la teoría de los grandes datos por sí sola no te ayudará mucho. Tendrás que practicar lo que has aprendido.
Pero, ¿cómo harías eso?

Puede practicar sus habilidades de big data en proyectos de big data. Los proyectos son una excelente manera de poner a prueba tus habilidades. También son geniales para tu CV.

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Qué problemas podría enfrentar al hacer proyectos de Big Data

El big data está presente en numerosas industrias. Por lo tanto, también encontrará una amplia variedad de temas de proyectos de big data en los que trabajar.

Aparte de la amplia variedad de ideas de proyectos, hay un montón de desafíos que enfrenta un analista de big data mientras trabaja en dichos proyectos.

Ellos son los siguientes:

Soluciones de monitoreo limitadas

Puede enfrentar problemas al monitorear entornos en tiempo real porque no hay muchas soluciones disponibles para este propósito.

Es por eso que debe estar familiarizado con las tecnologías que necesitará usar en el análisis de big data antes de comenzar a trabajar en un proyecto.

Problemas de tiempo

Un problema común entre el análisis de datos es la latencia de salida durante la virtualización de datos. La mayoría de estas herramientas requieren un rendimiento de alto nivel, lo que genera estos problemas de latencia.

Debido a la latencia en la generación de salida, surgen problemas de sincronización con la virtualización de datos.

El requisito de secuencias de comandos de alto nivel

Cuando trabaje en proyectos de análisis de big data, es posible que encuentre herramientas o problemas que requieran secuencias de comandos de mayor nivel de lo que está familiarizado.

En ese caso, debe intentar aprender más sobre el problema y preguntar a otros sobre lo mismo.

Privacidad y seguridad de datos

Mientras trabaja en los datos disponibles para usted, debe asegurarse de que todos los datos permanezcan seguros y privados.

La fuga de datos puede causar estragos en su proyecto y en su trabajo. A veces, los usuarios también filtran datos, por lo que debe tenerlo en cuenta.

No disponibilidad de herramientas

No puede realizar pruebas de extremo a extremo con una sola herramienta. Debe averiguar qué herramientas necesitará usar para completar un proyecto específico.

Cuando no tiene la herramienta adecuada en un dispositivo específico, puede perder mucho tiempo y causar mucha frustración.

Es por eso que debe tener las herramientas necesarias antes de comenzar el proyecto.

Conjuntos de datos demasiado grandes

Puede encontrarse con un conjunto de datos que es demasiado grande para que lo maneje. O bien, es posible que también deba verificar más datos para completar el proyecto.

Asegúrese de actualizar sus datos regularmente para resolver este problema. También es posible que sus datos tengan duplicados, por lo que también debe eliminarlos.

Mientras trabaja en proyectos de big data, tenga en cuenta los siguientes puntos para resolver estos desafíos:

• Utilice la combinación correcta de herramientas de hardware y software para asegurarse de que su trabajo no se vea obstaculizado más adelante debido a la falta de las mismas.
• Verifique sus datos a fondo y elimine cualquier duplicado.
• Siga los enfoques de Machine Learning para una mejor eficiencia y resultados.
• ¿Cuáles son las tecnologías que necesitará usar en los proyectos de Big Data Analytics:

Recomendamos las siguientes tecnologías para proyectos de big data de nivel principiante:

• Bases de datos de código abierto
• C++, Pitón
• Soluciones en la nube (como Azure y AWS)
• S.A.S.
• R (lenguaje de programación)
• Cuadro
• PHP y JavaScript

Cada una de estas tecnologías te ayudará con un sector diferente. Por ejemplo, deberá utilizar soluciones en la nube para el almacenamiento y el acceso a los datos.

Por otro lado, deberá usar R para usar herramientas de ciencia de datos. Estos son todos los problemas que debe enfrentar y solucionar cuando trabaja en ideas de proyectos de big data.

Si no está familiarizado con ninguna de las tecnologías que mencionamos anteriormente, debe aprender sobre las mismas antes de trabajar en un proyecto. Cuantas más ideas de proyectos de big data pruebe, más experiencia ganará.

De lo contrario, sería propenso a cometer muchos errores que podría haber evitado fácilmente.

Entonces, aquí hay algunas ideas de Big Data Project en las que los principiantes pueden trabajar:

Ideas de proyectos de big data: nivel principiante

Esta lista de ideas de proyectos de big data para estudiantes es adecuada para principiantes y para aquellos que recién comienzan con big data. Estas ideas de proyectos de big data lo pondrán en marcha con todos los aspectos prácticos que necesita para tener éxito en su carrera como desarrollador de big data.

Además, si está buscando ideas de proyectos de big data para el último año, esta lista debería ayudarlo. Entonces, sin más preámbulos, pasemos directamente a algunas ideas de proyectos de big data que fortalecerán su base y le permitirán subir la escalera.

Sabemos lo difícil que es encontrar las ideas de proyecto adecuadas como principiante. No sabes en qué deberías estar trabajando y no ves cómo te beneficiará.

Por eso, hemos preparado la siguiente lista de proyectos de big data para que puedas empezar a trabajar en ellos: Comencemos con ideas de proyectos de big data.

1. Clasifique los datos de ingresos del censo de 1994

Una de las mejores ideas para comenzar a experimentar con sus proyectos prácticos de big data para estudiantes es trabajar en este proyecto. Tendrá que construir un modelo para predecir si el ingreso de un individuo en los EE. UU. es mayor o menor a $ 50,000 según los datos disponibles.

Los ingresos de una persona dependen de muchos factores, y tendrás que tener en cuenta cada uno de ellos.

Puede encontrar los datos para este proyecto aquí .

2. Analizar las tasas de criminalidad en Chicago

Los organismos encargados de hacer cumplir la ley recurren a la ayuda de los grandes datos para encontrar patrones en los delitos que se cometen. Hacer esto ayuda a las agencias a predecir eventos futuros y las ayuda a mitigar las tasas de criminalidad.

Tendrá que encontrar patrones, crear modelos y luego validar su modelo.

Puede obtener los datos para este proyecto aquí .

3. Proyecto de Minería de Texto

Esta es una de las excelentes ideas de proyectos de aprendizaje profundo para principiantes. La minería de texto tiene una gran demanda y lo ayudará mucho a mostrar sus fortalezas como científico de datos. En este proyecto, deberá realizar análisis de texto y visualización de los documentos proporcionados.

Tendrá que usar Técnicas de Proceso de Lenguaje Natural para esta tarea.

Puedes obtener los datos aquí .

Ideas de Proyectos de Big Data: Nivel Avanzado

4. Big Data para la ciberseguridad

Este proyecto investigará las relaciones de dependencia a largo plazo e invariantes en el tiempo en grandes volúmenes de datos. El objetivo principal de este proyecto de Big Data es combatir los problemas de ciberseguridad del mundo real mediante la explotación de las tendencias de divulgación de vulnerabilidades con datos complejos de series temporales multivariadas. Este proyecto de ciberseguridad busca establecer un marco estadístico innovador y sólido para ayudarlo a obtener una comprensión profunda de la dinámica de divulgación y sus intrigantes estructuras de dependencia.

5. Predicción del estado de salud

Esta es una de las ideas interesantes de proyectos de big data. Este proyecto de Big Data está diseñado para predecir el estado de salud en base a conjuntos de datos masivos. Involucrará la creación de un modelo de aprendizaje automático que pueda clasificar con precisión a los usuarios según sus atributos de salud para calificarlos si tienen o no enfermedades cardíacas. Los árboles de decisión son el mejor método de aprendizaje automático para la clasificación y, por lo tanto, es la herramienta de predicción ideal para este proyecto. El enfoque de selección de características ayudará a mejorar la precisión de la clasificación del modelo ML.

6. Detección de anomalías en servidores en la nube

En este proyecto, se implementará un enfoque de detección de anomalías para transmitir grandes conjuntos de datos. El proyecto propuesto detectará anomalías en los servidores en la nube aprovechando dos algoritmos centrales: resumen de estado y un novedoso modelo semi-Markov oculto de arco anidado (NAHSMM). Mientras que el resumen de estado extraerá estados reflexivos del comportamiento de uso de secuencias sin procesar, NAHSMM creará un algoritmo de detección de anomalías con un módulo forense para obtener el umbral de comportamiento normal en la fase de entrenamiento.

7. Reclutamiento para perfiles de puestos de Big Data

El reclutamiento es una responsabilidad laboral desafiante del departamento de recursos humanos de cualquier empresa. Aquí, crearemos un proyecto de Big Data que pueda analizar grandes cantidades de datos recopilados de puestos de trabajo del mundo real publicados en línea. El proyecto consta de tres pasos:

• Identifique cuatro familias de trabajos de Big Data en el conjunto de datos dado.
• Identificar nueve grupos homogéneos de competencias en Big Data muy valoradas por las empresas.
• Caracterice cada familia de puestos de Big Data de acuerdo con el nivel de competencia requerido para cada conjunto de habilidades de Big Data.

El objetivo de este proyecto es ayudar al departamento de recursos humanos a encontrar mejores contrataciones para los puestos de trabajo de Big Data.

8. Detección de usuarios maliciosos en la recopilación de Big Data

Esta es una de las ideas de proyectos de aprendizaje profundo más populares. Cuando se habla de recopilaciones de Big Data, la confiabilidad (fiabilidad) de los usuarios es de suma importancia. En este proyecto, calcularemos el factor de confiabilidad de los usuarios en una colección de Big Data dada. Para lograr esto, el proyecto dividirá la confiabilidad en confiabilidad de familiaridad y similitud. Además, dividirá a todos los participantes en pequeños grupos de acuerdo con el factor de confiabilidad de similitud y luego calculará la confiabilidad de cada grupo por separado para reducir la complejidad computacional. Esta estrategia de agrupación permite que el proyecto represente el nivel de confianza de un grupo en particular como un todo.

9. Análisis del comportamiento turístico

Esta es una de las excelentes ideas de proyectos de big data. Este proyecto de Big Data está diseñado para analizar el comportamiento turístico para identificar los intereses de los turistas y los lugares más visitados y, en consecuencia, predecir las futuras demandas turísticas. El proyecto consta de cuatro pasos:

• Procesamiento de metadatos textuales para extraer una lista de candidatos de interés de imágenes geoetiquetadas.
• Agrupación de datos geográficos para identificar lugares turísticos populares para cada uno de los intereses turísticos identificados.
• Identificación con fotografía representativa de cada interés turístico.
• Modelado de series temporales para construir datos de series temporales contando el número de turistas mensualmente.

10. Calificación crediticia

Este proyecto busca explorar el valor de Big Data para la calificación crediticia. La idea principal detrás de este proyecto es investigar el rendimiento de los modelos estadísticos y económicos. Para hacerlo, utilizará una combinación única de conjuntos de datos que contienen registros de detalles de llamadas junto con la información de la cuenta de crédito y débito de los clientes para crear cuadros de mando apropiados para los solicitantes de tarjetas de crédito. Esto ayudará a predecir la solvencia de los solicitantes de tarjetas de crédito.

11. Pronóstico del precio de la electricidad

Esta es una de las ideas interesantes de proyectos de big data. Este proyecto está diseñado explícitamente para pronosticar los precios de la electricidad aprovechando conjuntos de Big Data. El modelo explota el clasificador SVM para predecir el precio de la electricidad. Sin embargo, durante la fase de entrenamiento en la clasificación SVM, el modelo incluirá incluso las características irrelevantes y redundantes que reducen la precisión de su pronóstico. Para abordar este problema, utilizaremos dos métodos: análisis de correlación de Gray (GCA) y análisis de componentes principales. Estos métodos ayudan a seleccionar características importantes mientras eliminan todos los elementos innecesarios, mejorando así la precisión de clasificación del modelo.

12. BusBeat

BusBeat es un sistema de detección temprana de eventos que utiliza trayectorias GPS de automóviles periódicos que viajan de forma rutinaria en un área urbana. Este proyecto propone la interpolación de datos y las técnicas de detección de eventos basadas en la red para implementar con éxito la detección temprana de eventos con datos de trayectoria GPS. La técnica de interpolación de datos ayuda a recuperar los valores faltantes en los datos GPS utilizando la característica principal de los autos periódicos, y el análisis de red estima la ubicación del lugar del evento.

13. Yandex.Tráfico

Yandex.Traffic nació cuando Yandex decidió utilizar sus habilidades avanzadas de análisis de datos para desarrollar una aplicación que puede analizar la información recopilada de múltiples fuentes y mostrar un mapa en tiempo real de las condiciones del tráfico en una ciudad.

Después de recopilar grandes volúmenes de datos de fuentes dispares, Yandex.Traffic analiza los datos para generar resultados precisos en el mapa de una ciudad en particular a través de Yandex.Maps, el servicio de mapas basado en la web de Yandex. No solo eso, Yandex.Traffic también puede calcular el nivel promedio de congestión en una escala de 0 a 10 para grandes ciudades con serios problemas de atascos de tráfico. Yandex.Traffic obtiene información directamente de quienes crean el tráfico para pintar una imagen precisa de la congestión del tráfico en una ciudad, lo que permite que los conductores se ayuden entre sí.

Temas adicionales

• Predicción de datos faltantes efectivos mediante el uso de series temporales multivariables en Apache Spark
• Preservación confidencial del paradigma de big data y detección de spam colaborativo
• Predecir resultados múltiples de tipo mixto mediante el uso del paradigma en la aplicación de atención médica
• Utilice un mecanismo MapReduce innovador y escale Big HDT Semantic Data Compression
• Textos médicos modelo para representación distribuida (basado en el enfoque Skip Gram)

Conclusión

En este artículo, hemos cubierto las principales ideas de proyectos de big data . Comenzamos con algunos proyectos para principiantes que puedes resolver con facilidad. Una vez que termine con estos proyectos simples, le sugiero que regrese, aprenda algunos conceptos más y luego pruebe los proyectos intermedios. Cuando se sienta seguro, puede abordar los proyectos avanzados. Si desea mejorar sus habilidades de big data, debe tener en sus manos estas ideas de proyectos de big data.

Trabajar en proyectos de big data lo ayudará a encontrar sus puntos fuertes y débiles. Completar estos proyectos le dará la experiencia de la vida real de trabajar como científico de datos.

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