Las 4 mejores ideas de proyectos de análisis de datos: nivel principiante a experto [2022]
Publicado: 2021-01-05El análisis de datos puede proporcionar una forma prometedora de impulsar su carrera, pero la clave para llamar la atención de cualquier posible empleador es tener presentables sus proyectos de análisis de datos . ¡ Un aspirante a analista de datos debe trabajar en diferentes dominios y obtener información que pueda traducirse en su próxima idea destacada de proyecto de analista de datos !
En los tiempos actuales, las empresas buscan analistas de datos conscientes de los desafíos de una industria en particular y, por lo tanto, encuentran cualquier proyecto relevante en su currículum. Puede ser una tarea abrumadora decidir sobre una idea de proyecto solo para sentirse intimidado por sus códigos voluminosos y su concepto usado en exceso. Esta es precisamente la razón por la que le traemos una amalgama de ideas de proyectos de análisis de datos que lo ayudarán a practicar el trabajo inteligente con conjuntos de datos masivos. El análisis de datos es una parte esencial de los cursos en línea de ciencia de datos.
Antes de comenzar, debe comprender los tipos de proyectos con los que estaría dispuesto a trabajar:
Principiante: Los proyectos en estos niveles pueden ser bastante familiares y cómodos para trabajar. Para cualquiera que se inicie en el análisis de datos, estos proyectos no requerirán técnicas de aplicación masivas. En cambio, con la ayuda de algoritmos simples, puede avanzar fácilmente.
Intermedio: esto generalmente incluye trabajar con grupos de datos medianos a grandes y requiere una comprensión sólida de los principios de minería de datos. También puede requerir la aplicación de técnicas de aprendizaje automático y, por lo tanto, se recomienda para analistas de datos experimentados.
Avanzado o Experto: para los veteranos de la industria que buscan construir proyectos ambiciosos basados en conjuntos de datos de la vida real, dichos proyectos pueden resultar ser oro. Desde redes neuronales hasta análisis en profundidad de datos de alta dimensión, se requiere la combinación perfecta de creatividad, experiencia e información para este tipo de proyectos.
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Tabla de contenido
Ideas de proyectos de análisis de datos: nivel principiante
1. Proyectos de análisis de datos exploratorios (EDA)
El trabajo de un analista de datos permanece incompleto sin el Análisis exploratorio de datos, la etapa en la que se analizan los datos y se realizan patrones o hallazgos. Proporciona un resumen de las características generales en el análisis de datos y su comprensión con técnicas de modelado de datos. Lo que hubiera llevado sesiones largas y exhaustivas para encontrar anomalías en los números, el análisis exploratorio de datos es la manera perfecta de hacerlo.
En general, EDA se puede hacer de dos maneras: primero, con la ayuda de gráficos o no gráficos, y segundo con cantidades univariadas o bivariadas. Para continuar con cualquier proyecto de análisis de datos , la comunidad de IBM Analytics puede resultar un recurso amplio.
Los temas que pueden ser útiles al construir un proyecto EDA son:
- Comprender los datos y llegar a una hipótesis significativa y relevante
- Resolución de problemas con visualizaciones de datos o algoritmos
- Detectar tendencias de datos
- Comprender la relación entre variables e interactuar con visualizaciones de datos en forma de gráficos.
Un campo de estudio relevante puede ser la industria de la salud, donde puede ayudar de muchas maneras, desde comprender las tendencias de citas médicas perdidas hasta la falta de equipos.
2. Análisis de sentimiento
Para los analistas de datos, el objetivo de tener un proyecto de análisis de sentimientos puede ser comprender las polaridades positivas o negativas de los espectadores en función de sus sentimientos. Dichas extracciones pueden ayudar a conocer el punto de vista general de sus espectadores sobre una idea en particular, en función de sus opiniones compartidas en sitios web, identificadores de redes sociales, etc. Las diversas categorías pueden ser felices, enojados, tristes, curiosos, etc.
Para los profesionales que usan el marco, R también puede encontrar el conjunto de datos relevante en el paquete 'janeaustenR'. Como la diferencia se basa en la nube de palabras, puede haber distinciones claras entre los grupos de datos y sus sentimientos correspondientes. Dichos proyectos de análisis de datos pueden ser útiles para:
Gestión de la Reputación Online de cualquier Marca – Monitoreo de Redes Sociales
- Especialmente útil para rastrear y comprender la percepción general de los consumidores sobre su marca.
- Destacar áreas de atención clave
- Cualquier novedad, como actualizaciones de campañas de influencers
Análisis de la competencia
- Ayudarlo a obtener información exclusiva sobre el mercado y mantenerse por delante de sus competidores.
- Recopilar información a través de varias plataformas digitales.
- Desarrollar Inteligencia de Negocios
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Ideas de proyectos de análisis de datos: nivel intermedio
3. Creación de chatbots
Imprescindibles para las empresas en línea, los chatbots han sido tendencia por sus muchas funcionalidades. Pueden ser fundamentales para automatizar los procesos de servicio al cliente, así como para ahorrar tiempo y recursos. Combinados con técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, nos rodean poderosos chatbots, desde mensajes automatizados de aplicaciones de mensajería hasta dispositivos portátiles inteligentes.
Un chatbot es un programa inteligente que simula una interacción real con los usuarios a través de una interfaz de chat. De esta forma, estos bots reaccionan ante cualquier consulta escrita o hablada y comprenden la conversación. Como son conscientes de sí mismos, cuanto más interactúan, más inteligentes se vuelven.
Como analista de datos, el verdadero desafío es comprender la calidad del rendimiento de un chatbot, en función de su potencial de comprensión de las solicitudes de los usuarios, así como de su capacidad para transmitirlas claramente a los usuarios. Como los chatbots pueden ser específicos de un dominio que requiera chatbots para resolver problemas y un dominio abierto donde los usuarios pueden realizar una consulta de cualquier industria, hay mucho alcance para el proyecto.
Al usar Python y el archivo de conjunto de datos Intents json, un analista debe analizar los vastos conjuntos de datos y los lenguajes complicados con la ayuda de múltiples modelos. Dichos modelos pueden ayudar a mejorar y mejorar la atención al cliente.
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Ideas de proyectos de análisis de datos: nivel experto
4. Sistema de recomendación de películas
Uno de los métodos más básicos para crear servicios personalizados para el usuario, crear un sistema de recomendación de películas estable, puede no ser tan fácil como parece. Dado que el concepto se basa en un método de clic abstracto, habría implementaciones masivas de Machine Learning. Necesitaría un amplio acceso a grandes conjuntos de datos del historial de exploración de películas de los usuarios, preferencias y más.
Los métodos como el filtrado colaborativo pueden ayudar a comprender el comportamiento del usuario. Por lo tanto, para eliminar cualquier vulnerabilidad del sistema, puede usar marcos como R y el conjunto de datos MovieLens. La factorización matricial y la selección del modelo sorpresa también pueden ser útiles para canalizar a través de los conjuntos de datos.
Utilizado por marcas como Netflix, estos proyectos de análisis de datos pueden significar un trabajo agotador, incluso para los expertos de la industria.
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Resumen
La mejor manera de exhibir sus habilidades es trabajando en ideas de proyectos de análisis de datos únicas y más nuevas . Solo vendría a medida que adquiera experiencia en el campo y se exponga a varios desafíos especializados de la industria. ¡Sobre todo, mantenerse positivo y construir proyectos es la forma correcta de hacerlo!
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