13 idées et sujets de projet Big Data ultimes pour les débutants [2022]

Idées de projets Big Data

Le Big Data est un sujet passionnant. Il vous aide à trouver des modèles et des résultats que vous n'auriez pas remarqués autrement. Cette compétence est très demandée et vous pouvez rapidement faire progresser votre carrière en l'apprenant. Donc, si vous êtes un débutant en Big Data, la meilleure chose à faire est de travailler sur des idées de projets Big Data.

Chez upGrad, nous croyons en une approche pratique car les connaissances théoriques seules ne seront pas utiles dans un environnement de travail en temps réel. Dans cet article, nous allons explorer quelques idées de projets Big Data intéressantes sur lesquelles les débutants peuvent travailler pour tester leurs connaissances en Big Data. Dans cet article, vous trouverez les meilleures idées de projets Big Data pour les débutants afin d'acquérir une expérience pratique sur le Big Data.

Cependant, connaître la théorie du Big Data ne vous aidera pas beaucoup. Vous devrez mettre en pratique ce que vous avez appris.
Mais comment feriez-vous cela ?

Vous pouvez mettre en pratique vos compétences en Big Data sur des projets Big Data. Les projets sont un excellent moyen de tester vos compétences. Ils sont également parfaits pour votre CV.

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Quels problèmes vous pourriez rencontrer lors de la réalisation de projets Big Data

Le Big Data est présent dans de nombreux secteurs. Vous trouverez donc également une grande variété de sujets de projets Big Data sur lesquels travailler.

Outre la grande variété d'idées de projets, il existe un tas de défis auxquels un analyste de données volumineuses est confronté lorsqu'il travaille sur de tels projets.

Ce sont les suivants :

Solutions de surveillance limitées

Vous pouvez rencontrer des problèmes lors de la surveillance d'environnements en temps réel car il n'y a pas beaucoup de solutions disponibles à cette fin.

C'est pourquoi vous devez vous familiariser avec les technologies que vous devrez utiliser dans l'analyse du Big Data avant de commencer à travailler sur un projet.

Problèmes de synchronisation

Un problème courant dans l'analyse des données est la latence de sortie lors de la virtualisation des données. La plupart de ces outils nécessitent des performances de haut niveau, ce qui entraîne ces problèmes de latence.

En raison de la latence dans la génération de sortie, des problèmes de synchronisation surviennent avec la virtualisation des données.

L'exigence d'un script de haut niveau

Lorsque vous travaillez sur des projets d'analyse de données volumineuses, vous pouvez rencontrer des outils ou des problèmes nécessitant des scripts de niveau supérieur à ceux que vous connaissez.

Dans ce cas, vous devriez essayer d'en savoir plus sur le problème et interroger les autres à ce sujet.

Confidentialité et sécurité des données

Lorsque vous travaillez sur les données dont vous disposez, vous devez vous assurer que toutes les données restent sécurisées et privées.

La fuite de données peut faire des ravages dans votre projet ainsi que dans votre travail. Parfois, les utilisateurs divulguent également des données, vous devez donc garder cela à l'esprit.

Indisponibilité des outils

Vous ne pouvez pas effectuer des tests de bout en bout avec un seul outil. Vous devez déterminer les outils dont vous aurez besoin pour réaliser un projet spécifique.

Lorsque vous n'avez pas le bon outil sur un appareil spécifique, cela peut vous faire perdre beaucoup de temps et causer beaucoup de frustration.

C'est pourquoi vous devez disposer des outils nécessaires avant de démarrer le projet.

Ensembles de données trop volumineux

Vous pouvez tomber sur un jeu de données trop volumineux pour vous. Ou, vous devrez peut-être également vérifier plus de données pour terminer le projet.

Assurez-vous de mettre à jour vos données régulièrement pour résoudre ce problème. Il est également possible que vos données aient des doublons, vous devez donc les supprimer également.

Lorsque vous travaillez sur des projets Big Data, gardez à l'esprit les points suivants pour résoudre ces défis :

• Utilisez la bonne combinaison de matériel et d'outils logiciels pour vous assurer que votre travail ne sera pas entravé plus tard en raison de l'absence de la même chose.
• Vérifiez soigneusement vos données et éliminez les doublons.
• Suivez les approches d'apprentissage automatique pour une meilleure efficacité et de meilleurs résultats.
• Quelles sont les technologies que vous devrez utiliser dans les projets Big Data Analytics :

Nous recommandons les technologies suivantes pour les projets Big Data de niveau débutant :

• Bases de données open source
• C++, Python
• Solutions cloud (telles qu'Azure et AWS)
• SAS
• R (langage de programmation)
• Tableau
• PHP et Javascript

Chacune de ces technologies vous aidera dans un secteur différent. Par exemple, vous devrez utiliser des solutions cloud pour le stockage et l'accès aux données.

D'autre part, vous devrez utiliser R pour utiliser des outils de science des données. Ce sont tous les problèmes que vous devez affronter et résoudre lorsque vous travaillez sur des idées de projets Big Data.

Si vous n'êtes pas familier avec l'une des technologies que nous avons mentionnées ci-dessus, vous devriez en apprendre davantage avant de travailler sur un projet. Plus vous essayez d'idées de projets Big Data, plus vous gagnez en expérience.

Sinon, vous seriez enclin à faire beaucoup d'erreurs que vous auriez pu facilement éviter.

Voici donc quelques idées de projets Big Data sur lesquelles les débutants peuvent travailler :

Idées de projet Big Data : niveau débutant

Cette liste d'idées de projets Big Data pour les étudiants convient aux débutants et à ceux qui débutent avec le Big Data. Ces idées de projets Big Data vous permettront de démarrer avec tous les aspects pratiques dont vous avez besoin pour réussir votre carrière en tant que développeur Big Data.

De plus, si vous recherchez des idées de projets Big Data pour la dernière année, cette liste devrait vous aider à démarrer. Alors, sans plus tarder, passons directement à quelques idées de projets Big Data qui renforceront votre base et vous permettront de gravir les échelons.

Nous savons à quel point il est difficile de trouver les bonnes idées de projet en tant que débutant. Vous ne savez pas sur quoi vous devriez travailler et vous ne voyez pas en quoi cela vous sera bénéfique.

C'est pourquoi nous avons préparé la liste suivante de projets Big Data afin que vous puissiez commencer à y travailler : Commençons par des idées de projets Big Data.

1. Classifier les données sur le revenu du recensement de 1994

L'une des meilleures idées pour commencer à expérimenter vos projets pratiques de Big Data pour les étudiants est de travailler sur ce projet. Vous devrez construire un modèle pour prédire si le revenu d'un individu aux États-Unis est supérieur ou inférieur à 50 000 $ en fonction des données disponibles.

Le revenu d'une personne dépend de nombreux facteurs, et vous devrez prendre en compte chacun d'entre eux.

Vous pouvez trouver les données de ce projet ici .

2. Analyser les taux de criminalité à Chicago

Les organismes chargés de l'application de la loi s'appuient sur les mégadonnées pour trouver des tendances dans les crimes qui se produisent. Cela aide les agences à prévoir les événements futurs et les aide à atténuer les taux de criminalité.

Vous devrez trouver des modèles, créer des modèles, puis valider votre modèle.

Vous pouvez obtenir les données de ce projet ici .

3. Projet d'exploration de texte

C'est l'une des excellentes idées de projets d'apprentissage en profondeur pour les débutants. L'exploration de texte est très demandée et cela vous aidera beaucoup à mettre en valeur vos atouts en tant que data scientist. Dans ce projet, vous devrez effectuer une analyse de texte et une visualisation des documents fournis.

Vous devrez utiliser les techniques de traitement du langage naturel pour cette tâche.

Vous pouvez obtenir les données ici .

Idées de projet Big Data : niveau avancé

4. Big Data pour la cybersécurité

Ce projet étudiera les relations de dépendance à long terme et invariantes dans le temps dans de grands volumes de données. L'objectif principal de ce projet Big Data est de lutter contre les problèmes de cybersécurité du monde réel en exploitant les tendances de divulgation des vulnérabilités avec des données de séries chronologiques multivariées complexes. Ce projet de cybersécurité vise à établir un cadre statistique innovant et robuste pour vous aider à acquérir une compréhension approfondie de la dynamique de divulgation et de leurs structures de dépendance intrigantes.

5. Prédiction de l'état de santé

C'est l'une des idées de projets Big Data intéressantes. Ce projet Big Data est conçu pour prédire l'état de santé sur la base d'ensembles de données massifs. Cela impliquera la création d'un modèle d'apprentissage automatique capable de classer avec précision les utilisateurs en fonction de leurs attributs de santé pour les qualifier comme ayant ou non des maladies cardiaques. Les arbres de décision sont la meilleure méthode d'apprentissage automatique pour la classification, et par conséquent, c'est l'outil de prédiction idéal pour ce projet. L'approche de sélection des caractéristiques contribuera à améliorer la précision de la classification du modèle ML.

6. Détection d'anomalies dans les serveurs cloud

Dans ce projet, une approche de détection d'anomalies sera mise en œuvre pour le streaming de grands ensembles de données. Le projet proposé détectera les anomalies dans les serveurs cloud en tirant parti de deux algorithmes de base - la synthèse d'état et le nouveau modèle semi-markovien caché à arc imbriqué (NAHSMM). Alors que la synthèse d'état extraira les états réfléchissants du comportement d'utilisation à partir de séquences brutes, NAHSMM créera un algorithme de détection d'anomalies avec un module médico-légal pour obtenir le seuil de comportement normal dans la phase d'apprentissage.

7. Recrutement pour les profils métiers Big Data

Le recrutement est une responsabilité professionnelle difficile pour le service des ressources humaines de toute entreprise. Ici, nous allons créer un projet Big Data capable d'analyser de grandes quantités de données recueillies à partir d'offres d'emploi réelles publiées en ligne. Le projet comporte trois étapes :

• Identifiez quatre familles d'emplois Big Data dans l'ensemble de données donné.
• Identifier neuf groupes homogènes de compétences Big Data fortement valorisées par les entreprises.
• Caractérisez chaque famille d'emplois Big Data en fonction du niveau de compétence requis pour chaque ensemble de compétences Big Data.

L'objectif de ce projet est d'aider la DRH à trouver de meilleurs recrutements pour les métiers du Big Data.

8. Détection d'utilisateurs malveillants dans la collecte de Big Data

C'est l'une des idées de projets d'apprentissage en profondeur les plus en vogue. Lorsqu'on parle de collectes de Big Data, la fiabilité (fiabilité) des utilisateurs est d'une importance suprême. Dans ce projet, nous allons calculer le facteur de fiabilité des utilisateurs dans une collection Big Data donnée. Pour y parvenir, le projet divisera la fiabilité en fiabilité de familiarité et de similarité. De plus, il divisera tous les participants en petits groupes en fonction du facteur de fiabilité de similarité, puis calculera la fiabilité de chaque groupe séparément pour réduire la complexité de calcul. Cette stratégie de regroupement permet au projet de représenter le niveau de confiance d'un groupe particulier dans son ensemble.

9. Analyse du comportement touristique

C'est l'une des excellentes idées de projets Big Data. Ce projet Big Data est conçu pour analyser le comportement des touristes afin d'identifier les intérêts des touristes et les lieux les plus visités et, par conséquent, de prévoir les futures demandes touristiques. Le projet comporte quatre étapes :

• Traitement textuel des métadonnées pour extraire une liste de candidats d'intérêt à partir d'images géolocalisées.
• Regroupement de données géographiques pour identifier les lieux touristiques populaires pour chacun des intérêts touristiques identifiés.
• Pièce d'identité avec photo représentative pour chaque intérêt touristique.
• Modélisation de séries chronologiques pour construire une série de données chronologiques en comptant le nombre de touristes sur une base mensuelle.

10. Pointage de crédit

Ce projet cherche à explorer la valeur du Big Data pour la notation de crédit. L'idée principale derrière ce projet est d'étudier la performance des modèles statistiques et économiques. Pour ce faire, il utilisera une combinaison unique d'ensembles de données contenant des enregistrements détaillés des appels ainsi que les informations de compte de crédit et de débit des clients pour créer des cartes de pointage appropriées pour les demandeurs de carte de crédit. Cela aidera à prédire la solvabilité des demandeurs de carte de crédit.

11. Prévision du prix de l'électricité

C'est l'une des idées de projets Big Data intéressantes. Ce projet est explicitement conçu pour prévoir les prix de l'électricité en s'appuyant sur des ensembles de données volumineuses. Le modèle exploite le classificateur SVM pour prédire le prix de l'électricité. Cependant, pendant la phase d'apprentissage de la classification SVM, le modèle inclura même les caractéristiques non pertinentes et redondantes qui réduisent sa précision de prévision. Pour résoudre ce problème, nous utiliserons deux méthodes - l'analyse de corrélation grise (GCA) et l'analyse en composantes principales. Ces méthodes aident à sélectionner les caractéristiques importantes tout en éliminant tous les éléments inutiles, améliorant ainsi la précision de la classification du modèle.

12. Bus Beat

BusBeat est un système de détection précoce d'événements qui utilise les trajectoires GPS de voitures périodiques circulant régulièrement dans une zone urbaine. Ce projet propose l'interpolation de données et les techniques de détection d'événements basées sur le réseau pour mettre en œuvre avec succès la détection précoce d'événements avec des données de trajectoire GPS. La technique d'interpolation de données aide à récupérer les valeurs manquantes dans les données GPS à l'aide de la caractéristique principale des voitures périodiques, et l'analyse de réseau estime un emplacement de lieu d'événement.

13. Yandex. Trafic

Yandex.Traffic est né lorsque Yandex a décidé d'utiliser ses compétences avancées en analyse de données pour développer une application capable d'analyser les informations collectées à partir de plusieurs sources et d'afficher une carte en temps réel des conditions de circulation dans une ville.

Après avoir collecté de gros volumes de données provenant de sources disparates, Yandex.Traffic analyse les données pour cartographier des résultats précis sur la carte d'une ville particulière via Yandex.Maps, le service de cartographie en ligne de Yandex. Non seulement cela, Yandex.Traffic peut également calculer le niveau moyen de congestion sur une échelle de 0 à 10 pour les grandes villes avec de graves problèmes d'embouteillage. Yandex.Traffic obtient des informations directement auprès de ceux qui créent du trafic pour brosser un tableau précis des embouteillages dans une ville, permettant ainsi aux conducteurs de s'entraider.

Sujets supplémentaires

• Prédire les données manquantes efficaces à l'aide de séries temporelles multivariables sur Apache Spark
• Préservation confidentielle du paradigme du Big Data et détection du spam collaboratif
• Prédire les résultats multiples de type mixte en utilisant le paradigme dans les applications de soins de santé
• Utiliser un mécanisme MapReduce innovant et mettre à l'échelle la compression de données sémantiques Big HDT
• Modèles de textes médicaux pour la représentation distribuée (basés sur l'approche Skip Gram)

Conclusion

Dans cet article, nous avons couvert les meilleures idées de projets Big Data . Nous avons commencé avec quelques projets pour débutants que vous pouvez résoudre facilement. Une fois que vous avez terminé avec ces projets simples, je vous suggère de revenir en arrière, d'apprendre quelques concepts supplémentaires, puis d'essayer les projets intermédiaires. Lorsque vous vous sentez en confiance, vous pouvez alors vous attaquer aux projets avancés. Si vous souhaitez améliorer vos compétences en matière de Big Data, vous devez mettre la main sur ces idées de projets Big Data.

Travailler sur des projets Big Data vous aidera à trouver vos points forts et vos points faibles. La réalisation de ces projets vous donnera une expérience concrète de travail en tant que data scientist.

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