Top 4 des idées de projets d'analyse de données : niveau débutant à expert [2022]
Publié: 2021-01-05L'analyse de données peut constituer un moyen prometteur de démarrer votre carrière, mais la clé pour se faire remarquer par tout employeur potentiel est d'avoir vos projets d'analyse de données présentables. Un analyste de données en herbe doit travailler dans différents domaines et obtenir des informations qui peuvent se traduire par votre prochaine idée de projet d'analyste de données de premier plan !
À l'heure actuelle, les entreprises recherchent des analystes de données conscients des défis d'une industrie particulière et trouvent donc tous les projets pertinents dans leur CV. Il peut être une tâche écrasante de décider d'une idée de projet pour se sentir intimidé par ses codes volumineux et son concept surutilisé. C'est précisément pourquoi nous vous proposons un ensemble d' idées de projets d'analyse de données qui vous aideraient à travailler intelligemment avec des ensembles de données volumineux. L'analyse de données est une partie essentielle des cours en ligne de science des données.
Avant de commencer, vous devez comprendre les types de projets avec lesquels vous seriez prêt à travailler :
Débutant : Les projets de ces niveaux peuvent être assez familiers et confortables à travailler. Pour quiconque débute dans l'analyse de données, de tels projets ne nécessiteront pas de techniques d'application massives. Au lieu de cela, à l'aide d'algorithmes simples, vous pouvez avancer facilement.
Intermédiaire : Cela inclut généralement le travail avec des clusters de données de taille moyenne à grande et nécessite une bonne compréhension des principes d'exploration de données. Cela peut également nécessiter l'application de techniques d'apprentissage automatique et est donc recommandé pour les analystes de données chevronnés.
Avancé ou Expert : Pour les vétérans de l'industrie qui cherchent à construire des projets ambitieux basés sur des ensembles de données réels, de tels projets peuvent s'avérer être de l'or. Des réseaux de neurones à l'analyse approfondie de données de grande dimension, cela nécessite un mélange parfait de créativité, d'expertise et de connaissances pour de tels projets.
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Table des matières
Idées de projets d'analyse de données - Niveau débutant
1. Projets exploratoires d'analyse de données (EDA)
Le travail d'un analyste de données reste incomplet sans l'analyse exploratoire des données - l'étape où les données sont examinées et des modèles ou des conclusions sont établis. Il fournit un résumé des caractéristiques générales de l'analyse des données et de leur compréhension à l'aide de techniques de modélisation des données. Ce qui aurait pris de longues sessions exhaustives pour trouver des anomalies dans les chiffres, l'analyse exploratoire des données est le moyen idéal pour y parvenir.
L'EDA peut généralement être réalisée de deux manières : premièrement, à l'aide de graphiques ou non graphiques, et deuxièmement avec des quantités univariées ou bivariées. Pour poursuivre tout projet d'analyse de données , la communauté IBM Analytics peut s'avérer être une ressource suffisante.
Les sujets qui peuvent être utiles lors de la construction d'un projet EDA sont :
- Comprendre les données et formuler une hypothèse significative et pertinente
- Résolution de problèmes avec des visualisations de données ou des algorithmes
- Repérer les tendances des données
- Comprendre la relation entre les variables et interagir avec les visualisations de données sous forme de graphiques.
Une étude de terrain pertinente peut être l'industrie de la santé où vous pouvez aider de nombreuses façons, de la compréhension des tendances des rendez-vous médicaux manquants au manque d'équipements.
2. Analyse des sentiments
Pour les analystes de données, l'objectif d'un projet d'analyse des sentiments peut être de comprendre les polarités positives ou négatives des téléspectateurs en fonction de leurs sentiments. De telles extractions peuvent aider à connaître le point de vue général de vos téléspectateurs sur une idée particulière, en fonction de leurs opinions partagées sur des sites Web, des pseudos de médias sociaux, etc. Les différentes catégories peuvent être heureuses, en colère, tristes, curieuses, etc.
Pour les professionnels utilisant le framework, R peut également trouver l'ensemble de données pertinent dans le package 'janeaustenR'. Comme la différence est basée sur le nuage de mots, il peut y avoir des distinctions claires entre les groupes de données et leurs sentiments correspondants. De tels projets d'analyse de données peuvent être utiles pour :
Gestion de la réputation en ligne de toute marque - Surveillance des médias sociaux
- Particulièrement utile pour suivre et comprendre la perception générale des consommateurs sur votre marque
- Mettre en évidence les domaines d'attention clés
- Tout développement, comme les mises à jour des campagnes d'influence
Analyse de la concurrence
- Vous aider à obtenir des informations exclusives sur le marché et à garder une longueur d'avance sur vos concurrents
- Collecter des informations sur diverses plateformes numériques
- Développer l'intelligence d'affaires
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Idées de projets d'analyse de données - Niveau intermédiaire
3. Construire des chatbots
Impératifs pour les entreprises en ligne, les chatbots sont en vogue pour leurs nombreuses fonctionnalités. Ils peuvent contribuer à automatiser les processus de service client, ainsi qu'à économiser du temps et des ressources. Dotés de techniques d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, de puissants chatbots sont tout autour de nous, des messages automatisés des applications de messagerie aux appareils portables intelligents.
Un chatbot est un programme intelligent qui simule une véritable interaction avec les utilisateurs via une interface de chat. De cette façon, ces bots réagissent à toutes les requêtes écrites ou orales et comprennent la conversation. Comme ils sont conscients d'eux-mêmes, plus ils interagissent, plus ils deviennent intelligents.
En tant qu'analyste de données, le véritable défi consiste à comprendre la qualité de la performance d'un chatbot, en fonction de son potentiel de compréhension des demandes des utilisateurs ainsi que de sa capacité à le transmettre clairement aux utilisateurs. Comme les chatbots peuvent être soit spécifiques à un domaine qui nécessite des chatbots pour résoudre des problèmes, soit un domaine ouvert où les utilisateurs peuvent poser une question à partir de n'importe quel secteur, le projet a beaucoup de possibilités.
À l'aide de Python et du fichier d'ensemble de données json Intents, un analyste doit examiner les vastes ensembles de données et les langages délicats à l'aide de plusieurs modèles. De tels modèles peuvent aider à améliorer et à améliorer le support client.
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Idées de projets d'analyse de données - Niveau expert
4. Système de recommandation de films
L'une des méthodes les plus élémentaires pour créer des services personnalisés par l'utilisateur, la création d'un système de recommandation de films stable, peut ne pas être aussi simple qu'il y paraît. Étant donné que le concept est basé sur une méthode de clic abstraite, il y aurait des implémentations massives de Machine Learning. Vous auriez besoin d'un accès étendu à de grands ensembles de données sur l'historique de navigation des utilisateurs, les préférences, etc.
Des méthodes telles que le filtrage collaboratif peuvent aider à comprendre le comportement des utilisateurs. Par conséquent, pour supprimer toutes les vulnérabilités du système, vous pouvez utiliser des frameworks tels que R et le jeu de données MovieLens. La factorisation matricielle et la sélection de modèles surprises peuvent également être utiles pour canaliser les ensembles de données.
Utilisés par des marques comme Netflix, ces projets d'analyse de données peuvent signifier un travail exténuant, même pour les experts de l'industrie.
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Sommaire
La meilleure façon de montrer vos compétences est de travailler sur des idées de projets d'analyse de données plus récentes et uniques . Cela ne viendrait que lorsque vous acquerrez de l'expérience dans le domaine et que vous serez exposé à divers défis spécialisés dans l'industrie. Surtout, rester positif et construire des projets est la bonne façon de s'y prendre !
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