13 Ide & Topik Proyek Big Data Terbaik untuk Pemula [2022]

Ide Proyek Data Besar

Big Data adalah topik yang menarik. Ini membantu Anda menemukan pola dan hasil yang tidak akan Anda sadari sebaliknya. Keterampilan ini sangat diminati, dan Anda dapat dengan cepat memajukan karir Anda dengan mempelajarinya. Jadi, jika Anda seorang pemula big data, hal terbaik yang dapat Anda lakukan adalah mengerjakan beberapa ide proyek big data.

Kami, di upGrad, percaya pada pendekatan praktis karena pengetahuan teoretis saja tidak akan membantu dalam lingkungan kerja waktu nyata. Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi beberapa ide proyek big data menarik yang dapat dikerjakan oleh pemula untuk menguji pengetahuan big data mereka. Dalam artikel ini, Anda akan menemukan ide proyek big data teratas bagi pemula untuk mendapatkan pengalaman langsung tentang big data

Namun, mengetahui teori big data saja tidak akan banyak membantu Anda. Anda harus mempraktekkan apa yang telah Anda pelajari.
Tapi bagaimana Anda akan melakukannya?

Anda dapat melatih keterampilan data besar Anda pada proyek data besar. Proyek adalah cara yang bagus untuk menguji keterampilan Anda. Mereka juga bagus untuk CV Anda.

Anda tidak akan percaya bagaimana Program ini Mengubah Karir Siswa

Masalah apa yang mungkin Anda hadapi dalam melakukan Proyek Big Data?

Big data hadir di banyak industri. Jadi, Anda juga akan menemukan berbagai macam topik proyek data besar untuk dikerjakan.

Terlepas dari beragamnya ide proyek, ada banyak tantangan yang dihadapi analis data besar saat mengerjakan proyek semacam itu.

Mereka adalah sebagai berikut:

Solusi Pemantauan Terbatas

Anda dapat menghadapi masalah saat memantau lingkungan waktu nyata karena tidak banyak solusi yang tersedia untuk tujuan ini.

Itulah mengapa Anda harus terbiasa dengan teknologi yang perlu Anda gunakan dalam analisis data besar sebelum Anda mulai mengerjakan sebuah proyek.

Masalah Waktu

Masalah umum di antara analisis data adalah latensi keluaran selama virtualisasi data. Sebagian besar alat ini memerlukan kinerja tingkat tinggi, yang menyebabkan masalah latensi ini.

Karena latensi dalam pembuatan output, masalah waktu muncul dengan virtualisasi data.

Persyaratan Scripting Tingkat Tinggi

Saat mengerjakan proyek analitik data besar, Anda mungkin menemukan alat atau masalah yang memerlukan skrip tingkat lebih tinggi daripada yang Anda kenal.

Dalam hal ini, Anda harus mencoba mempelajari lebih lanjut tentang masalahnya dan bertanya kepada orang lain tentang hal yang sama.

Privasi dan Keamanan Data

Saat mengerjakan data yang tersedia untuk Anda, Anda harus memastikan bahwa semua data tetap aman dan pribadi.

Kebocoran data dapat mendatangkan malapetaka pada proyek Anda serta pekerjaan Anda. Terkadang pengguna juga membocorkan data, jadi Anda harus mengingatnya.

Tidak tersedianya Alat

Anda tidak dapat melakukan pengujian ujung ke ujung hanya dengan satu alat. Anda harus mencari tahu alat mana yang perlu Anda gunakan untuk menyelesaikan proyek tertentu.

Ketika Anda tidak memiliki alat yang tepat di perangkat tertentu, itu dapat membuang banyak waktu dan menyebabkan banyak frustrasi.

Itulah mengapa Anda harus memiliki alat yang diperlukan sebelum memulai proyek.

Kumpulan Data Terlalu Besar

Anda dapat menemukan kumpulan data yang terlalu besar untuk Anda tangani. Atau, Anda mungkin perlu memverifikasi lebih banyak data untuk menyelesaikan proyek juga.

Pastikan Anda memperbarui data secara teratur untuk mengatasi masalah ini. Mungkin juga data Anda memiliki duplikat, jadi Anda juga harus menghapusnya.

Saat mengerjakan proyek data besar, ingatlah poin-poin berikut untuk mengatasi tantangan ini:

• Gunakan kombinasi perangkat keras dan perangkat lunak yang tepat untuk memastikan pekerjaan Anda tidak terhambat di kemudian hari karena kekurangan yang sama.
• Periksa data Anda secara menyeluruh dan singkirkan duplikat apa pun.
• Ikuti pendekatan Machine Learning untuk efisiensi dan hasil yang lebih baik.
• Teknologi apa yang perlu Anda gunakan dalam Proyek Analisis Data Besar:

Kami merekomendasikan teknologi berikut untuk proyek data besar tingkat pemula:

• Basis data sumber terbuka
• C++, Python
• Solusi cloud (seperti Azure dan AWS)
• SAS
• R (bahasa pemrograman)
• Tablo
• PHP dan Javascript

Masing-masing teknologi ini akan membantu Anda dengan sektor yang berbeda. Misalnya, Anda perlu menggunakan solusi cloud untuk penyimpanan dan akses data.

Di sisi lain, Anda perlu menggunakan R untuk menggunakan alat ilmu data. Ini semua adalah masalah yang perlu Anda hadapi dan perbaiki saat Anda mengerjakan ide proyek big data.

Jika Anda tidak terbiasa dengan salah satu teknologi yang kami sebutkan di atas, Anda harus mempelajarinya sebelum mengerjakan sebuah proyek. Semakin banyak ide proyek data besar yang Anda coba, semakin banyak pengalaman yang Anda peroleh.

Jika tidak, Anda akan cenderung membuat banyak kesalahan yang sebenarnya bisa Anda hindari dengan mudah.

Jadi, berikut adalah beberapa ide Proyek Big Data yang dapat dikerjakan oleh pemula:

Ide Proyek Big Data: Level Pemula

Daftar ide proyek data besar untuk siswa ini cocok untuk pemula, dan mereka yang baru memulai dengan data besar. Ide proyek data besar ini akan membantu Anda dengan semua kepraktisan yang Anda butuhkan untuk berhasil dalam karir Anda sebagai pengembang data besar.

Selanjutnya, jika Anda mencari ide proyek data besar untuk tahun terakhir, daftar ini akan membantu Anda. Jadi, tanpa basa-basi lagi, mari langsung masuk ke beberapa ide proyek data besar yang akan memperkuat basis Anda dan memungkinkan Anda untuk menaiki tangga.

Kami tahu betapa sulitnya menemukan ide proyek yang tepat sebagai pemula. Anda tidak tahu apa yang harus Anda kerjakan, dan Anda tidak melihat bagaimana hal itu akan menguntungkan Anda.

Itulah mengapa kami telah menyiapkan daftar proyek big data berikut sehingga Anda dapat mulai mengerjakannya: Mari kita mulai dengan ide proyek big data.

1. Klasifikasikan Data Pendapatan Sensus 1994

Salah satu ide terbaik untuk mulai bereksperimen dengan proyek big data untuk siswa adalah mengerjakan proyek ini. Anda harus membuat model untuk memprediksi apakah pendapatan seorang individu di AS lebih atau kurang dari $50.000 berdasarkan data yang tersedia.

Pendapatan seseorang bergantung pada banyak faktor, dan Anda harus memperhitungkan setiap faktor tersebut.

Anda dapat menemukan data untuk proyek ini di sini .

2. Analisis Tingkat Kejahatan di Chicago

Lembaga penegak hukum mengambil bantuan data besar untuk menemukan pola dalam kejahatan yang terjadi. Melakukan hal ini membantu lembaga dalam memprediksi peristiwa masa depan dan membantu mereka dalam mengurangi tingkat kejahatan.

Anda harus menemukan pola, membuat model, dan kemudian memvalidasi model Anda.

Anda bisa mendapatkan data untuk proyek ini di sini .

3. Proyek Penambangan Teks

Ini adalah salah satu ide proyek pembelajaran mendalam yang sangat baik untuk pemula. Penambangan teks sangat diminati, dan ini akan banyak membantu Anda dalam menunjukkan kekuatan Anda sebagai ilmuwan data. Dalam proyek ini, Anda harus melakukan analisis teks dan visualisasi dari dokumen yang disediakan.

Anda harus menggunakan Teknik Proses Bahasa Alami untuk tugas ini.

Anda bisa mendapatkan datanya di sini .

Ide Proyek Big Data: Tingkat Lanjut

4. Big Data untuk keamanan siber

Proyek ini akan menyelidiki hubungan ketergantungan jangka panjang dan waktu-invarian dalam volume data yang besar. Tujuan utama proyek Big Data ini adalah untuk memerangi masalah keamanan siber di dunia nyata dengan memanfaatkan tren pengungkapan kerentanan dengan data deret waktu multivariat yang kompleks. Proyek keamanan siber ini berupaya membangun kerangka kerja statistik yang inovatif dan kuat untuk membantu Anda memperoleh pemahaman mendalam tentang dinamika pengungkapan dan struktur ketergantungannya yang menarik.

5. Prediksi status kesehatan

Ini adalah salah satu ide proyek data besar yang menarik. Proyek Big Data ini dirancang untuk memprediksi status kesehatan berdasarkan kumpulan data yang sangat besar. Ini akan melibatkan pembuatan model pembelajaran mesin yang dapat secara akurat mengklasifikasikan pengguna sesuai dengan atribut kesehatan mereka untuk memenuhi syarat mereka memiliki atau tidak memiliki penyakit jantung. Pohon keputusan adalah metode pembelajaran mesin terbaik untuk klasifikasi, dan karenanya, ini adalah alat prediksi yang ideal untuk proyek ini. Pendekatan pemilihan fitur akan membantu meningkatkan akurasi klasifikasi model ML.

6. Deteksi anomali di server cloud

Dalam proyek ini, pendekatan deteksi anomali akan diterapkan untuk streaming kumpulan data besar. Proyek yang diusulkan akan mendeteksi anomali di server cloud dengan memanfaatkan dua algoritme inti – peringkasan keadaan dan model semi-Markov tersembunyi busur bersarang baru (NAHSMM). Sementara ringkasan keadaan akan mengekstraksi keadaan reflektif perilaku penggunaan dari urutan mentah, NAHSMM akan membuat algoritma deteksi anomali dengan modul forensik untuk mendapatkan ambang batas perilaku normal dalam fase pelatihan.

7. Rekrutmen untuk profil pekerjaan Big Data

Rekrutmen adalah tanggung jawab pekerjaan yang menantang dari departemen SDM perusahaan mana pun. Di sini, kami akan membuat proyek Big Data yang dapat menganalisis sejumlah besar data yang dikumpulkan dari posting pekerjaan dunia nyata yang dipublikasikan secara online. Proyek ini melibatkan tiga langkah:

• Identifikasi empat kelompok pekerjaan Big Data dalam kumpulan data yang diberikan.
• Identifikasi sembilan kelompok homogen keterampilan Big Data yang sangat dihargai oleh perusahaan.
• Karakterisasikan setiap kelompok pekerjaan Big Data sesuai dengan tingkat kompetensi yang dibutuhkan untuk setiap rangkaian keahlian Big Data.

Tujuan dari proyek ini adalah untuk membantu departemen SDM menemukan rekrutmen yang lebih baik untuk peran pekerjaan Big Data.

8. Deteksi pengguna berbahaya dalam pengumpulan Big Data

Ini adalah salah satu ide proyek pembelajaran mendalam yang sedang tren. Ketika berbicara tentang pengumpulan Big Data, kepercayaan (keandalan) pengguna adalah yang paling penting. Dalam proyek ini, kami akan menghitung faktor keandalan pengguna dalam kumpulan Big Data yang diberikan. Untuk mencapai hal ini, proyek akan membagi keterpercayaan menjadi keakraban dan kesamaan keterpercayaan. Selanjutnya, akan membagi semua peserta menjadi kelompok-kelompok kecil sesuai dengan faktor kesamaan kepercayaan dan kemudian menghitung kepercayaan masing-masing kelompok secara terpisah untuk mengurangi kompleksitas komputasi. Strategi pengelompokan ini memungkinkan proyek untuk mewakili tingkat kepercayaan kelompok tertentu secara keseluruhan.

9. Analisis perilaku wisatawan

Ini adalah salah satu ide proyek data besar yang luar biasa. Proyek Big Data ini dirancang untuk menganalisis perilaku wisatawan untuk mengidentifikasi minat wisatawan dan lokasi yang paling banyak dikunjungi dan dengan demikian, memprediksi permintaan pariwisata di masa depan. Proyek ini melibatkan empat langkah:

• Pemrosesan metadata tekstual untuk mengekstrak daftar calon minat dari gambar yang diberi geotag.
• Pengelompokan data geografis untuk mengidentifikasi lokasi wisata populer untuk masing-masing minat wisata yang teridentifikasi.
• Identifikasi foto yang representatif untuk setiap minat wisatawan.
• Pemodelan deret waktu untuk menyusun data deret waktu dengan menghitung jumlah wisatawan secara bulanan.

10. Penilaian Kredit

Proyek ini berusaha untuk mengeksplorasi nilai Big Data untuk penilaian kredit. Ide utama di balik proyek ini adalah untuk menyelidiki kinerja model statistik dan ekonomi. Untuk melakukannya, ia akan menggunakan kombinasi unik dari kumpulan data yang berisi catatan detail panggilan bersama dengan informasi rekening kredit dan debit pelanggan untuk membuat kartu skor yang sesuai untuk pemohon kartu kredit. Ini akan membantu untuk memprediksi kelayakan kredit pemohon kartu kredit.

11. Prakiraan harga listrik

Ini adalah salah satu ide proyek data besar yang menarik. Proyek ini secara eksplisit dirancang untuk memperkirakan harga listrik dengan memanfaatkan kumpulan Big Data. Model memanfaatkan pengklasifikasi SVM untuk memprediksi harga listrik. Namun, selama fase pelatihan dalam klasifikasi SVM, model akan menyertakan bahkan fitur yang tidak relevan dan berlebihan yang mengurangi akurasi peramalannya. Untuk mengatasi masalah ini, kami akan menggunakan dua metode – Analisis Korelasi Gray (GCA) dan Analisis Komponen Prinsip. Metode ini membantu memilih fitur penting sambil menghilangkan semua elemen yang tidak perlu, sehingga meningkatkan akurasi klasifikasi model.

12. BusBeat

BusBeat adalah sistem deteksi dini yang memanfaatkan lintasan GPS dari mobil-mobil berkala yang bepergian secara rutin di daerah perkotaan. Proyek ini mengusulkan interpolasi data dan teknik deteksi peristiwa berbasis jaringan untuk mengimplementasikan deteksi dini peristiwa dengan data lintasan GPS dengan sukses. Teknik interpolasi data membantu memulihkan nilai yang hilang dalam data GPS menggunakan fitur utama mobil periodik, dan analisis jaringan memperkirakan lokasi tempat acara.

13. Yandex.Traffic

Yandex.Traffic lahir ketika Yandex memutuskan untuk menggunakan keterampilan analisis data tingkat lanjut untuk mengembangkan aplikasi yang dapat menganalisis informasi yang dikumpulkan dari berbagai sumber dan menampilkan peta kondisi lalu lintas secara real-time di sebuah kota.

Setelah mengumpulkan data dalam jumlah besar dari sumber yang berbeda, Yandex.Traffic menganalisis data untuk memetakan hasil yang akurat pada peta kota tertentu melalui Yandex.Maps, layanan pemetaan berbasis web Yandex. Tidak hanya itu, Yandex.Traffic juga dapat menghitung tingkat kemacetan rata-rata dalam skala 0 hingga 10 untuk kota-kota besar yang memiliki masalah kemacetan parah. Yandex.Traffic mendapatkan informasi langsung dari mereka yang menciptakan lalu lintas untuk memberikan gambaran akurat tentang kemacetan lalu lintas di kota, sehingga memungkinkan pengemudi untuk saling membantu.

Topik Tambahan

• Memprediksi data hilang yang efektif dengan menggunakan Seri Waktu Multivariabel di Apache Spark
• Menjaga paradigma data besar secara rahasia dan mendeteksi spam kolaboratif
• Prediksi multi-hasil tipe campuran dengan menggunakan paradigma dalam aplikasi perawatan kesehatan
• Gunakan mekanisme MapReduce yang inovatif dan skala Kompresi Data Semantik HDT Besar
• Model teks medis untuk Representasi Terdistribusi (berbasis Lewati Gram Approach)

Kesimpulan

Pada artikel ini, kami telah membahas ide proyek big data teratas. Kami memulai dengan beberapa proyek pemula yang dapat Anda selesaikan dengan mudah. Setelah Anda selesai dengan proyek sederhana ini, saya sarankan Anda kembali, mempelajari beberapa konsep lagi dan kemudian mencoba proyek perantara. Ketika Anda merasa percaya diri, Anda kemudian dapat menangani proyek-proyek lanjutan. Jika Anda ingin meningkatkan keterampilan data besar Anda, Anda perlu mendapatkan ide proyek data besar ini.

Bekerja pada proyek data besar akan membantu Anda menemukan titik kuat dan lemah Anda. Menyelesaikan proyek-proyek ini akan memberi Anda pengalaman nyata bekerja sebagai ilmuwan data.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.

Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.