4 Ide Proyek Analisis Data Teratas: Tingkat Pemula hingga Ahli [2022]
Diterbitkan: 2021-01-05Analisis Data dapat memberikan cara yang menjanjikan untuk memulai karir Anda, tetapi kunci untuk diperhatikan oleh calon pemberi kerja adalah membuat proyek analitik data Anda rapi. Seorang calon analis data harus bekerja di domain yang berbeda dan memperoleh wawasan yang dapat diterjemahkan ke dalam ide proyek analis data terkemuka Anda berikutnya !
Saat ini, perusahaan mencari analis data yang menyadari tantangan dalam industri tertentu dan karena itu menemukan proyek yang relevan di resume mereka. Ini bisa menjadi tugas yang luar biasa untuk memutuskan ide proyek hanya untuk merasa terintimidasi oleh kode besar dan konsep yang terlalu sering digunakan. Inilah tepatnya mengapa kami memberi Anda penggabungan ide proyek analitik data yang akan membantu Anda berlatih bekerja cerdas dengan kumpulan data besar. Analisis data adalah bagian penting dari kursus online ilmu data.
Sebelum memulai, Anda harus memahami jenis proyek yang ingin Anda kerjakan:
Pemula: Proyek di level ini bisa sangat akrab dan nyaman untuk dikerjakan. Bagi siapa pun yang memulai analisis data, proyek semacam itu tidak memerlukan teknik aplikasi besar-besaran. Sebaliknya, dengan bantuan algoritme sederhana, Anda dapat bergerak maju dengan mudah.
Menengah: Ini umumnya termasuk bekerja dengan cluster data menengah hingga besar dan membutuhkan pemahaman yang baik tentang prinsip-prinsip penambangan data. Ini mungkin juga memerlukan penerapan teknik Machine Learning dan oleh karena itu direkomendasikan untuk analis data berpengalaman.
Mahir atau Pakar: Untuk veteran industri yang ingin membangun proyek ambisius berdasarkan kumpulan data kehidupan nyata, proyek semacam itu dapat terbukti menjadi emas. Dari jaringan saraf hingga analisis mendalam data dimensi tinggi, dibutuhkan perpaduan sempurna antara kreativitas, keahlian, dan wawasan untuk proyek semacam itu.
Baca: 14 Aplikasi Analisis Data Kehidupan Nyata yang Menarik
Daftar isi
Ide Proyek Analisis Data – Tingkat Pemula
1. Proyek Analisis Data Eksplorasi (EDA)
Pekerjaan seorang analis data tetap tidak lengkap tanpa Analisis Data Eksplorasi – tahap di mana data diperiksa dan pola atau temuan dibuat. Ini memberikan ringkasan karakteristik keseluruhan dalam analisis data dan memahaminya dengan teknik pemodelan data. Apa yang akan memakan waktu lama, sesi lengkap untuk menemukan anomali dalam angka, analisis data eksplorasi adalah cara sempurna untuk menyelesaikannya.
EDA secara umum dapat dilakukan dengan dua cara: pertama, dengan bantuan grafik atau non-grafik, dan kedua dengan besaran univariat atau bivariat. Untuk melanjutkan proyek analitik data apa pun , Komunitas IBM Analytics dapat terbukti menjadi sumber daya yang cukup.
Topik yang dapat berguna saat membangun proyek EDA adalah:
- Memahami data dan menghasilkan hipotesis yang bermakna dan relevan
- Pemecahan masalah dengan visualisasi data atau algoritma
- Melihat tren Data
- Memahami hubungan antar variabel dan berinteraksi dengan visualisasi data dalam bentuk plot.
Sebuah studi lapangan yang relevan dapat menjadi industri kesehatan di mana Anda dapat membantu dalam berbagai cara, dari memahami tren janji dokter yang hilang hingga kurangnya peralatan.
2. Analisis Sentimen
Untuk analis data, tujuan memiliki proyek analisis sentimen adalah tentang memahami polaritas positif atau negatif pemirsa berdasarkan sentimen mereka. Ekstraksi semacam itu dapat membantu untuk mengetahui sudut pandang umum pemirsa Anda tentang ide tertentu, berdasarkan pendapat mereka yang dibagikan di situs web, pegangan media sosial, dll. Berbagai kategori dapat berupa senang, marah, sedih, penasaran, dll.
Untuk profesional yang menggunakan kerangka kerja, R juga dapat menemukan kumpulan data yang relevan dalam paket 'janeaustenR'. Karena perbedaannya didasarkan pada kata cloud, mungkin ada perbedaan yang jelas antara grup data dan sentimen terkaitnya. Proyek analisis data semacam itu dapat membantu dalam:
Manajemen Reputasi Online dari Merek apa pun – Pemantauan Media Sosial
- Sangat membantu dalam melacak dan memahami persepsi umum konsumen atas merek Anda
- Sorot area perhatian utama
- Perkembangan apa pun, seperti pembaruan kampanye influencer
Analisis pesaing
- Membantu Anda mendapatkan wawasan eksklusif tentang pasar dan tetap berada di depan pesaing Anda
- Kumpulkan informasi di berbagai platform digital
- Kembangkan Intelijen Bisnis
Baca: Wajib Dibaca 26 Pertanyaan & Jawaban Wawancara Analis Data
Ide Proyek Analisis Data – Tingkat Menengah
3. Membangun Chatbots
Penting untuk bisnis online, chatbots telah menjadi tren karena banyak fungsinya. Mereka dapat berperan dalam mengotomatisasi proses layanan pelanggan, serta menghemat waktu dan sumber daya. Dicampur dengan teknik AI dan Pembelajaran Mesin, chatbots yang kuat ada di sekitar kita – mulai dari pesan otomatis aplikasi perpesanan hingga perangkat pintar yang dapat dikenakan.
Chatbot adalah program pintar yang mensimulasikan interaksi nyata dengan pengguna melalui antarmuka obrolan. Dengan cara ini, bot ini bereaksi terhadap pertanyaan tertulis atau lisan dan memahami percakapan. Karena mereka sadar diri, semakin banyak interaksi yang mereka lakukan, semakin cerdas mereka.
Sebagai seorang analis data, tantangan sebenarnya adalah untuk memahami kualitas kinerja chatbot, berdasarkan potensi pemahamannya atas permintaan pengguna serta kemampuannya untuk menyampaikannya dengan jelas kepada pengguna. Karena chatbots dapat berupa spesifik domain yang memerlukan chatbots untuk memecahkan masalah dan domain terbuka tempat pengguna dapat mengajukan pertanyaan dari industri mana pun – ada banyak ruang lingkup untuk proyek tersebut.
Menggunakan Python dan file dataset json Intents, seorang analis perlu melihat ke dalam kumpulan data yang luas dan bahasa yang rumit dengan bantuan beberapa model. Model tersebut dapat membantu meningkatkan dan meningkatkan dukungan pelanggan.
Checkout: Gaji Analis Data di India
Ide Proyek Analisis Data – Tingkat Pakar
4. Sistem Rekomendasi Film
Salah satu metode paling dasar untuk membangun layanan yang disesuaikan pengguna, membangun sistem rekomendasi film yang stabil, mungkin tidak semudah kedengarannya. Karena konsepnya didasarkan pada metode klik abstrak, akan ada implementasi besar-besaran dari Pembelajaran Mesin. Anda akan memerlukan akses ekstensif ke kumpulan data besar dari riwayat penelusuran film pengguna, preferensi, dan banyak lagi.
Metode seperti pemfilteran kolaboratif dapat membantu dalam memahami perilaku pengguna. Oleh karena itu, untuk menghapus kerentanan sistem apa pun, Anda dapat menggunakan kerangka kerja seperti R dan kumpulan data MovieLens. Faktorisasi Matriks dan Pemilihan Model Kejutan juga dapat berguna untuk disalurkan melalui kumpulan data.
Digunakan oleh merek seperti Netflix, proyek analisis data semacam itu dapat berarti pekerjaan yang melelahkan, bahkan bagi pakar industri.
Baca juga: Proyek Ilmu Data di R
Ringkasan
Cara terbaik untuk menunjukkan keahlian Anda adalah dengan mengerjakan ide proyek analitik data yang lebih baru dan unik . Itu hanya akan datang saat Anda mendapatkan pengalaman di lapangan dan dihadapkan pada berbagai tantangan khusus industri. Di atas segalanya, tetap positif dan membangun proyek adalah cara yang tepat untuk melakukannya!
Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Diploma PG IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1- on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.
