13 idee e argomenti per progetti di Big Data per principianti [2022]

Idee per progetti di Big Data

I Big Data sono un argomento interessante. Ti aiuta a trovare schemi e risultati che altrimenti non avresti notato. Questa abilità è molto richiesta e puoi far avanzare rapidamente la tua carriera imparandola. Quindi, se sei un principiante dei big data, la cosa migliore che puoi fare è lavorare su alcune idee per progetti di big data.

Noi di upGrad crediamo in un approccio pratico poiché la conoscenza teorica da sola non sarà di aiuto in un ambiente di lavoro in tempo reale. In questo articolo, esploreremo alcune idee interessanti per progetti di big data su cui i principianti possono lavorare per mettere alla prova le loro conoscenze sui big data. In questo articolo troverai le migliori idee per progetti di Big Data per i principianti per fare esperienza pratica sui Big Data

Tuttavia, conoscere la teoria dei big data da sola non ti aiuterà molto. Avrai bisogno di mettere in pratica ciò che hai imparato.
Ma come lo faresti?

Puoi esercitare le tue abilità sui big data su progetti di big data. I progetti sono un ottimo modo per mettere alla prova le tue abilità. Sono ottimi anche per il tuo CV.

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Quali problemi potresti incontrare nella realizzazione di progetti di Big Data

I big data sono presenti in numerosi settori. Quindi troverai anche un'ampia varietà di argomenti di progetti di Big Data su cui lavorare.

Oltre all'ampia varietà di idee di progetto, ci sono un sacco di sfide che un analista di big data deve affrontare mentre lavora su tali progetti.

Sono i seguenti:

Soluzioni di monitoraggio limitate

Puoi affrontare problemi durante il monitoraggio degli ambienti in tempo reale perché non ci sono molte soluzioni disponibili per questo scopo.

Ecco perché dovresti avere familiarità con le tecnologie che dovrai utilizzare nell'analisi dei big data prima di iniziare a lavorare su un progetto.

Problemi di tempistica

Un problema comune nell'analisi dei dati è la latenza dell'output durante la virtualizzazione dei dati. La maggior parte di questi strumenti richiede prestazioni di alto livello, il che porta a questi problemi di latenza.

A causa della latenza nella generazione dell'output, sorgono problemi di temporizzazione con la virtualizzazione dei dati.

Il requisito di script di alto livello

Quando si lavora su progetti di analisi dei big data, è possibile che si verifichino strumenti o problemi che richiedono script di livello superiore rispetto a quelli con cui si ha familiarità.

In tal caso, dovresti cercare di saperne di più sul problema e chiedere lo stesso agli altri.

Privacy e sicurezza dei dati

Mentre lavori sui dati a tua disposizione, devi assicurarti che tutti i dati rimangano sicuri e privati.

La perdita di dati può devastare il tuo progetto e il tuo lavoro. A volte anche gli utenti perdono dati, quindi devi tenerlo a mente.

Indisponibilità degli strumenti

Non puoi eseguire test end-to-end con un solo strumento. Dovresti capire quali strumenti dovrai utilizzare per completare un progetto specifico.

Quando non hai lo strumento giusto su un dispositivo specifico, può perdere molto tempo e causare molta frustrazione.

Ecco perché dovresti avere gli strumenti necessari prima di iniziare il progetto.

Set di dati troppo grandi

Puoi imbatterti in un set di dati troppo grande da gestire. In alternativa, potrebbe essere necessario verificare più dati anche per completare il progetto.

Assicurati di aggiornare i tuoi dati regolarmente per risolvere questo problema. È anche possibile che i tuoi dati abbiano duplicati, quindi dovresti rimuoverli anche tu.

Mentre lavori su progetti di big data, tieni presente i seguenti punti per risolvere queste sfide:

• Usa la giusta combinazione di strumenti hardware e software per assicurarti che il tuo lavoro non venga ostacolato in seguito a causa della mancanza degli stessi.
• Controlla accuratamente i tuoi dati ed elimina eventuali duplicati.
• Segui gli approcci di Machine Learning per una migliore efficienza e risultati.
• Quali sono le tecnologie che dovrai utilizzare nei progetti di Big Data Analytics:

Consigliamo le seguenti tecnologie per progetti Big Data di livello principiante:

• Database open source
• C++, Python
• Soluzioni cloud (come Azure e AWS)
• SAS
• R (linguaggio di programmazione)
• Tavolo
• PHP e Javascript

Ognuna di queste tecnologie ti aiuterà con un settore diverso. Ad esempio, dovrai utilizzare soluzioni cloud per l'archiviazione e l'accesso ai dati.

D'altra parte, dovrai usare R per usare gli strumenti di data science. Questi sono tutti i problemi che devi affrontare e risolvere quando lavori su idee per progetti di big data.

Se non hai familiarità con nessuna delle tecnologie menzionate sopra, dovresti imparare la stessa cosa prima di lavorare su un progetto. Più idee provi per i big data, più esperienza acquisisci.

Altrimenti, saresti incline a commettere molti errori che avresti potuto facilmente evitare.

Quindi, ecco alcune idee di Big Data Project su cui i principianti possono lavorare:

Idee per progetti Big Data: livello principianti

Questo elenco di idee per progetti di Big Data per studenti è adatto ai principianti e a coloro che hanno appena iniziato con i Big Data. Queste idee per progetti di big data ti daranno tutte le pratiche necessarie per avere successo nella tua carriera di sviluppatore di big data.

Inoltre, se stai cercando idee per progetti di big data per l'ultimo anno, questo elenco dovrebbe aiutarti. Quindi, senza ulteriori indugi, passiamo subito ad alcune idee di progetti di big data che rafforzeranno la tua base e ti permetteranno di salire la scala.

Sappiamo quanto sia difficile trovare le giuste idee di progetto come principiante. Non sai su cosa dovresti lavorare e non vedi come ti gioverà.

Ecco perché abbiamo preparato il seguente elenco di progetti Big Data in modo che tu possa iniziare a lavorarci: Iniziamo con idee per progetti Big Data.

1. Classificare i dati sul reddito del censimento del 1994

Una delle migliori idee per iniziare a sperimentare progetti pratici sui big data per gli studenti è lavorare su questo progetto. Dovrai costruire un modello per prevedere se il reddito di un individuo negli Stati Uniti è superiore o inferiore a $ 50.000 in base ai dati disponibili.

Il reddito di una persona dipende da molti fattori e dovrai tenerne conto.

Puoi trovare i dati per questo progetto qui .

2. Analizza i tassi di criminalità a Chicago

Le forze dell'ordine si avvalgono dell'aiuto dei big data per trovare gli schemi dei crimini in atto. Ciò aiuta le agenzie a prevedere eventi futuri e le aiuta a mitigare i tassi di criminalità.

Dovrai trovare modelli, creare modelli e quindi convalidare il tuo modello.

Puoi ottenere i dati per questo progetto qui .

3. Progetto di estrazione di testo

Questa è una delle eccellenti idee per progetti di deep learning per principianti. Il text mining è molto richiesto e ti aiuterà molto a mostrare i tuoi punti di forza come data scientist. In questo progetto, dovrai eseguire l'analisi del testo e la visualizzazione dei documenti forniti.

Dovrai utilizzare le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per questo compito.

Puoi ottenere i dati qui .

Idee per progetti Big Data: livello avanzato

4. Big Data per la sicurezza informatica

Questo progetto indagherà le relazioni di dipendenza a lungo termine e tempo-invariante in grandi volumi di dati. L'obiettivo principale di questo progetto Big Data è combattere i problemi di sicurezza informatica del mondo reale sfruttando le tendenze di divulgazione delle vulnerabilità con dati complessi di serie temporali multivariati. Questo progetto di sicurezza informatica cerca di stabilire un quadro statistico innovativo e solido per aiutarti a ottenere una comprensione approfondita delle dinamiche di divulgazione e delle loro intriganti strutture di dipendenza.

5. Previsione dello stato di salute

Questa è una delle idee interessanti per progetti di big data. Questo progetto Big Data è progettato per prevedere lo stato di salute sulla base di enormi set di dati. Ciò comporterà la creazione di un modello di apprendimento automatico in grado di classificare accuratamente gli utenti in base ai loro attributi di salute per qualificarli come affetti o meno da malattie cardiache. Gli alberi decisionali sono il miglior metodo di apprendimento automatico per la classificazione e, quindi, è lo strumento di previsione ideale per questo progetto. L'approccio di selezione delle caratteristiche aiuterà a migliorare l'accuratezza della classificazione del modello ML.

6. Rilevamento delle anomalie nei server cloud

In questo progetto, verrà implementato un approccio di rilevamento delle anomalie per lo streaming di grandi set di dati. Il progetto proposto rileverà le anomalie nei server cloud sfruttando due algoritmi fondamentali: il riepilogo dello stato e il nuovo modello semi-Markov nascosto ad arco nidificato (NAHSMM). Mentre il riepilogo degli stati estrarrà gli stati riflessivi del comportamento di utilizzo dalle sequenze grezze, NAHSMM creerà un algoritmo di rilevamento delle anomalie con un modulo forense per ottenere la normale soglia di comportamento nella fase di addestramento.

7. Reclutamento per profili professionali Big Data

Il reclutamento è una responsabilità lavorativa impegnativa del dipartimento delle risorse umane di qualsiasi azienda. Qui creeremo un progetto Big Data in grado di analizzare grandi quantità di dati raccolti da annunci di lavoro nel mondo reale pubblicati online. Il progetto prevede tre fasi:

• Identifica quattro famiglie di lavori Big Data nel set di dati fornito.
• Identifica nove gruppi omogenei di competenze sui Big Data che sono molto apprezzate dalle aziende.
• Caratterizzare ogni famiglia di lavoro Big Data in base al livello di competenza richiesto per ogni set di competenze Big Data.

L'obiettivo di questo progetto è aiutare il dipartimento delle risorse umane a trovare migliori assunzioni per ruoli di lavoro Big Data.

8. Rilevamento di utenti dannosi nella raccolta di Big Data

Questa è una delle idee di progetto di deep learning di tendenza. Quando si parla di raccolte di Big Data, l'affidabilità (affidabilità) degli utenti è di fondamentale importanza. In questo progetto calcoleremo il fattore di affidabilità degli utenti in una data raccolta di Big Data. Per raggiungere questo obiettivo, il progetto dividerà l'affidabilità in familiarità e affidabilità per somiglianza. Inoltre, dividerà tutti i partecipanti in piccoli gruppi in base al fattore di affidabilità della somiglianza e quindi calcolerà l'affidabilità di ciascun gruppo separatamente per ridurre la complessità computazionale. Questa strategia di raggruppamento consente al progetto di rappresentare il livello di fiducia di un particolare gruppo nel suo insieme.

9. Analisi del comportamento turistico

Questa è una delle ottime idee per progetti di big data. Questo progetto Big Data è progettato per analizzare il comportamento turistico per identificare gli interessi dei turisti e le località più visitate e, di conseguenza, prevedere le future richieste turistiche. Il progetto prevede quattro fasi:

• Elaborazione di metadati testuali per estrarre un elenco di candidati di interesse da immagini georeferenziate.
• Clustering di dati geografici per identificare località turistiche popolari per ciascuno degli interessi turistici identificati.
• Identificazione fotografica rappresentativa per ogni interesse turistico.
• Modellazione di serie temporali per costruire una serie di dati contando il numero di turisti su base mensile.

10. Punteggio del credito

Questo progetto cerca di esplorare il valore dei Big Data per il credit scoring. L'idea principale alla base di questo progetto è di indagare le prestazioni dei modelli sia statistici che economici. Per fare ciò, utilizzerà una combinazione unica di set di dati che contiene i record dei dettagli delle chiamate insieme alle informazioni sull'account di credito e di debito dei clienti per creare scorecard appropriate per i richiedenti la carta di credito. Ciò contribuirà a prevedere l'affidabilità creditizia dei richiedenti la carta di credito.

11. Previsione dei prezzi dell'energia elettrica

Questa è una delle idee interessanti per progetti di big data. Questo progetto è esplicitamente progettato per prevedere i prezzi dell'elettricità sfruttando i set di Big Data. Il modello sfrutta il classificatore SVM per prevedere il prezzo dell'energia elettrica. Tuttavia, durante la fase di addestramento nella classificazione SVM, il modello includerà anche le caratteristiche irrilevanti e ridondanti che ne riducono l'accuratezza delle previsioni. Per affrontare questo problema, utilizzeremo due metodi: Gray Correlation Analysis (GCA) e Principle Component Analysis. Questi metodi aiutano a selezionare le caratteristiche importanti eliminando tutti gli elementi non necessari, migliorando così l'accuratezza della classificazione del modello.

12. BusBeat

BusBeat è un sistema di rilevamento precoce degli eventi che utilizza le traiettorie GPS di auto periodiche che viaggiano regolarmente in un'area urbana. Questo progetto propone l'interpolazione dei dati e le tecniche di rilevamento degli eventi basate sulla rete per implementare con successo il rilevamento precoce degli eventi con i dati della traiettoria GPS. La tecnica di interpolazione dei dati aiuta a recuperare i valori mancanti nei dati GPS utilizzando la caratteristica principale delle auto periodiche e l'analisi della rete stima la posizione della sede dell'evento.

13. Yandex.Traffico

Yandex.Traffic è nato quando Yandex ha deciso di utilizzare le sue capacità avanzate di analisi dei dati per sviluppare un'app in grado di analizzare le informazioni raccolte da più fonti e visualizzare una mappa in tempo reale delle condizioni del traffico in una città.

Dopo aver raccolto grandi volumi di dati da fonti disparate, Yandex.Traffic analizza i dati per mappare risultati accurati sulla mappa di una particolare città tramite Yandex.Maps, il servizio di mappatura basato sul Web di Yandex. Non solo, Yandex.Traffic può anche calcolare il livello medio di congestione su una scala da 0 a 10 per le grandi città con gravi problemi di ingorgo. Yandex.Traffic ottiene informazioni direttamente da coloro che creano traffico per dipingere un quadro accurato della congestione del traffico in una città, consentendo così ai conducenti di aiutarsi a vicenda.

Argomenti aggiuntivi

• Previsione dei dati mancanti effettivi utilizzando Multivariable Time Series su Apache Spark
• Conservazione confidenziale del paradigma dei big data e rilevamento dello spam collaborativo
• Prevedi multi-risultato di tipo misto utilizzando il paradigma nell'applicazione sanitaria
• Usa un innovativo meccanismo MapReduce e scala la compressione semantica dei dati Big HDT
• Testi medici modello per la rappresentazione distribuita (basato sull'approccio salta Gram)

Conclusione

In questo articolo, abbiamo trattato le migliori idee per progetti di Big Data . Abbiamo iniziato con alcuni progetti per principianti che puoi risolvere con facilità. Una volta che hai finito con questi semplici progetti, ti consiglio di tornare indietro, imparare qualche altro concetto e poi provare i progetti intermedi. Quando ti senti sicuro, puoi quindi affrontare i progetti avanzati. Se desideri migliorare le tue competenze sui big data, devi mettere le mani su queste idee per progetti sui big data.

Lavorare su progetti di big data ti aiuterà a trovare i tuoi punti di forza e di debolezza. Il completamento di questi progetti ti darà un'esperienza di vita reale di lavoro come data scientist.

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