Le 4 migliori idee per progetti di analisi dei dati: da principiante a esperto [2022]
Pubblicato: 2021-01-05L'analisi dei dati può fornire un modo promettente per far ripartire la tua carriera, ma la chiave per farsi notare da qualsiasi potenziale datore di lavoro è rendere presentabili i tuoi progetti di analisi dei dati . Un aspirante analista di dati deve lavorare in domini diversi e ottenere approfondimenti che possono tradursi nella tua prossima idea di progetto di spicco dell'analista di dati !
Al giorno d'oggi, le aziende cercano analisti di dati consapevoli delle sfide in un particolare settore e quindi trovano tutti i progetti rilevanti nel loro curriculum. Può essere un compito opprimente decidere su un'idea di progetto solo per sentirsi intimiditi dai suoi codici ingombranti e dal concetto abusato. Questo è esattamente il motivo per cui ti offriamo una fusione di idee per progetti di analisi dei dati che ti aiuterebbero a praticare lo smart working con enormi set di dati. L'analisi dei dati è una parte essenziale dei corsi online di scienza dei dati.
Prima di iniziare, devi comprendere i tipi di progetti con cui saresti disposto a lavorare:
Principiante: i progetti a questi livelli possono essere abbastanza familiari e comodi da lavorare. Per chiunque inizi nell'analisi dei dati, tali progetti non richiederanno tecniche applicative massicce. Invece, con l'aiuto di semplici algoritmi, puoi andare avanti facilmente.
Intermedio: generalmente include il lavoro con cluster di dati di dimensioni medio-grandi e richiede una solida comprensione dei principi di data mining. Potrebbe anche richiedere l'applicazione di tecniche di Machine Learning ed è quindi consigliato ad analisti di dati esperti.
Avanzato o esperto: per i veterani del settore che desiderano costruire progetti ambiziosi basati su set di dati di vita reale, tali progetti possono rivelarsi d'oro. Dalle reti neurali all'analisi approfondita di dati ad alta dimensione, per tali progetti è necessaria la perfetta combinazione di creatività, esperienza e approfondimenti.
Leggi: 14 affascinanti applicazioni di analisi dei dati nella vita reale
Sommario
Idee per progetti di analisi dei dati – Livello principiante
1. Progetti di analisi dei dati esplorativi (EDA)
Il lavoro di un analista di dati rimane incompleto senza l'analisi esplorativa dei dati, la fase in cui i dati vengono esaminati e vengono realizzati modelli o risultati. Fornisce un riepilogo delle caratteristiche generali nell'analisi dei dati e la comprende con le tecniche di modellazione dei dati. Ciò che avrebbe richiesto sessioni lunghe ed esaurienti per trovare anomalie nei numeri, l'analisi esplorativa dei dati è il modo perfetto per farlo.
L'EDA può generalmente essere eseguita in due modi: primo, con l'aiuto di grafici o non grafici, e secondo con quantità univariate o bivariate. Per continuare con qualsiasi progetto di analisi dei dati , la IBM Analytics Community può rivelarsi un'ampia risorsa.
Gli argomenti che possono tornare utili durante la costruzione di un progetto EDA sono:
- Comprendere i dati e formulare un'ipotesi significativa e pertinente
- Risoluzione dei problemi con visualizzazioni di dati o algoritmi
- Individuazione delle tendenze dei dati
- Comprendere la relazione tra variabili e interagire con le visualizzazioni dei dati sotto forma di grafici.
Uno studio sul campo rilevante può essere l'industria sanitaria in cui puoi aiutare in numerosi modi, dalla comprensione delle tendenze degli appuntamenti medici mancanti alla mancanza di apparecchiature.
2. Analisi del sentimento
Per gli analisti di dati, l'obiettivo di avere un progetto di analisi del sentimento può essere quello di comprendere le polarità positive o negative degli spettatori in base ai loro sentimenti. Tali estrazioni possono aiutare a conoscere il punto di vista generale dei tuoi spettatori su un'idea particolare, in base alle loro opinioni condivise su siti Web, handle di social media, ecc. Le varie categorie possono essere felici, arrabbiate, tristi, curiose, ecc.
Per i professionisti che utilizzano il framework, R può anche trovare il set di dati pertinente nel pacchetto "janeaustenR". Poiché la differenza si basa sulla nuvola di parole, possono esserci chiare distinzioni tra i gruppi di dati e i sentimenti corrispondenti. Tali progetti di analisi dei dati possono essere utili in:
Gestione della reputazione online di qualsiasi marchio – Monitoraggio dei social media
- Particolarmente utile per tracciare e comprendere la percezione generale dei consumatori sul tuo marchio
- Evidenzia le aree di attenzione chiave
- Eventuali sviluppi, come gli aggiornamenti della campagna dell'influencer
Analisi dei concorrenti
- Aiutarti a ottenere informazioni esclusive sul mercato e a stare al passo con i tuoi concorrenti
- Raccogli le informazioni su varie piattaforme digitali
- Sviluppa Business Intelligence
Leggi: deve leggere 26 domande e risposte per l'intervista di analisti di dati
Idee per progetti di analisi dei dati – Livello intermedio
3. Creazione di chatbot
Un imperativo per le aziende online, i chatbot sono diventati di tendenza per le sue numerose funzionalità. Possono essere determinanti per automatizzare i processi del servizio clienti, oltre a risparmiare tempo e risorse. Grazie all'intelligenza artificiale e alle tecniche di machine learning, potenti chatbot sono ovunque intorno a noi, dai messaggi automatici delle applicazioni di messaggistica agli smart wearable.
Un chatbot è un programma intelligente che simula una reale interazione con gli utenti tramite un'interfaccia di chat. In questo modo, questi bot reagiscono a qualsiasi domanda scritta o orale e comprendono la conversazione. Poiché sono autocoscienti, più interazione hanno, più intelligenti diventano.
In qualità di analista di dati, la vera sfida è comprendere la qualità delle prestazioni di un chatbot, in base al suo potenziale di comprensione delle richieste degli utenti e alla sua capacità di trasmetterle chiaramente agli utenti. Poiché i chatbot possono essere sia specifici del dominio che richiedono chatbot per risolvere i problemi sia un dominio aperto in cui gli utenti possono porre una richiesta da qualsiasi settore, il progetto ha molto spazio per farlo.
Utilizzando Python e il file di set di dati json Intents, un analista deve esaminare i vasti set di dati e i linguaggi complicati con l'aiuto di più modelli. Tali modelli possono aiutare a migliorare e migliorare l'assistenza clienti.
Checkout: stipendio per analista di dati in India
Idee per progetti di analisi dei dati – Livello esperto
4. Sistema di consigli sui film
Uno dei metodi più basilari per creare servizi personalizzati per l'utente, la creazione di un sistema stabile di consigli sui film, potrebbe non essere così facile come sembra. Poiché il concetto si basa su un metodo di clic astratto, ci sarebbero enormi implementazioni di Machine Learning. Avresti bisogno di un ampio accesso a set di dati di grandi dimensioni della cronologia di navigazione dei film degli utenti, delle preferenze e altro ancora.
Metodi come il filtraggio collaborativo possono aiutare a comprendere il comportamento degli utenti. Pertanto, per rimuovere eventuali vulnerabilità del sistema, è possibile utilizzare framework come R e il set di dati MovieLens. Anche la fattorizzazione della matrice e la selezione del modello a sorpresa possono tornare utili per incanalare i set di dati.
Utilizzati da marchi come Netflix, tali progetti di analisi dei dati possono significare un lavoro estenuante, anche per gli esperti del settore.
Leggi anche: Progetti di Data Science in R
Sommario
Il modo migliore per mostrare le tue capacità è lavorare su idee per progetti di analisi dei dati nuovi e unici . Arriverebbe solo quando acquisirai esperienza nel campo e sarai esposto a varie sfide specializzate nel settore. Soprattutto, rimanere positivi e costruire progetti è il modo giusto per farlo!
Se sei curioso di conoscere la scienza dei dati, dai un'occhiata al Diploma PG in Data Science di IIIT-B e upGrad, creato per i professionisti che lavorano e offre oltre 10 casi di studio e progetti, workshop pratici pratici, tutoraggio con esperti del settore, 1- on-1 con mentori del settore, oltre 400 ore di apprendimento e assistenza al lavoro con le migliori aziende.
