初心者のための13の究極のビッグデータプロジェクトのアイデアとトピック[2022]

ビッグデータプロジェクトのアイデア

ビッグデータはエキサイティングなテーマです。 他の方法では気付かなかったパターンや結果を見つけるのに役立ちます。 このスキルは非常に需要が高く、それを学ぶことであなたのキャリアを素早く前進させることができます。 したがって、ビッグデータの初心者の場合、できる最善のことは、ビッグデータプロジェクトのアイデアに取り組むことです。

ここupGradでは、理論的な知識だけではリアルタイムの作業環境では役に立たないため、実用的なアプローチを信じています。 この記事では、初心者がビッグデータの知識をテストするために取り組むことができるいくつかの興味深いビッグデータプロジェクトのアイデアを探求します。 この記事では、初心者がビッグデータを実際に体験するためのビッグデータプロジェクトのトップアイデアを紹介します。

ただし、ビッグデータの理論だけを知っていてもあまり役に立ちません。 学んだことを練習する必要があります。
しかし、どうやってそれをしますか？

ビッグデータプロジェクトでビッグデータスキルを練習できます。 プロジェクトは、スキルをテストするための優れた方法です。 彼らはあなたの履歴書にも最適です。

このプログラムが学生のキャリアをどのように変えたかを信じられないでしょう

ビッグデータプロジェクトを行う際に直面する可能性のある問題

ビッグデータは多くの業界に存在します。 そのため、さまざまなビッグデータプロジェクトのトピックにも取り組むことができます。

多種多様なプロジェクトのアイデアとは別に、ビッグデータアナリストがそのようなプロジェクトに取り組んでいるときに直面する多くの課題があります。

それらは次のとおりです。

限定的な監視ソリューション

この目的で利用できるソリューションは多くないため、リアルタイム環境を監視しているときに問題に直面する可能性があります。

そのため、プロジェクトに取り掛かる前に、ビッグデータ分析で使用する必要のあるテクノロジーに精通している必要があります。

タイミングの問題

データ分析に共通する問題は、データ仮想化中の出力遅延です。 これらのツールのほとんどは高レベルのパフォーマンスを必要とするため、これらの遅延の問題が発生します。

出力生成の遅延により、データの仮想化でタイミングの問題が発生します。

高レベルのスクリプティングの要件

ビッグデータ分析プロジェクトで作業しているときに、慣れ親しんだよりも高レベルのスクリプトを必要とするツールや問題が発生する可能性があります。

その場合は、問題についてもっと学び、他の人に同じことを尋ねる必要があります。

データのプライバシーとセキュリティ

利用可能なデータで作業している間、すべてのデータが安全でプライベートなままであることを確認する必要があります。

データの漏洩は、プロジェクトだけでなく作業にも大きな打撃を与える可能性があります。 ユーザーもデータを漏洩することがあるので、それを覚えておく必要があります。

ツールが利用できない

1つのツールだけでエンドツーエンドのテストを行うことはできません。 特定のプロジェクトを完了するために使用する必要のあるツールを把握する必要があります。

特定のデバイスに適切なツールがない場合、多くの時間を浪費し、多くのフラストレーションを引き起こす可能性があります。

そのため、プロジェクトを開始する前に必要なツールを用意する必要があります。

データセットが大きすぎる

大きすぎて処理できないデータセットに出くわす可能性があります。 または、プロジェクトを完了するために、さらに多くのデータを検証する必要がある場合もあります。

この問題を解決するには、データを定期的に更新するようにしてください。 データに重複がある可能性もあるため、それらも削除する必要があります。

ビッグデータプロジェクトに取り組むときは、これらの課題を解決するために次の点に注意してください。

• ハードウェアとソフトウェアツールの適切な組み合わせを使用して、同じものがないために後で作業が妨げられないようにします。
• データを徹底的にチェックし、重複を取り除きます。
• 効率と結果を向上させるには、機械学習のアプローチに従ってください。
• ビッグデータ分析プロジェクトで使用する必要のあるテクノロジーは何ですか。

初心者レベルのビッグデータプロジェクトには、次のテクノロジーをお勧めします。

• オープンソースデータベース
• C ++、Python
• クラウドソリューション（AzureやAWSなど）
• SAS
• R（プログラミング言語）
• Tableau
• PHPとJavascript

これらのテクノロジーはそれぞれ、さまざまな分野で役立ちます。 たとえば、データの保存とアクセスにはクラウドソリューションを使用する必要があります。

一方、データサイエンスツールを使用するには、Rを使用する必要があります。 これらはすべて、ビッグデータプロジェクトのアイデアに取り組むときに直面して修正する必要のある問題です。

上記のテクノロジーのいずれかに精通していない場合は、プロジェクトに取り組む前に同じことを学ぶ必要があります。 ビッグデータプロジェクトのアイデアを試すほど、より多くの経験を積むことができます。

そうしないと、簡単に回避できたはずの多くの間違いを犯しやすくなります。

それで、ここに初心者が取り組むことができるいくつかのビッグデータプロジェクトのアイデアがあります：

ビッグデータプロジェクトのアイデア：初心者レベル

学生向けのビッグデータプロジェクトのアイデアのこのリストは、初心者やビッグデータを始めたばかりの人に適しています。 これらのビッグデータプロジェクトのアイデアは、ビッグデータ開発者としてのキャリアで成功するために必要なすべての実用性を実現します。

さらに、最終年度のビッグデータプロジェクトのアイデアを探している場合は、このリストを参考にしてください。 ですから、これ以上面倒なことはせずに、基盤を強化し、はしごを登ることができるビッグデータプロジェクトのアイデアに直接飛び込みましょう。

私たちは、初心者として適切なプロジェクトのアイデアを見つけることがどれほど難しいかを知っています。 あなたは自分が何に取り組むべきかわからないし、それがあなたにどのように役立つかわからない。

そのため、次のビッグデータプロジェクトのリストを用意して、作業を開始できるようにしました。ビッグデータプロジェクトのアイデアから始めましょう。

1.1994年の国勢調査収入データを分類します

学生向けの実践的なビッグデータプロジェクトの実験を開始するための最良のアイデアの1つは、このプロジェクトに取り組んでいることです。 入手可能なデータに基づいて、米国の個人の収入が50,000ドルを超えるか下回るかを予測するモデルを構築する必要があります。

人の収入は多くの要因に依存し、あなたはそれらのすべてを考慮に入れる必要があります。

このプロジェクトのデータはここにあります。

2.シカゴの犯罪率を分析する

法執行機関はビッグデータの助けを借りて、起こっている犯罪のパターンを見つけます。 これを行うことは、政府機関が将来の出来事を予測するのに役立ち、犯罪率を軽減するのに役立ちます。

パターンを見つけ、モデルを作成してから、モデルを検証する必要があります。

このプロジェクトのデータはここで入手できます。

3.テキストマイニングプロジェクト

これは、初心者向けの優れたディープラーニングプロジェクトのアイデアの1つです。 テキストマイニングは需要が高く、データサイエンティストとしての強みを示すのに大いに役立ちます。 このプロジェクトでは、提供されたドキュメントのテキスト分析と視覚化を実行する必要があります。

このタスクには、自然言語プロセス手法を使用する必要があります。

ここでデータを取得できます。

ビッグデータプロジェクトのアイデア：上級レベル

4.サイバーセキュリティのビッグデータ

このプロジェクトでは、大量のデータにおける長期的で時不変の依存関係を調査します。 このビッグデータプロジェクトの主な目的は、複雑な多変量時系列データを使用して脆弱性の開示傾向を悪用することにより、実際のサイバーセキュリティの問題と戦うことです。 このサイバーセキュリティプロジェクトは、開示のダイナミクスとその興味深い依存構造を深く理解するのに役立つ、革新的で堅牢な統計フレームワークの確立を目指しています。

5.健康状態の予測

これは、興味深いビッグデータプロジェクトのアイデアの1つです。 このビッグデータプロジェクトは、大規模なデータセットに基づいて健康状態を予測するように設計されています。 これには、ユーザーの健康属性に応じてユーザーを正確に分類し、心臓病の有無を認定できる機械学習モデルの作成が含まれます。 決定木は分類に最適な機械学習方法であるため、このプロジェクトの理想的な予測ツールです。 特徴選択アプローチは、MLモデルの分類精度を高めるのに役立ちます。

6.クラウドサーバーでの異常検出

このプロジェクトでは、大規模なデータセットをストリーミングするための異常検出アプローチを実装します。 提案されたプロジェクトは、状態の要約と新しいネストされたアークの隠れ準マルコフモデル（NAHSMM）という2つのコアアルゴリズムを活用することにより、クラウドサーバーの異常を検出します。 状態の要約は生のシーケンスから使用行動の反射状態を抽出しますが、NAHSMMはフォレンジックモジュールを使用して異常検出アルゴリズムを作成し、トレーニングフェーズで正常な行動のしきい値を取得します。

7.ビッグデータジョブプロファイルの採用

採用は、どの企業の人事部門にとってもやりがいのある仕事の責任です。 ここでは、オンラインで公開された実際の求人情報から収集された膨大な量のデータを分析できるビッグデータプロジェクトを作成します。 プロジェクトには3つのステップが含まれます。

• 指定されたデータセットで4つのビッグデータジョブファミリーを特定します。
• 企業から高く評価されているビッグデータスキルの9つの同種のグループを特定します。
• 各ビッグデータスキルセットに必要な能力のレベルに応じて、各ビッグデータジョブファミリーを特徴付けます。

このプロジェクトの目標は、HR部門がビッグデータの職務のより良い採用を見つけるのを支援することです。

8.ビッグデータ収集における悪意のあるユーザーの検出

これは、トレンドのディープラーニングプロジェクトのアイデアの1つです。 ビッグデータの収集について話すとき、ユーザーの信頼性（信頼性）は非常に重要です。 このプロジェクトでは、特定のビッグデータコレクション内のユーザーの信頼性係数を計算します。 これを達成するために、プロジェクトは信頼性を親しみやすさと類似性の信頼性に分割します。 さらに、類似性の信頼性係数に従ってすべての参加者を小さなグループに分割し、各グループの信頼性を個別に計算して、計算の複雑さを軽減します。 このグループ化戦略により、プロジェクトは特定のグループ全体の信頼レベルを表すことができます。

9.観光客の行動分析

これは、優れたビッグデータプロジェクトのアイデアの1つです。 このビッグデータプロジェクトは、観光客の行動を分析して、観光客の興味と最も訪問された場所を特定し、それに応じて将来の観光需要を予測するように設計されています。 プロジェクトには4つのステップが含まれます。

• ジオタグ付き画像から関心候補のリストを抽出するためのテキストメタデータ処理。
• 特定された観光客の関心のそれぞれについて人気のある観光地を特定するための地理データクラスタリング。
• 各観光客の関心の代表的な写真付き身分証明書。
• 毎月の観光客数をカウントして時系列データを構築する時系列モデリング。

10.クレジットスコアリング

このプロジェクトは、クレジットスコアリングのためのビッグデータの価値を探求することを目的としています。 このプロジェクトの背後にある主なアイデアは、統計モデルと経済モデルの両方のパフォーマンスを調査することです。 そのために、クレジットカード申請者に適切なスコアカードを作成するために、顧客のクレジットおよびデビットアカウント情報とともに通話詳細レコードを含むデータセットの独自の組み合わせを使用します。 これは、クレジットカード申請者の信用度を予測するのに役立ちます。

11.電気料金予測

これは、興味深いビッグデータプロジェクトのアイデアの1つです。 このプロジェクトは、ビッグデータセットを活用して電気料金を予測するように明示的に設計されています。 このモデルは、SVM分類器を利用して電気料金を予測します。 ただし、SVM分類のトレーニング段階では、モデルには、予測の精度を低下させる無関係で冗長な機能も含まれます。 この問題に対処するために、Gray Correlation Analysis（GCA）と主成分分析の2つの方法を使用します。 これらの方法は、不要な要素をすべて排除しながら重要な特徴を選択するのに役立ち、それによってモデルの分類精度を向上させます。

12.BusBeat

BusBeatは、都市部を日常的に走行する定期的な自動車のGPS軌跡を利用する早期イベント検出システムです。 このプロジェクトは、GPS軌道データを使用して早期のイベント検出を正常に実装するためのデータ補間とネットワークベースのイベント検出技術を提案します。 データ補間技術は、定期的な自動車の主要な機能を使用してGPSデータの欠落値を回復するのに役立ち、ネットワーク分析はイベント会場の場所を推定します。

13. Yandex.Traffic

Yandex.Trafficは、Yandexが高度なデータ分析スキルを使用して、複数のソースから収集された情報を分析し、都市の交通状況のリアルタイムマップを表示できるアプリを開発することを決定したときに誕生しました。

さまざまなソースから大量のデータを収集した後、Yandex.Trafficはデータを分析して、YandexのWebベースのマッピングサービスであるYandex.Mapsを介して特定の都市の地図に正確な結果をマッピングします。 それだけでなく、Yandex.Trafficは、深刻な渋滞の問題がある大都市の0から10のスケールで混雑の平均レベルを計算することもできます。 Yandex.Trafficは、交通を作成する人々から直接情報を入手して、都市の交通渋滞の正確な画像を描き、それによってドライバーが互いに助け合うことを可能にします。

追加トピック

• ApacheSparkで多変数時系列を使用して効果的な欠測データを予測する
• ビッグデータパラダイムを機密に保持し、共同スパムを検出する
• ヘルスケアアプリケーションのパラダイムを使用して、混合型の複数の結果を予測する
• 革新的なMapReduceメカニズムを使用して、BigHDTセマンティックデータ圧縮をスケーリングします
• 分散表現のためのモデル医療テキスト（スキップグラムアプローチベース）

結論

この記事では、ビッグデータプロジェクトのトップアイデアについて説明しました。 私たちはあなたが簡単に解決できるいくつかの初心者プロジェクトから始めました。 これらの単純なプロジェクトが終了したら、戻ってさらにいくつかの概念を学び、中間プロジェクトを試すことをお勧めします。 自信がついたら、高度なプロジェクトに取り組むことができます。 ビッグデータのスキルを向上させたい場合は、これらのビッグデータプロジェクトのアイデアを手に入れる必要があります。

ビッグデータプロジェクトに取り組むことは、あなたの長所と短所を見つけるのに役立ちます。 これらのプロジェクトを完了すると、データサイエンティストとしての実際の経験が得られます。

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