초보자를 위한 13가지 궁극적인 빅 데이터 프로젝트 아이디어 및 주제 [2022]

빅데이터 프로젝트 아이디어

빅 데이터는 흥미로운 주제입니다. 다른 방법으로는 발견하지 못했을 패턴과 결과를 찾는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 수요가 매우 높으며 이를 배우면 경력을 빠르게 발전시킬 수 있습니다. 따라서 빅 데이터 초보자라면 가장 좋은 방법은 빅 데이터 프로젝트 아이디어를 작업하는 것입니다.

여기 upGrad에서 우리는 이론적인 지식만으로는 실시간 작업 환경에서 도움이 되지 않기 때문에 실용적인 접근 방식을 믿습니다. 이 기사에서는 초보자가 빅 데이터 지식을 테스트하기 위해 작업할 수 있는 몇 가지 흥미로운 빅 데이터 프로젝트 아이디어를 탐색할 것입니다. 이 기사에서는 초보자가 빅 데이터에 대한 실무 경험을 얻을 수 있는 최고의 빅 데이터 프로젝트 아이디어를 찾을 수 있습니다.

그러나 빅 데이터 이론만 아는 것만으로는 큰 도움이 되지 않습니다. 배운 것을 연습해야 합니다.
하지만 어떻게 하시겠습니까?

빅 데이터 프로젝트에서 빅 데이터 기술을 연습할 수 있습니다. 프로젝트는 기술을 테스트할 수 있는 좋은 방법입니다. 그들은 또한 당신의 이력서에 좋습니다.

이 프로그램이 학생들의 경력을 어떻게 변화시켰는지 믿을 수 없을 것입니다.

빅 데이터 프로젝트를 수행할 때 직면할 수 있는 문제

빅 데이터는 다양한 산업 분야에 존재합니다. 따라서 작업할 다양한 빅 데이터 프로젝트 주제도 찾을 수 있습니다.

다양한 프로젝트 아이디어 외에도 빅 데이터 분석가가 이러한 프로젝트에서 작업하는 동안 직면하는 많은 문제가 있습니다.

그것들은 다음과 같습니다:

제한된 모니터링 솔루션

이를 위한 솔루션이 많지 않기 때문에 실시간 환경을 모니터링하는 동안 문제에 직면할 수 있습니다.

그렇기 때문에 프로젝트 작업을 시작하기 전에 빅 데이터 분석에 사용해야 하는 기술에 익숙해져야 합니다.

타이밍 문제

데이터 분석의 일반적인 문제는 데이터 가상화 중 출력 대기 시간입니다. 이러한 도구의 대부분은 높은 수준의 성능을 필요로 하므로 이러한 대기 시간 문제가 발생합니다.

출력 생성의 지연으로 인해 데이터 가상화에서 타이밍 문제가 발생합니다.

고급 스크립팅 요구 사항

빅 데이터 분석 프로젝트에서 작업할 때 익숙한 것보다 더 높은 수준의 스크립팅이 필요한 도구나 문제가 발생할 수 있습니다.

이 경우 문제에 대해 더 많이 배우고 다른 사람들에게도 같은 질문을 하도록 노력해야 합니다.

데이터 개인 정보 보호 및 보안

사용 가능한 데이터로 작업하는 동안 모든 데이터가 안전하고 비공개로 유지되는지 확인해야 합니다.

데이터 유출은 프로젝트와 작업에 큰 피해를 줄 수 있습니다. 사용자가 데이터를 유출하는 경우도 있으므로 이를 염두에 두어야 합니다.

도구를 사용할 수 없음

단 하나의 도구로 종단 간 테스트를 수행할 수 없습니다. 특정 프로젝트를 완료하는 데 사용할 도구를 파악해야 합니다.

특정 장치에 적합한 도구가 없으면 많은 시간을 낭비하고 많은 좌절을 일으킬 수 있습니다.

그렇기 때문에 프로젝트를 시작하기 전에 필요한 도구가 있어야 합니다.

너무 큰 데이터 세트

처리하기에는 너무 큰 데이터 세트를 발견할 수 있습니다. 또는 프로젝트를 완료하기 위해 더 많은 데이터를 확인해야 할 수도 있습니다.

이 문제를 해결하려면 데이터를 정기적으로 업데이트해야 합니다. 데이터에 중복이 있을 수도 있으므로 해당 데이터도 제거해야 합니다.

빅 데이터 프로젝트에서 작업하는 동안 이러한 문제를 해결하려면 다음 사항을 염두에 두십시오.

• 하드웨어 및 소프트웨어 도구의 올바른 조합을 사용하여 동일한 도구가 없기 때문에 나중에 작업이 방해받지 않도록 하십시오.
• 데이터를 철저히 확인하고 중복을 제거하십시오.
• 더 나은 효율성과 결과를 위해 기계 학습 접근 방식을 따르십시오.
• 빅 데이터 분석 프로젝트에서 사용해야 하는 기술은 무엇입니까?

초보자 수준의 빅 데이터 프로젝트에는 다음 기술을 권장합니다.

• 오픈 소스 데이터베이스
• C++, 파이썬
• 클라우드 솔루션(예: Azure 및 AWS)
• SAS
• R(프로그래밍 언어)
• Tableau
• PHP와 자바스크립트

이러한 각 기술은 다른 분야에서 도움이 될 것입니다. 예를 들어 데이터 저장 및 액세스에 클라우드 솔루션을 사용해야 합니다.

반면에 데이터 과학 도구를 사용하려면 R을 사용해야 합니다. 이것들은 빅 데이터 프로젝트 아이디어를 작업할 때 직면하고 수정해야 하는 모든 문제입니다.

위에서 언급한 기술에 익숙하지 않은 경우 프로젝트 작업을 수행하기 전에 해당 기술에 대해 배워야 합니다. 더 많은 빅 데이터 프로젝트 아이디어를 시도할수록 더 많은 경험을 얻을 수 있습니다.

그렇지 않으면 쉽게 피할 수 있는 많은 실수를 저지르기 쉽습니다.

따라서 초보자가 작업할 수 있는 몇 가지 빅 데이터 프로젝트 아이디어 는 다음과 같습니다.

빅 데이터 프로젝트 아이디어: 초심자 수준

이 학생용 빅 데이터 프로젝트 아이디어 목록은 초보자와 빅 데이터를 처음 시작하는 사람들에게 적합합니다. 이러한 빅 데이터 프로젝트 아이디어는 빅 데이터 개발자로서의 경력에서 성공하는 데 필요한 모든 실용성을 제공할 것입니다.

또한 마지막 해의 빅 데이터 프로젝트 아이디어를 찾고 있다면 이 목록이 도움이 될 것입니다. 따라서 더 이상 고민하지 않고 기반을 강화하고 사다리를 오를 수 있는 몇 가지 빅 데이터 프로젝트 아이디어로 바로 넘어가 보겠습니다.

우리는 초보자로서 올바른 프로젝트 아이디어를 찾는 것이 얼마나 어려운 일인지 알고 있습니다. 당신은 당신이 어떤 일을 해야 하는지 모르고 그것이 당신에게 어떤 유익을 줄지 알지 못합니다.

이것이 바로 여러분이 작업을 시작할 수 있도록 다음과 같은 빅 데이터 프로젝트 목록을 준비한 이유입니다. 빅 데이터 프로젝트 아이디어부터 시작하겠습니다.

1. 1994년 인구 조사 소득 데이터 분류

학생들을 위한 실습 빅 데이터 프로젝트를 실험하기 시작하는 가장 좋은 아이디어 중 하나는 이 프로젝트를 진행하는 것입니다. 사용 가능한 데이터를 기반으로 미국 개인의 소득이 $50,000 이상인지 또는 미만인지 예측하는 모델을 구축해야 합니다.

개인의 소득은 많은 요인에 따라 달라지며, 모든 요인을 고려해야 합니다.

여기 에서 이 프로젝트에 대한 데이터를 찾을 수 있습니다 .

2. 시카고의 범죄율 분석

법 집행 기관은 빅 데이터의 도움을 받아 범죄가 발생하는 패턴을 찾습니다. 이렇게 하면 기관이 미래의 사건을 예측하고 범죄율을 줄이는 데 도움이 됩니다.

패턴을 찾고 모델을 만든 다음 모델을 검증해야 합니다.

여기 에서 이 프로젝트에 대한 데이터를 얻을 수 있습니다 .

3. 텍스트 마이닝 프로젝트

이것은 초보자를 위한 훌륭한 딥 러닝 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 텍스트 마이닝은 수요가 많으며 데이터 과학자로서의 강점을 보여주는 데 많은 도움이 될 것입니다. 이 프로젝트에서는 제공된 문서의 텍스트 분석 및 시각화를 수행해야 합니다.

이 작업에는 자연어 처리 기법을 사용해야 합니다.

여기 에서 데이터를 얻을 수 있습니다 .

빅 데이터 프로젝트 아이디어: 고급 수준

4. 사이버 보안을 위한 빅데이터

이 프로젝트는 대량의 데이터에서 장기간 및 시간 불변 종속 관계를 조사합니다. 이 빅 데이터 프로젝트의 주요 목표는 복잡한 다변수 시계열 데이터로 취약성 공개 추세를 활용하여 실제 사이버 보안 문제를 해결하는 것입니다. 이 사이버 보안 프로젝트는 공개 역학과 흥미로운 종속 구조에 대한 심층적인 이해를 돕기 위해 혁신적이고 강력한 통계 프레임워크를 구축하고자 합니다.

5. 건강 상태 예측

이것은 흥미로운 빅 데이터 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 이 빅 데이터 프로젝트는 방대한 데이터 세트를 기반으로 건강 상태를 예측하도록 설계되었습니다. 여기에는 건강 속성에 따라 사용자를 정확하게 분류하여 심장 질환이 있거나 없는 것으로 분류할 수 있는 기계 학습 모델의 생성이 포함됩니다. 결정 트리는 분류를 위한 최고의 기계 학습 방법이므로 이 프로젝트에 이상적인 예측 도구입니다. 기능 선택 접근 방식은 ML 모델의 분류 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.

6. 클라우드 서버의 이상 탐지

이 프로젝트에서는 대규모 데이터 세트를 스트리밍하기 위해 이상 감지 접근 방식을 구현합니다. 제안된 프로젝트는 상태 요약과 새로운 NAHSMM(Nested-Arc Hidden Semi-Markov Model)이라는 두 가지 핵심 알고리즘을 활용하여 클라우드 서버의 이상을 감지합니다. 상태 요약이 원시 시퀀스에서 사용 행동 반영 상태를 추출하는 동안 NAHSMM은 훈련 단계에서 정상적인 행동 임계값을 얻기 위해 법의학 모듈로 이상 탐지 알고리즘을 생성합니다.

7. 빅데이터 직무 프로필 모집

채용은 모든 회사의 HR 부서에서 수행하는 도전적인 업무입니다. 여기에서는 온라인에 게시된 실제 채용 공고에서 수집한 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있는 빅 데이터 프로젝트를 만들 것입니다. 이 프로젝트에는 세 단계가 포함됩니다.

• 주어진 데이터 세트에서 4개의 빅 데이터 작업군을 식별합니다.
• 기업이 높이 평가하는 9가지 동종 빅 데이터 기술 그룹을 식별합니다.
• 각 빅 데이터 기술 세트에 필요한 역량 수준에 따라 각 빅 데이터 직업군을 특성화합니다.

이 프로젝트의 목표는 HR 부서가 빅 데이터 직무에 대한 더 나은 채용을 찾도록 돕는 것입니다.

8. 빅데이터 수집 중 악성 사용자 탐지

이것은 트렌드 딥 러닝 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 빅데이터 수집을 말할 때 사용자의 신뢰성(신뢰성)이 가장 중요합니다. 이 프로젝트에서 우리는 주어진 빅 데이터 컬렉션에서 사용자의 신뢰성 요소를 계산할 것입니다. 이를 달성하기 위해 프로젝트는 신뢰성을 친숙함과 유사성 신뢰성으로 나눕니다. 또한 모든 참가자를 유사성 신뢰도 요인에 따라 소그룹으로 나눈 다음 각 그룹의 신뢰도를 개별적으로 계산하여 계산 복잡성을 줄입니다. 이 그룹화 전략을 사용하면 프로젝트가 특정 그룹 전체의 신뢰 수준을 나타낼 수 있습니다.

9. 관광객 행동 분석

이것은 훌륭한 빅 데이터 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 이 빅데이터 프로젝트는 관광객 행동을 분석하여 관광객의 관심사와 가장 많이 방문한 장소를 파악하고 이에 따라 미래 관광 수요를 예측하도록 설계되었습니다. 이 프로젝트에는 4단계가 포함됩니다.

• 위치 정보 태그가 지정된 사진에서 관심 후보 목록을 추출하기 위한 텍스트 메타데이터 처리.
• 식별된 각 관광 관심 분야에 대해 인기 있는 관광지를 식별하기 위한 지리적 데이터 클러스터링.
• 각 관광 명소에 대한 대표 사진 신분증.
• 월별 관광객 수를 세어 시계열 데이터를 구성하는 시계열 모델링.

10. 신용 점수

이 프로젝트는 신용 평가를 위한 빅 데이터의 가치를 탐구하고자 합니다. 이 프로젝트의 기본 아이디어는 통계 및 경제 모델의 성능을 조사하는 것입니다. 이를 위해 신용 카드 신청자를 위한 적절한 스코어카드를 생성하기 위해 고객의 신용 및 직불 계정 정보와 함께 통화 세부 정보 레코드가 포함된 데이터 세트의 고유한 조합을 사용합니다. 이것은 신용 카드 신청자의 신용도를 예측하는 데 도움이 됩니다.

11. 전기요금 예측

이것은 흥미로운 빅 데이터 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 이 프로젝트는 빅 데이터 세트를 활용하여 전기 가격을 예측하도록 명시적으로 설계되었습니다. 이 모델은 SVM 분류기를 활용하여 전기 가격을 예측합니다. 그러나 SVM 분류의 교육 단계에서 모델에는 예측 정확도를 감소시키는 관련성이 없고 중복되는 기능도 포함됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 GCA(Gray Correlation Analysis)와 기본 구성 요소 분석의 두 가지 방법을 사용합니다. 이러한 방법은 불필요한 요소를 모두 제거하면서 중요한 기능을 선택하는 데 도움이 되므로 모델의 분류 정확도가 향상됩니다.

12. 버스비트

BusBeat는 도시 지역을 일상적으로 주행하는 정기 차량의 GPS 궤적을 활용하는 조기 이벤트 감지 시스템입니다. 이 프로젝트는 GPS 궤적 데이터로 조기 이벤트 감지를 성공적으로 구현하기 위해 데이터 보간 및 네트워크 기반 이벤트 감지 기술을 제안합니다. 데이터 보간 기법은 주기적 자동차의 주요 기능을 사용하여 GPS 데이터의 누락된 값을 복구하는 데 도움이 되며 네트워크 분석은 이벤트 장소 위치를 추정합니다.

13. Yandex.교통

Yandex.Traffic은 Yandex가 고급 데이터 분석 기술을 사용하여 여러 소스에서 수집된 정보를 분석하고 도시의 교통 상황에 대한 실시간 지도를 표시할 수 있는 앱을 개발하기로 결정했을 때 탄생했습니다.

Yandex.Traffic은 서로 다른 소스에서 대량의 데이터를 수집한 후 데이터를 분석하여 Yandex의 웹 기반 매핑 서비스인 Yandex.Maps를 통해 특정 도시의 지도에 정확한 결과를 매핑합니다. 뿐만 아니라 Yandex.Traffic은 심각한 교통 체증 문제가 있는 대도시의 평균 정체 수준을 0에서 10까지 계산할 수 있습니다. Yandex.Traffic은 트래픽을 생성하는 사람들로부터 직접 정보를 제공하여 도시의 교통 혼잡에 대한 정확한 그림을 그리므로 운전자가 서로를 도울 수 있습니다.

추가 주제

• Apache Spark에서 다변수 시계열을 사용하여 효과적인 누락 데이터 예측
• 빅데이터 패러다임의 비밀유지 및 협업 스팸 탐지
• 헬스케어 애플리케이션의 패러다임을 활용한 혼합형 다중 결과 예측
• 혁신적인 MapReduce 메커니즘을 사용하고 Big HDT 시맨틱 데이터 압축 확장
• 분산 표현을 위한 모델 의료 텍스트(Skip Gram Approach 기반)

결론

이 기사에서는 주요 빅 데이터 프로젝트 아이디어 를 다루었습니다. 우리는 당신이 쉽게 해결할 수 있는 몇 가지 초보자 프로젝트로 시작했습니다. 이 간단한 프로젝트를 마치면 다시 돌아가서 몇 가지 개념을 더 배우고 중간 프로젝트를 시도하는 것이 좋습니다. 자신감이 생기면 고급 프로젝트를 진행할 수 있습니다. 빅 데이터 기술을 향상시키려면 이러한 빅 데이터 프로젝트 아이디어를 손에 넣어야 합니다.

빅 데이터 프로젝트에서 작업하면 강점과 약점을 찾는 데 도움이 됩니다. 이 프로젝트를 완료하면 데이터 과학자로 일하는 실제 경험을 얻을 수 있습니다.

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