13 ostatecznych pomysłów i tematów na projekty Big Data dla początkujących [2022]

Pomysły na projekty Big Data

Big Data to ekscytujący temat. Pomaga znaleźć wzorce i wyniki, których inaczej byś nie zauważył. Ta umiejętność jest bardzo pożądana i możesz szybko rozwinąć swoją karierę, ucząc się jej. Tak więc, jeśli jesteś początkującym użytkownikiem Big Data, najlepszą rzeczą, jaką możesz zrobić, to pracować nad kilkoma pomysłami na projekty Big Data.

W upGrad wierzymy w praktyczne podejście, ponieważ sama wiedza teoretyczna nie pomoże w pracy w czasie rzeczywistym. W tym artykule przyjrzymy się kilku interesującym pomysłom na projekty Big Data, nad którymi początkujący mogą pracować, aby przetestować swoją wiedzę na temat Big Data. W tym artykule znajdziesz najlepsze pomysły na projekty Big Data dla początkujących, aby zdobyć praktyczne doświadczenie w zakresie Big Data

Jednak sama znajomość teorii big data niewiele Ci pomoże. Musisz przećwiczyć to, czego się nauczyłeś.
Ale jak byś to zrobił?

Możesz ćwiczyć swoje umiejętności związane z Big Data w projektach Big Data. Projekty to świetny sposób na sprawdzenie swoich umiejętności. Świetnie nadają się również do Twojego CV.

Nie uwierzysz, jak ten program zmienił karierę studentów

Jakie problemy możesz napotkać podczas realizacji projektów Big Data

Big data jest obecna w wielu branżach. Znajdziesz więc również wiele różnych tematów związanych z projektami Big Data.

Oprócz szerokiej gamy pomysłów na projekty, podczas pracy nad takimi projektami staje przed analitykiem big data szereg wyzwań.

Są to:

Ograniczone rozwiązania do monitorowania

Możesz napotkać problemy podczas monitorowania środowisk czasu rzeczywistego, ponieważ nie ma wielu dostępnych rozwiązań w tym celu.

Dlatego przed rozpoczęciem pracy nad projektem powinieneś zapoznać się z technologiami, których będziesz potrzebować w analizie Big Data.

Problemy z synchronizacją

Częstym problemem związanym z analizą danych jest opóźnienie danych wyjściowych podczas wirtualizacji danych. Większość z tych narzędzi wymaga wysokiej wydajności, co prowadzi do problemów z opóźnieniami.

Ze względu na opóźnienia w generowaniu danych wyjściowych pojawiają się problemy z synchronizacją podczas wirtualizacji danych.

Wymóg tworzenia skryptów wysokiego poziomu

Podczas pracy nad projektami analizy Big Data możesz napotkać narzędzia lub problemy, które wymagają skryptów wyższego poziomu niż te, które znasz.

W takim przypadku powinieneś spróbować dowiedzieć się więcej o problemie i zapytać innych o to samo.

Prywatność i bezpieczeństwo danych

Pracując nad dostępnymi dla Ciebie danymi, musisz zadbać o to, aby wszystkie dane pozostały bezpieczne i prywatne.

Wyciek danych może siać spustoszenie zarówno w Twoim projekcie, jak i pracy. Czasami użytkownicy również wyciekają dane, więc musisz o tym pamiętać.

Niedostępność narzędzi

Nie możesz przeprowadzić kompleksowych testów za pomocą tylko jednego narzędzia. Powinieneś dowiedzieć się, jakich narzędzi będziesz potrzebować do ukończenia konkretnego projektu.

Gdy nie masz odpowiedniego narzędzia do konkretnego urządzenia, może to zmarnować dużo czasu i wywołać wiele frustracji.

Dlatego przed rozpoczęciem projektu powinieneś mieć potrzebne narzędzia.

Zbyt duże zbiory danych

Możesz natknąć się na zbiór danych, który jest dla Ciebie zbyt duży. Możesz też potrzebować zweryfikować więcej danych, aby ukończyć projekt.

Upewnij się, że regularnie aktualizujesz swoje dane, aby rozwiązać ten problem. Możliwe jest również, że Twoje dane mają duplikaty, więc powinieneś je również usunąć.

Pracując nad projektami big data, pamiętaj o następujących punktach, aby rozwiązać te wyzwania:

• Użyj odpowiedniej kombinacji sprzętu i narzędzi programowych, aby mieć pewność, że Twoja praca nie zostanie później utrudniona z powodu braku tego samego.
• Sprawdź dokładnie swoje dane i pozbądź się duplikatów.
• Postępuj zgodnie z podejściami do uczenia maszynowego, aby uzyskać lepszą wydajność i wyniki.
• Jakich technologii będziesz potrzebować w projektach Big Data Analytics:

W przypadku projektów big data na poziomie początkującym zalecamy następujące technologie:

• Bazy danych typu open source
• C++, Python
• Rozwiązania chmurowe (takie jak Azure i AWS)
• SAS
• R (język programowania)
• Żywy obraz
• PHP i JavaScript

Każda z tych technologii pomoże ci w innym sektorze. Na przykład będziesz musiał użyć rozwiązań w chmurze do przechowywania i dostępu do danych.

Z drugiej strony będziesz musiał używać języka R do korzystania z narzędzi do nauki o danych. To są wszystkie problemy, z którymi musisz się zmierzyć i naprawić, gdy pracujesz nad pomysłami na projekty Big Data.

Jeśli nie znasz żadnej z wyżej wymienionych technologii, powinieneś dowiedzieć się o tym przed rozpoczęciem pracy nad projektem. Im więcej pomysłów na projekty dotyczące dużych zbiorów danych wypróbujesz, tym więcej zdobędziesz doświadczenia.

W przeciwnym razie miałbyś skłonność do popełniania wielu błędów, których można by łatwo uniknąć.

Oto kilka pomysłów na projekty Big Data, nad którymi mogą pracować początkujący:

Pomysły na projekty Big Data: poziom dla początkujących

Ta lista pomysłów na projekty big data dla uczniów jest odpowiednia dla początkujących i tych, którzy dopiero zaczynają pracę z big data. Te pomysły na projekty Big Data zapewnią Ci wszystkie praktyczne funkcje, których potrzebujesz, aby odnieść sukces w swojej karierze jako programista Big Data.

Co więcej, jeśli szukasz pomysłów na projekty Big Data na ostatni rok, ta lista powinna Ci pomóc. Tak więc bez zbędnych ceregieli przejdźmy od razu do pomysłów na projekty Big Data, które wzmocnią twoją bazę i pozwolą ci wspinać się po drabinie.

Wiemy, jak trudne jest znalezienie odpowiednich pomysłów na projekt jako początkujący. Nie wiesz, nad czym powinieneś pracować i nie widzisz, jakie to przyniesie korzyści.

Dlatego przygotowaliśmy poniższą listę projektów big data, abyś mógł zacząć nad nimi pracować: Zacznijmy od pomysłów na projekty big data.

1. Klasyfikuj dane o dochodach ze spisu powszechnego z 1994 r.

Jednym z najlepszych pomysłów na rozpoczęcie eksperymentowania z praktycznymi projektami Big Data dla uczniów jest praca nad tym projektem. Będziesz musiał zbudować model, aby na podstawie dostępnych danych przewidzieć, czy dochód osoby w USA wynosi więcej lub mniej niż 50 000 USD.

Dochód danej osoby zależy od wielu czynników i będziesz musiał wziąć pod uwagę każdy z nich.

Dane do tego projektu można znaleźć tutaj .

2. Analizuj wskaźniki przestępczości w Chicago

Organy ścigania korzystają z pomocy dużych zbiorów danych, aby znaleźć wzorce popełnianych przestępstw. Takie postępowanie pomaga agencjom w przewidywaniu przyszłych wydarzeń i łagodzeniu wskaźników przestępczości.

Będziesz musiał znaleźć wzory, stworzyć modele, a następnie zweryfikować swój model.

Tutaj możesz pobrać dane dla tego projektu .

3. Projekt eksploracji tekstu

To jeden z doskonałych pomysłów na projekty głębokiego uczenia się dla początkujących. Eksploracja tekstu jest bardzo potrzebna i bardzo pomoże Ci zaprezentować swoje mocne strony jako naukowiec zajmujący się danymi. W tym projekcie będziesz musiał wykonać analizę tekstową i wizualizację dostarczonych dokumentów.

Do tego zadania będziesz musiał użyć technik przetwarzania języka naturalnego.

Możesz pobrać dane tutaj .

Pomysły na projekty Big Data: poziom zaawansowany

4. Big Data dla cyberbezpieczeństwa

W ramach tego projektu zbadane zostaną długoterminowe i niezmienne w czasie relacje zależności w dużych ilościach danych. Głównym celem tego projektu Big Data jest zwalczanie rzeczywistych problemów cyberbezpieczeństwa poprzez wykorzystanie trendów ujawniania luk w złożonych wielowymiarowych szeregach czasowych. Ten projekt dotyczący cyberbezpieczeństwa ma na celu ustanowienie innowacyjnych i solidnych ram statystycznych, które pomogą Ci uzyskać dogłębne zrozumienie dynamiki ujawniania i ich intrygujących struktur zależności.

5. Przewidywanie stanu zdrowia

To jeden z interesujących pomysłów na projekty dotyczące dużych zbiorów danych. Ten projekt Big Data ma na celu przewidywanie stanu zdrowia na podstawie ogromnych zbiorów danych. Będzie to obejmować stworzenie modelu uczenia maszynowego, który może dokładnie klasyfikować użytkowników zgodnie z ich atrybutami zdrowotnymi, aby zakwalifikować ich jako mających lub nie cierpiących na choroby serca. Drzewa decyzyjne są najlepszą metodą uczenia maszynowego do klasyfikacji, a co za tym idzie, jest idealnym narzędziem predykcyjnym dla tego projektu. Podejście do wyboru cech pomoże zwiększyć dokładność klasyfikacji modelu ML.

6. Wykrywanie anomalii na serwerach w chmurze

W ramach tego projektu zostanie wdrożone podejście do wykrywania anomalii w celu przesyłania strumieniowego dużych zbiorów danych. Proponowany projekt będzie wykrywał anomalie na serwerach w chmurze, wykorzystując dwa podstawowe algorytmy – podsumowanie stanu i nowatorski model semi-Markowa z ukrytym łukiem zagnieżdżonym (NAHSMM). Podczas gdy podsumowanie stanów wyodrębni stany odzwierciedlające zachowanie użytkowania z surowych sekwencji, NAHSMM stworzy algorytm wykrywania anomalii z modułem kryminalistycznym, aby uzyskać próg normalnego zachowania w fazie szkolenia.

7. Rekrutacja na profile stanowisk Big Data

Rekrutacja to ambitna odpowiedzialność zawodowa działu HR każdej firmy. Tutaj stworzymy projekt Big Data, który może analizować ogromne ilości danych zebranych z rzeczywistych ofert pracy opublikowanych online. Projekt składa się z trzech kroków:

• Zidentyfikuj cztery rodziny zadań Big Data w danym zbiorze danych.
• Zidentyfikuj dziewięć jednorodnych grup umiejętności Big Data, które są wysoko cenione przez firmy.
• Scharakteryzuj każdą rodzinę stanowisk Big Data zgodnie z poziomem kompetencji wymaganym dla każdego zestawu umiejętności Big Data.

Celem tego projektu jest pomoc działowi HR w znalezieniu lepszych rekrutacji na stanowiska pracy Big Data.

8. Wykrywanie złośliwych użytkowników w zbieraniu Big Data

To jeden z popularnych pomysłów na projekty głębokiego uczenia się. Mówiąc o zbiorach Big Data, ogromne znaczenie ma wiarygodność (rzetelność) użytkowników. W tym projekcie obliczymy współczynnik niezawodności użytkowników w danym zbiorze Big Data. Aby to osiągnąć, projekt podzieli wiarygodność na wiarygodność i podobieństwo. Ponadto podzieli wszystkich uczestników na małe grupy według współczynnika wiarygodności podobieństwa, a następnie obliczy wiarygodność każdej grupy osobno, aby zmniejszyć złożoność obliczeniową. Ta strategia grupowania pozwala projektowi reprezentować poziom zaufania określonej grupy jako całości.

9. Analiza zachowań turystów

To jeden z doskonałych pomysłów na projekty Big Data. Ten projekt Big Data ma na celu analizę zachowań turystów w celu zidentyfikowania zainteresowań turystów i najczęściej odwiedzanych miejsc, a także przewidywania przyszłych potrzeb turystycznych. Projekt składa się z czterech kroków:

• Przetwarzanie metadanych tekstowych w celu wyodrębnienia listy kandydatów na zainteresowania ze zdjęć oznaczonych geotagami.
• Grupowanie danych geograficznych w celu identyfikacji popularnych lokalizacji turystycznych dla każdego ze zidentyfikowanych zainteresowań turystycznych.
• Reprezentatywna identyfikacja ze zdjęciem dla każdego zainteresowania turystycznego.
• Modelowanie szeregów czasowych w celu skonstruowania danych szeregów czasowych poprzez liczenie liczby turystów w ujęciu miesięcznym.

10. Punktacja kredytowa

Ten projekt ma na celu zbadanie wartości Big Data dla oceny zdolności kredytowej. Główną ideą tego projektu jest zbadanie wydajności modeli statystycznych i ekonomicznych. W tym celu wykorzysta unikalną kombinację zbiorów danych, która zawiera szczegółowe dane dotyczące połączeń wraz z informacjami o kontach kredytowych i debetowych klientów, aby utworzyć odpowiednie karty wyników dla osób ubiegających się o kartę kredytową. Pomoże to przewidzieć zdolność kredytową osób ubiegających się o kartę kredytową.

11. Prognozowanie cen energii elektrycznej

To jeden z interesujących pomysłów na projekty dotyczące dużych zbiorów danych. Ten projekt jest wyraźnie zaprojektowany do prognozowania cen energii elektrycznej poprzez wykorzystanie zestawów Big Data. Model wykorzystuje klasyfikator SVM do przewidywania ceny energii elektrycznej. Jednak w fazie uczenia w klasyfikacji SVM model będzie zawierał nawet nieistotne i nadmiarowe cechy, które zmniejszają jego dokładność prognozowania. Aby rozwiązać ten problem, użyjemy dwóch metod – analizy korelacji szarości (GCA) i analizy głównych składowych. Metody te pomagają wybrać ważne cechy, jednocześnie eliminując wszystkie niepotrzebne elementy, poprawiając w ten sposób dokładność klasyfikacji modelu.

12. BusBeat

BusBeat to system wczesnego wykrywania zdarzeń, który wykorzystuje trajektorie GPS samochodów poruszających się okresowo w terenie miejskim. W ramach tego projektu zaproponowano interpolację danych i techniki wykrywania zdarzeń w sieci, aby pomyślnie wdrożyć wczesne wykrywanie zdarzeń z danymi trajektorii GPS. Technika interpolacji danych pomaga odzyskać brakujące wartości w danych GPS przy użyciu podstawowej funkcji samochodów okresowych, a analiza sieci szacuje lokalizację miejsca zdarzenia.

13. Yandex.Ruch

Yandex.Traffic powstał, gdy Yandex postanowił wykorzystać swoje zaawansowane umiejętności analizy danych do opracowania aplikacji, która może analizować informacje zebrane z wielu źródeł i wyświetlać w czasie rzeczywistym mapę warunków drogowych w mieście.

Po zebraniu dużych ilości danych z różnych źródeł, Yandex.Traffic analizuje je, aby odwzorować dokładne wyniki na mapie konkretnego miasta za pośrednictwem Yandex.Maps, internetowej usługi mapowej Yandex. Nie tylko to, Yandex.Traffic może również obliczyć średni poziom zatłoczenia w skali od 0 do 10 dla dużych miast z poważnymi problemami z korkami. Yandex.Traffic pozyskuje informacje bezpośrednio od tych, którzy tworzą ruch, aby nakreślić dokładny obraz korków w mieście, umożliwiając w ten sposób kierowcom pomaganie sobie nawzajem.

Dodatkowe tematy

• Przewidywanie efektywnych brakujących danych przy użyciu wielowymiarowych szeregów czasowych w Apache Spark
• Poufne zachowanie paradygmatu Big Data i wykrywanie spamu opartego na współpracy
• Przewiduj wielowynikowy typ mieszany, korzystając z paradygmatu w zastosowaniach opieki zdrowotnej
• Korzystaj z innowacyjnego mechanizmu MapReduce i skaluj semantyczną kompresję danych Big HDT
• Modelowanie tekstów medycznych dla reprezentacji rozproszonej (w oparciu o podejście Skip Gram)

Wniosek

W tym artykule omówiliśmy najważniejsze pomysły na projekty dotyczące dużych zbiorów danych . Zaczęliśmy od kilku początkujących projektów, które można łatwo rozwiązać. Gdy skończysz z tymi prostymi projektami, sugeruję, abyś wrócił, poznał kilka dodatkowych pojęć, a następnie wypróbował projekty pośrednie. Kiedy poczujesz się pewnie, możesz zająć się zaawansowanymi projektami. Jeśli chcesz poprawić swoje umiejętności związane z Big Data, musisz zdobyć te pomysły na projekty Big Data.

Praca nad projektami big data pomoże Ci znaleźć swoje mocne i słabe strony. Ukończenie tych projektów zapewni Ci prawdziwe doświadczenie w pracy jako analityk danych.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.