4 najlepsze pomysły na projekty dotyczące analizy danych: poziom od początkującego do eksperta [2022]
Opublikowany: 2021-01-05Analiza danych może zapewnić obiecujący sposób na rozpoczęcie kariery, ale kluczem do tego, by zostać zauważonym przez potencjalnego pracodawcę, jest prezentacja projektów związanych z analizą danych . Początkujący analityk danych musi pracować w różnych dziedzinach i uzyskiwać spostrzeżenia, które mogą przełożyć się na Twój kolejny wybitny pomysł na projekt analizy danych !
W obecnych czasach przedsiębiorstwa poszukują analityków danych świadomych wyzwań w danej branży i dlatego znajdują w CV odpowiednie projekty. Decydowanie się na pomysł na projekt może być przytłaczającym zadaniem tylko po to, by poczuć się onieśmielony jego nieporęcznymi kodami i nadużywaną koncepcją. Właśnie dlatego oferujemy połączenie pomysłów na projekty dotyczące analizy danych , które pomogą Ci ćwiczyć inteligentną pracę z ogromnymi zbiorami danych. Analiza danych jest istotną częścią kursów internetowych dotyczących nauki o danych.
Zanim zaczniesz, musisz zrozumieć rodzaje projektów, z którymi chciałbyś pracować:
Początkujący: Projekty na tych poziomach mogą być dość znajome i wygodne w pracy. Dla każdego, kto zaczyna w analizie danych, takie projekty nie będą wymagały masowych technik aplikacji. Zamiast tego, za pomocą prostych algorytmów, możesz łatwo iść do przodu.
Średniozaawansowany: zazwyczaj obejmuje to pracę ze średnimi i dużymi klastrami danych i wymaga dogłębnego zrozumienia zasad eksploracji danych. Może również wymagać zastosowania technik uczenia maszynowego i dlatego jest zalecany dla doświadczonych analityków danych.
Zaawansowany lub ekspert: dla weteranów branży, którzy chcą budować ambitne projekty oparte na rzeczywistych zestawach danych, takie projekty mogą okazać się złotem. Od sieci neuronowych po dogłębną analizę danych wielowymiarowych, wymaga to idealnego połączenia kreatywności, wiedzy i wglądu w takie projekty.
Przeczytaj: 14 fascynujących aplikacji do analizy danych w prawdziwym życiu
Spis treści
Pomysły na projekty dotyczące analizy danych – poziom początkujący
1. Projekty Eksploracyjnej Analizy Danych (EDA)
Praca analityka danych pozostaje niepełna bez Eksploracyjnej Analizy Danych – etapu, w którym dane są przeglądane i dokonywane są wzorce lub wnioski. Zawiera podsumowanie ogólnych cech analizy danych i zrozumienie jej za pomocą technik modelowania danych. To, co zajęłoby długie, wyczerpujące sesje, aby znaleźć anomalie w liczbach, eksploracyjna analiza danych jest idealnym sposobem, aby to zrobić.
EDA można generalnie zrobić na dwa sposoby: po pierwsze, za pomocą grafiki lub nie-grafiki, a po drugie za pomocą wielkości jednowymiarowych lub dwuwymiarowych. Społeczność IBM Analytics może okazać się wystarczającym źródłem do kontynuowania wszelkich projektów związanych z analizą danych .
Tematy, które mogą się przydać podczas budowania projektu EDA to:
- Zrozumienie danych i sformułowanie sensownej i trafnej hipotezy
- Rozwiązywanie problemów za pomocą wizualizacji danych lub algorytmów
- Wykrywanie trendów danych
- Zrozumienie relacji między zmiennymi i interakcja z wizualizacjami danych w formie wykresów.
Odpowiednim badaniem terenowym może być branża zdrowotna, w której możesz pomóc na wiele sposobów, od zrozumienia brakujących trendów wizyt u lekarza po brak elementów wyposażenia.
2. Analiza nastrojów
Dla analityków danych celem projektu analizy nastrojów może być zrozumienie pozytywnej lub negatywnej polaryzacji widzów w oparciu o ich nastroje. Takie wyciągi mogą pomóc w poznaniu ogólnego punktu widzenia Twoich widzów na temat konkretnego pomysłu, opartego na ich opiniach udostępnianych na stronach internetowych, w mediach społecznościowych itp. Różne kategorie mogą być szczęśliwe, zły, smutne, ciekawe itp.
Dla profesjonalistów korzystających z frameworka R może również znaleźć odpowiedni zestaw danych w pakiecie „janeaustenR”. Ponieważ różnica opiera się na chmurze słów, mogą istnieć wyraźne rozróżnienia między grupami danych i odpowiadającymi im nastrojami. Takie projekty analizy danych mogą być pomocne w:
Zarządzanie reputacją online dowolnej marki – monitoring mediów społecznościowych
- Szczególnie pomocne w śledzeniu i zrozumieniu ogólnego postrzegania Twojej marki przez konsumentów
- Wyróżnij kluczowe obszary uwagi
- Wszelkie zmiany, takie jak aktualizacje kampanii influencer
Analiza konkurencji
- Pomóż uzyskać ekskluzywny wgląd w rynek i wyprzedzić konkurencję
- Zbieraj informacje z różnych platform cyfrowych
- Rozwijaj Business Intelligence
Przeczytaj: Musisz przeczytać 26 pytań i odpowiedzi podczas wywiadu z analitykiem danych
Pomysły na projekty dotyczące analizy danych – poziom średniozaawansowany
3. Budowa Chatbotów
Niezbędne dla firm online, chatboty zyskują popularność dzięki wielu funkcjom. Mogą odegrać kluczową rolę w automatyzacji procesów obsługi klienta, a także zaoszczędzić czas i zasoby. Wszędzie otaczają nas potężne chatboty, połączone ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym — od automatycznych wiadomości aplikacji do przesyłania wiadomości po inteligentne urządzenia do noszenia.
Chatbot to inteligentny program, który symuluje rzeczywistą interakcję z użytkownikami za pośrednictwem interfejsu czatu. W ten sposób boty te reagują na wszelkie pisemne lub ustne zapytania i rozumieją rozmowę. Ponieważ są świadomi siebie, im więcej mają interakcji, tym są bardziej inteligentni.
Prawdziwym wyzwaniem dla analityka danych jest zrozumienie jakości działania chatbota w oparciu o jego zrozumienie potencjału żądań użytkowników, a także jego zdolność do jasnego przekazywania go użytkownikom. Ponieważ chatboty mogą być specyficzne dla domeny, co wymaga chatbotów do rozwiązywania problemów, oraz otwartej domeny, w której użytkownicy mogą składać zapytania z dowolnej branży – projekt jest duży.
Korzystając z Pythona i pliku danych json Intents, analityk musi przyjrzeć się rozległym zestawom danych i skomplikowanym językom za pomocą wielu modeli. Takie modele mogą pomóc ulepszyć i ulepszyć obsługę klienta.
Zamówienie: wynagrodzenie analityka danych w Indiach
Pomysły na projekty dotyczące analizy danych – poziom ekspercki
4. System rekomendacji filmów
Jedna z najbardziej podstawowych metod tworzenia usług dostosowanych do potrzeb użytkownika, budowanie stabilnego systemu rekomendacji filmów, może nie być tak łatwa, jak się wydaje. Ponieważ koncepcja opiera się na abstrakcyjnej metodzie klikania, istniałyby masowe implementacje uczenia maszynowego. Potrzebujesz szerokiego dostępu do dużych zbiorów danych historii przeglądania filmów, preferencji i nie tylko.
Metody takie jak wspólne filtrowanie mogą pomóc w zrozumieniu zachowań użytkowników. Dlatego, aby usunąć wszelkie luki w systemie, możesz użyć frameworków, takich jak R i zestawu danych MovieLens. Faktoryzacja macierzy i wybór modelu niespodzianki mogą również przydać się w przypadku przesyłania danych przez zestawy danych.
Wykorzystywane przez takie marki jak Netflix, takie projekty analizy danych mogą oznaczać wyczerpującą pracę, nawet dla ekspertów z branży.
Przeczytaj także: Projekty Data Science w R
Streszczenie
Najlepszym sposobem wykazania się swoimi umiejętnościami jest praca nad nowszymi, unikalnymi pomysłami na projekty dotyczące analizy danych . Przyjdzie tylko wtedy, gdy zdobędziesz doświadczenie w tej dziedzinie i zostaniesz narażony na różne wyzwania branżowe. Przede wszystkim bycie pozytywnym i projekty budowlane to właściwy sposób na to!
Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1- on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.
