13 ideias e tópicos finais de projetos de Big Data para iniciantes [2022]

Ideias de projetos de big data

Big Data é um assunto interessante. Ele ajuda você a encontrar padrões e resultados que você não teria notado de outra forma. Essa habilidade é altamente procurada e você pode avançar rapidamente em sua carreira ao aprendê-la. Então, se você é um iniciante em big data, a melhor coisa que você pode fazer é trabalhar em algumas ideias de projetos de big data.

Nós, aqui na upGrad, acreditamos em uma abordagem prática, pois o conhecimento teórico por si só não ajudará em um ambiente de trabalho em tempo real. Neste artigo, exploraremos algumas ideias interessantes de projetos de big data nas quais os iniciantes podem trabalhar para testar seus conhecimentos de big data. Neste artigo, você encontrará as principais ideias de projetos de big data para iniciantes obterem experiência prática em big data

No entanto, conhecer apenas a teoria do big data não ajudará muito. Você precisará praticar o que aprendeu.
Mas como você faria isso?

Você pode praticar suas habilidades de big data em projetos de big data. Os projetos são uma ótima maneira de testar suas habilidades. Eles também são ótimos para o seu currículo.

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Quais problemas você pode enfrentar ao fazer projetos de Big Data

Big data está presente em vários setores. Assim, você encontrará uma grande variedade de tópicos de projetos de big data para trabalhar também.

Além da grande variedade de ideias de projetos, há vários desafios que um analista de big data enfrenta ao trabalhar nesses projetos.

Eles são os seguintes:

Soluções de monitoramento limitadas

Você pode enfrentar problemas ao monitorar ambientes em tempo real porque não há muitas soluções disponíveis para essa finalidade.

É por isso que você deve estar familiarizado com as tecnologias que precisará usar na análise de big data antes de começar a trabalhar em um projeto.

Problemas de tempo

Um problema comum entre a análise de dados é a latência de saída durante a virtualização de dados. A maioria dessas ferramentas requer desempenho de alto nível, o que leva a esses problemas de latência.

Devido à latência na geração de saída, surgem problemas de tempo com a virtualização de dados.

O requisito de script de alto nível

Ao trabalhar em projetos de análise de big data, você pode encontrar ferramentas ou problemas que exigem scripts de nível mais alto do que você está familiarizado.

Nesse caso, você deve tentar aprender mais sobre o problema e perguntar a outras pessoas sobre o mesmo.

Privacidade e segurança de dados

Ao trabalhar nos dados disponíveis para você, você deve garantir que todos os dados permaneçam seguros e privados.

O vazamento de dados pode causar estragos ao seu projeto, bem como ao seu trabalho. Às vezes, os usuários também vazam dados, então você deve ter isso em mente.

Indisponibilidade de Ferramentas

Você não pode fazer testes de ponta a ponta com apenas uma ferramenta. Você deve descobrir quais ferramentas você precisará usar para concluir um projeto específico.

Quando você não tem a ferramenta certa em um dispositivo específico, pode perder muito tempo e causar muita frustração.

É por isso que você deve ter as ferramentas necessárias antes de iniciar o projeto.

Conjuntos de dados muito grandes

Você pode se deparar com um conjunto de dados grande demais para você manipular. Ou talvez seja necessário verificar mais dados para concluir o projeto também.

Certifique-se de atualizar seus dados regularmente para resolver esse problema. Também é possível que seus dados tenham duplicatas, então você deve removê-los também.

Ao trabalhar em projetos de big data, lembre-se dos seguintes pontos para resolver esses desafios:

• Use a combinação certa de hardware e ferramentas de software para garantir que seu trabalho não seja prejudicado mais tarde devido à falta do mesmo.
• Verifique seus dados cuidadosamente e livre-se de quaisquer duplicatas.
• Siga as abordagens de aprendizado de máquina para obter melhor eficiência e resultados.
• Quais são as tecnologias que você precisará usar em projetos de Big Data Analytics:

Recomendamos as seguintes tecnologias para projetos de big data de nível iniciante:

• Bancos de dados de código aberto
• C++, Python
• Soluções em nuvem (como Azure e AWS)
• SAS
• R (linguagem de programação)
• Quadro
• PHP e Javascript

Cada uma dessas tecnologias irá ajudá-lo com um setor diferente. Por exemplo, você precisará usar soluções em nuvem para armazenamento e acesso a dados.

Por outro lado, você precisará usar R para usar ferramentas de ciência de dados. Esses são todos os problemas que você precisa enfrentar e corrigir ao trabalhar em ideias de projetos de big data.

Se você não estiver familiarizado com nenhuma das tecnologias que mencionamos acima, você deve aprender sobre as mesmas antes de trabalhar em um projeto. Quanto mais ideias de projetos de big data você experimentar, mais experiência você ganha.

Caso contrário, você estaria propenso a cometer muitos erros que você poderia facilmente ter evitado.

Então, aqui estão algumas ideias de projetos de Big Data nas quais os iniciantes podem trabalhar:

Ideias de projetos de big data: nível iniciante

Esta lista de ideias de projetos de big data para estudantes é adequada para iniciantes e para aqueles que estão começando com big data. Essas ideias de projetos de big data irão ajudá-lo com todos os aspectos práticos que você precisa para ter sucesso em sua carreira como desenvolvedor de big data.

Além disso, se você estiver procurando por ideias de projetos de big data para o último ano, esta lista deve ajudá-lo. Então, sem mais delongas, vamos direto para algumas ideias de projetos de big data que fortalecerão sua base e permitirão que você suba a escada.

Sabemos o quão desafiador é encontrar as ideias de projeto certas para um iniciante. Você não sabe no que deveria estar trabalhando e não vê como isso o beneficiará.

É por isso que preparamos a seguinte lista de projetos de big data para que você possa começar a trabalhar neles: Vamos começar com ideias de projetos de big data.

1. Classifique os dados de renda do censo de 1994

Uma das melhores ideias para começar a experimentar seus projetos práticos de big data para estudantes é trabalhar neste projeto. Você terá que construir um modelo para prever se a renda de um indivíduo nos EUA é maior ou menor que $ 50.000 com base nos dados disponíveis.

A renda de uma pessoa depende de muitos fatores, e você terá que levar em conta cada um deles.

Você pode encontrar os dados para este projeto aqui .

2. Analise as taxas de criminalidade em Chicago

As agências de aplicação da lei contam com a ajuda de big data para encontrar padrões nos crimes que ocorrem. Isso ajuda as agências a prever eventos futuros e a mitigar as taxas de criminalidade.

Você terá que encontrar padrões, criar modelos e validar seu modelo.

Você pode obter os dados para este projeto aqui .

3. Projeto de Mineração de Texto

Esta é uma das excelentes ideias de projetos de aprendizagem profunda para iniciantes. A mineração de texto está em alta demanda e ajudará muito você a mostrar seus pontos fortes como cientista de dados. Neste projeto, você terá que realizar análise de texto e visualização dos documentos fornecidos.

Você terá que usar as Técnicas de Processo de Linguagem Natural para esta tarefa.

Você pode obter os dados aqui .

Ideias de projetos de big data: nível avançado

4. Big Data para segurança cibernética

Este projeto investigará as relações de dependência de longo prazo e invariáveis ​​no tempo em grandes volumes de dados. O principal objetivo deste projeto de Big Data é combater problemas de segurança cibernética do mundo real, explorando tendências de divulgação de vulnerabilidades com dados complexos de séries temporais multivariadas. Este projeto de segurança cibernética busca estabelecer uma estrutura estatística inovadora e robusta para ajudá-lo a obter uma compreensão profunda da dinâmica de divulgação e suas intrigantes estruturas de dependência.

5. Previsão do estado de saúde

Esta é uma das ideias interessantes de projetos de big data. Este projeto de Big Data foi projetado para prever o estado de saúde com base em grandes conjuntos de dados. Isso envolverá a criação de um modelo de aprendizado de máquina que possa classificar com precisão os usuários de acordo com seus atributos de saúde para qualificá-los como portadores ou não de doenças cardíacas. As árvores de decisão são o melhor método de aprendizado de máquina para classificação e, portanto, é a ferramenta de previsão ideal para este projeto. A abordagem de seleção de recursos ajudará a melhorar a precisão da classificação do modelo de ML.

6. Detecção de anomalias em servidores em nuvem

Neste projeto, uma abordagem de detecção de anomalias será implementada para streaming de grandes conjuntos de dados. O projeto proposto detectará anomalias em servidores em nuvem, aproveitando dois algoritmos principais - sumarização de estado e novo modelo semi-Markov oculto de arco aninhado (NAHSMM). Enquanto a sumarização de estado extrairá estados reflexivos de comportamento de uso de sequências brutas, o NAHSMM criará um algoritmo de detecção de anomalias com um módulo forense para obter o limite de comportamento normal na fase de treinamento.

7. Recrutamento para perfis de trabalho de Big Data

O recrutamento é uma responsabilidade de trabalho desafiadora do departamento de RH de qualquer empresa. Aqui, criaremos um projeto de Big Data que pode analisar grandes quantidades de dados coletados de postos de trabalho do mundo real publicados online. O projeto envolve três etapas:

• Identifique quatro famílias de tarefas de Big Data no conjunto de dados fornecido.
• Identifique nove grupos homogêneos de habilidades de Big Data que são altamente valorizadas pelas empresas.
• Caracterize cada família de funções de Big Data de acordo com o nível de competência exigido para cada conjunto de habilidades de Big Data.

O objetivo deste projeto é ajudar o departamento de RH a encontrar melhores recrutamentos para cargos de Big Data.

8. Detecção de usuários maliciosos na coleta de Big Data

Esta é uma das ideias de projetos de deep learning mais populares. Quando se fala em coletas de Big Data, a confiabilidade (confiabilidade) dos usuários é de suma importância. Neste projeto, calcularemos o fator de confiabilidade dos usuários em uma determinada coleta de Big Data. Para conseguir isso, o projeto dividirá a confiabilidade em confiabilidade de familiaridade e similaridade. Além disso, dividirá todos os participantes em pequenos grupos de acordo com o fator de confiabilidade de similaridade e então calculará a confiabilidade de cada grupo separadamente para reduzir a complexidade computacional. Essa estratégia de agrupamento permite que o projeto represente o nível de confiança de um determinado grupo como um todo.

9. Análise do comportamento do turista

Esta é uma das excelentes ideias de projetos de big data. Este projeto de Big Data foi desenvolvido para analisar o comportamento do turista para identificar os interesses dos turistas e os locais mais visitados e, consequentemente, prever as demandas futuras do turismo. O projeto envolve quatro etapas:

• Processamento de metadados textuais para extrair uma lista de candidatos de interesse de imagens com geotags.
• Agrupamento de dados geográficos para identificar locais turísticos populares para cada um dos interesses turísticos identificados.
• Identificação com foto representativa para cada interesse turístico.
• Modelagem de séries temporais para construir dados de séries temporais contando o número de turistas mensalmente.

10. Pontuação de Crédito

Este projeto busca explorar o valor do Big Data para pontuação de crédito. A ideia principal por trás deste projeto é investigar o desempenho de modelos estatísticos e econômicos. Para fazer isso, ele usará uma combinação exclusiva de conjuntos de dados que contém registros de detalhes de chamadas junto com as informações de contas de crédito e débito dos clientes para criar scorecards apropriados para solicitantes de cartão de crédito. Isso ajudará a prever a credibilidade dos solicitantes de cartão de crédito.

11. Previsão de preços de eletricidade

Esta é uma das ideias interessantes de projetos de big data. Este projeto é explicitamente projetado para prever os preços da eletricidade, aproveitando os conjuntos de Big Data. O modelo explora o classificador SVM para prever o preço da eletricidade. No entanto, durante a fase de treinamento na classificação SVM, o modelo incluirá até mesmo os recursos irrelevantes e redundantes que reduzem sua precisão de previsão. Para resolver este problema, usaremos dois métodos – Análise de Correlação de Gray (GCA) e Análise de Componentes Principais. Esses métodos ajudam a selecionar características importantes enquanto eliminam todos os elementos desnecessários, melhorando assim a precisão de classificação do modelo.

12. BusBeat

BusBeat é um sistema de detecção antecipada de eventos que utiliza trajetórias de GPS de carros periódicos que viajam rotineiramente em uma área urbana. Este projeto propõe a interpolação de dados e as técnicas de detecção de eventos baseadas em rede para implementar a detecção precoce de eventos com dados de trajetória GPS com sucesso. A técnica de interpolação de dados ajuda a recuperar valores ausentes nos dados de GPS usando o recurso primário dos carros periódicos, e a análise de rede estima a localização do local do evento.

13. Yandex.Tráfego

O Yandex.Traffic nasceu quando o Yandex decidiu usar suas habilidades avançadas de análise de dados para desenvolver um aplicativo que pode analisar informações coletadas de várias fontes e exibir um mapa em tempo real das condições de tráfego em uma cidade.

Depois de coletar grandes volumes de dados de fontes diferentes, o Yandex.Traffic analisa os dados para mapear resultados precisos no mapa de uma determinada cidade por meio do Yandex.Maps, o serviço de mapeamento baseado na web do Yandex. Não apenas isso, o Yandex.Traffic também pode calcular o nível médio de congestionamento em uma escala de 0 a 10 para grandes cidades com sérios problemas de engarrafamento. O Yandex.Traffic obtém informações diretamente daqueles que criam tráfego para pintar uma imagem precisa do congestionamento de tráfego em uma cidade, permitindo assim que os motoristas ajudem uns aos outros.

Tópicos Adicionais

• Prevendo dados ausentes eficazes usando séries temporais multivariáveis ​​no Apache Spark
• Preservando confidencialmente o paradigma de big data e detectando spam colaborativo
• Preveja multi-resultados de tipo misto usando o paradigma na aplicação de saúde
• Use um mecanismo MapReduce inovador e dimensione a compactação de dados semânticos Big HDT
• Textos médicos modelo para Representação Distribuída (baseada na abordagem Skip Gram)

Conclusão

Neste artigo, abordamos as principais ideias de projetos de big data . Começamos com alguns projetos iniciantes que você pode resolver com facilidade. Depois de terminar esses projetos simples, sugiro que volte, aprenda mais alguns conceitos e depois experimente os projetos intermediários. Quando você se sentir confiante, poderá enfrentar os projetos avançados. Se você deseja melhorar suas habilidades de big data, precisa colocar as mãos nessas ideias de projetos de big data.

Trabalhar em projetos de big data ajudará você a encontrar seus pontos fortes e fracos. A conclusão desses projetos proporcionará a você uma experiência real de trabalhar como cientista de dados.

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