As 4 principais ideias de projetos de análise de dados: nível iniciante a especialista [2022]
Publicados: 2021-01-05A análise de dados pode fornecer uma maneira promissora de impulsionar sua carreira, mas a chave para ser notado por qualquer empregador em potencial é ter seus projetos de análise de dados apresentáveis. Um aspirante a analista de dados deve trabalhar em diferentes domínios e obter insights que possam se traduzir em sua próxima ideia proeminente de projeto de analista de dados !
Nos tempos atuais, as empresas procuram analistas de dados cientes dos desafios de um determinado setor e, portanto, encontram projetos relevantes em seus currículos. Pode ser uma tarefa árdua decidir sobre uma ideia de projeto apenas para se sentir intimidado por seus códigos volumosos e conceito usado em demasia. É exatamente por isso que trazemos a você uma amálgama de ideias de projetos de análise de dados que o ajudariam a praticar o trabalho inteligente com grandes conjuntos de dados. A análise de dados é uma parte essencial dos cursos online de ciência de dados.
Antes de começar, você deve entender os tipos de projetos com os quais estaria disposto a trabalhar:
Iniciante: Projetos nesses níveis podem ser bastante familiares e confortáveis de trabalhar. Para quem está começando na análise de dados, esses projetos não exigirão técnicas de aplicação massivas. Em vez disso, com a ajuda de algoritmos simples, você pode avançar facilmente.
Intermediário: Isso geralmente inclui trabalhar com clusters de dados de médio a grande porte e requer uma boa compreensão dos princípios de mineração de dados. Também pode exigir a aplicação de técnicas de Machine Learning e, portanto, é recomendado para analistas de dados experientes.
Avançado ou Especialista: Para veteranos do setor que desejam criar projetos ambiciosos com base em conjuntos de dados da vida real, esses projetos podem ser ouro. De redes neurais a análises aprofundadas de dados de alta dimensão, requer a combinação perfeita de criatividade, experiência e insights para esses projetos.
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Índice
Ideias de projeto de análise de dados - nível iniciante
1. Projetos Exploratórios de Análise de Dados (EDA)
O trabalho de um analista de dados permanece incompleto sem a Análise Exploratória de Dados – o estágio em que os dados são analisados e os padrões ou descobertas são feitos. Ele fornece um resumo das características gerais na análise de dados e sua compreensão com técnicas de modelagem de dados. O que levaria sessões longas e exaustivas para encontrar anomalias nos números, a análise exploratória de dados é a maneira perfeita de fazer isso.
A EDA geralmente pode ser feita de duas maneiras: primeiro, com a ajuda de gráficos ou não gráficos, e segundo com quantidades univariadas ou bivariadas. Para continuar com qualquer projeto de análise de dados , a Comunidade do IBM Analytics pode provar ser um amplo recurso.
Os tópicos que podem ser úteis ao construir um projeto EDA são:
- Compreender os dados e chegar a uma hipótese significativa e relevante
- Resolução de problemas com visualizações de dados ou algoritmos
- Identificando tendências de dados
- Compreender a relação entre variáveis e interagir com visualizações de dados na forma de gráficos.
Um estudo de campo relevante pode ser o setor de saúde, onde você pode ajudar de várias maneiras, desde a compreensão das tendências de falta de consultas médicas até a falta de equipamentos.
2. Análise de Sentimentos
Para analistas de dados, o objetivo de ter um projeto de análise de sentimentos pode ser entender as polaridades positivas ou negativas dos espectadores com base em seus sentimentos. Tais extrações podem ajudar a conhecer o ponto de vista geral de seus espectadores sobre uma determinada ideia, com base em suas opiniões compartilhadas em sites, alças de mídia social, etc. As várias categorias podem ser felizes, irritados, tristes, curiosos etc.
Para profissionais que usam a estrutura, o R também pode encontrar o conjunto de dados relevante no pacote 'janaustenR'. Como a diferença é baseada na nuvem de palavras, pode haver distinções claras entre os grupos de dados e seus sentimentos correspondentes. Esses projetos de análise de dados podem ser úteis em:
Gestão da Reputação Online de qualquer Marca – Monitoramento de Mídias Sociais
- Especialmente útil para rastrear e entender a percepção geral dos consumidores sobre sua marca
- Destaque as principais áreas de atenção
- Quaisquer desenvolvimentos, como atualizações de campanhas de influenciadores
Análise do concorrente
- Ajudá-lo a obter insights exclusivos sobre o mercado e ficar à frente de seus concorrentes
- Reúna informações em várias plataformas digitais
- Desenvolver inteligência de negócios
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Ideias de Projetos de Análise de Dados - Nível Intermediário
3. Construindo Chatbots
Imprescindíveis para negócios online, os chatbots estão em alta por suas diversas funcionalidades. Eles podem ser fundamentais para automatizar os processos de atendimento ao cliente, além de economizar tempo e recursos. Atados com técnicas de IA e Machine Learning, chatbots poderosos estão ao nosso redor – de mensagens automatizadas de aplicativos de mensagens a wearables inteligentes.
Um chatbot é um programa inteligente que simula uma interação real com os usuários por meio de uma interface de chat. Dessa forma, esses bots reagem a qualquer pergunta escrita ou falada e compreendem a conversa. Como eles são autoconscientes, quanto mais interação eles têm, mais inteligentes eles ficam.
Como analista de dados, o verdadeiro desafio é entender a qualidade do desempenho de um chatbot, com base em seu potencial de compreensão das solicitações dos usuários, bem como na sua capacidade de transmiti-lo de forma clara aos usuários. Como os chatbots podem ser específicos do domínio, o que requer chatbots para resolver problemas e domínio aberto, onde os usuários podem fazer uma consulta de qualquer setor - há muito escopo para o projeto.
Usando Python e o arquivo de conjunto de dados json Intents, um analista precisa examinar os vastos conjuntos de dados e linguagens complicadas com a ajuda de vários modelos. Esses modelos podem ajudar a aprimorar e melhorar o suporte ao cliente.
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Ideias de projeto de análise de dados - Nível de especialista
4. Sistema de recomendação de filmes
Um dos métodos mais básicos para criar serviços personalizados pelo usuário, construir um sistema de recomendação de filmes estável, pode não ser tão fácil quanto parece. Como o conceito é baseado em um método de clique abstrato, haveria implementações massivas de Machine Learning. Você precisaria de amplo acesso a grandes conjuntos de dados do histórico de navegação de filmes dos usuários, preferências e muito mais.
Métodos como filtragem colaborativa podem ajudar na compreensão do comportamento do usuário. Portanto, para remover qualquer vulnerabilidade do sistema, você pode usar estruturas como R e o conjunto de dados MovieLens. A fatoração de matriz e a seleção de modelo surpresa também podem ser úteis para canalizar os conjuntos de dados.
Usados por marcas como a Netflix, esses projetos de análise de dados podem significar um trabalho cansativo, mesmo para especialistas do setor.
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Resumo
A melhor maneira de exibir suas habilidades é trabalhando em ideias de projetos de análise de dados mais recentes e exclusivas . Isso só viria à medida que você ganhasse experiência no campo e fosse exposto a vários desafios especializados do setor. Acima de tudo, permanecer positivo e construir projetos é o caminho certo para isso!
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