13 idei și subiecte pentru proiecte de date mari pentru începători [2022]

Idei de proiecte Big Data

Big Data este un subiect interesant. Vă ajută să găsiți modele și rezultate pe care altfel nu le-ați fi observat. Această abilitate este foarte solicitată și vă puteți avansa rapid în carieră învățând-o. Deci, dacă sunteți un începător în domeniul big data, cel mai bun lucru pe care îl puteți face este să lucrați la câteva idei de proiecte de big data.

Noi, aici, la upGrad, credem într-o abordare practică, deoarece cunoștințele teoretice singure nu vor fi de ajutor într-un mediu de lucru în timp real. În acest articol, vom explora câteva idei interesante de proiecte de date mari la care pot lucra începătorii pentru a-și testa cunoștințele de date mari. În acest articol, veți găsi idei de top pentru proiecte de date mari pentru începători, pentru a obține experiență practică în domeniul datelor mari

Cu toate acestea, cunoașterea teoriei datelor mari nu vă va ajuta prea mult. Va trebui să exersați ceea ce ați învățat.
Dar cum ai face asta?

Vă puteți exersa abilitățile de big data pe proiecte de big data. Proiectele sunt o modalitate excelentă de a-ți testa abilitățile. Sunt grozave și pentru CV-ul tău.

Nu veți crede cum acest program a schimbat cariera studenților

Ce probleme ați putea întâmpina în realizarea proiectelor de date mari

Big data este prezentă în numeroase industrii. Așadar, veți găsi o mare varietate de subiecte pentru proiecte de date mari la care să lucrați.

Pe lângă varietatea mare de idei de proiecte, există o mulțime de provocări cu care se confruntă un analist de date mari în timp ce lucrează la astfel de proiecte.

Acestea sunt următoarele:

Soluții limitate de monitorizare

Vă puteți confrunta cu probleme în timp ce monitorizați mediile în timp real, deoarece nu există multe soluții disponibile în acest scop.

De aceea, ar trebui să fiți familiarizat cu tehnologiile pe care va trebui să le utilizați în analiza datelor mari înainte de a începe să lucrați la un proiect.

Probleme de sincronizare

O problemă comună în analiza datelor este latența de ieșire în timpul virtualizării datelor. Cele mai multe dintre aceste instrumente necesită performanță la nivel înalt, ceea ce duce la aceste probleme de latență.

Datorită latenței în generarea ieșirii, apar probleme de sincronizare cu virtualizarea datelor.

Cerința de Scripting de nivel înalt

Când lucrați la proiecte de analiză a datelor mari, este posibil să întâmpinați instrumente sau probleme care necesită scriptare de nivel mai înalt decât ești familiarizat.

În acest caz, ar trebui să încercați să aflați mai multe despre problemă și să întrebați pe alții despre aceeași.

Confidențialitatea și securitatea datelor

În timp ce lucrați la datele disponibile, trebuie să vă asigurați că toate datele rămân în siguranță și private.

Scurgerile de date pot face ravagii atât în ​​proiectul dvs., cât și în munca dvs. Uneori și utilizatorii scurg date, așa că trebuie să țineți cont de asta.

Indisponibilitatea instrumentelor

Nu puteți face testare end-to-end cu un singur instrument. Ar trebui să vă dați seama ce instrumente va trebui să utilizați pentru a finaliza un anumit proiect.

Atunci când nu aveți instrumentul potrivit la un anumit dispozitiv, poate pierde mult timp și poate provoca multă frustrare.

De aceea ar trebui să aveți instrumentele necesare înainte de a începe proiectul.

Seturi de date prea mari

Puteți întâlni un set de date care este prea mare pentru a putea fi gestionat. Sau, poate fi necesar să verificați mai multe date pentru a finaliza și proiectul.

Asigurați-vă că actualizați datele în mod regulat pentru a rezolva această problemă. De asemenea, este posibil ca datele dvs. să aibă duplicate, așa că ar trebui să le eliminați și pe acestea.

În timp ce lucrați la proiecte de date mari, țineți cont de următoarele puncte pentru a rezolva aceste provocări:

• Utilizați combinația potrivită de instrumente hardware și software pentru a vă asigura că munca dvs. nu va fi împiedicată mai târziu din cauza lipsei acestora.
• Verificați-vă datele cu atenție și scăpați de orice duplicat.
• Urmați abordările Machine Learning pentru o eficiență și rezultate mai bune.
• Care sunt tehnologiile pe care va trebui să le utilizați în proiectele Big Data Analytics:

Vă recomandăm următoarele tehnologii pentru proiectele de date mari de nivel începător:

• Baze de date open-source
• C++, Python
• Soluții cloud (cum ar fi Azure și AWS)
• SAS
• R (limbaj de programare)
• Tablou
• PHP și Javascript

Fiecare dintre aceste tehnologii vă va ajuta cu un sector diferit. De exemplu, va trebui să utilizați soluții cloud pentru stocarea și accesul la date.

Pe de altă parte, va trebui să utilizați R pentru utilizarea instrumentelor de știință a datelor. Acestea sunt toate problemele pe care trebuie să le înfrunți și să le rezolvi atunci când lucrezi la idei de proiecte de date mari.

Dacă nu sunteți familiarizat cu niciuna dintre tehnologiile menționate mai sus, ar trebui să aflați despre acestea înainte de a lucra la un proiect. Cu cât încerci mai multe idei de proiecte de date mari, cu atât câștigi mai multă experiență.

Altfel, ai fi predispus să faci o mulțime de greșeli pe care le-ai fi putut evita cu ușurință.

Așadar, iată câteva idei de proiecte Big Data la care pot lucra începătorii:

Idei de proiecte de date mari: nivel pentru începători

Această listă de idei de proiecte Big Data pentru studenți este potrivită pentru începători și pentru cei care abia încep cu Big Data. Aceste idei de proiecte de date mari vă vor pune în practică toate aspectele practice de care aveți nevoie pentru a reuși în cariera dvs. de dezvoltator de date mari.

În plus, dacă sunteți în căutarea unor idei de proiecte de date mari pentru ultimul an, această listă ar trebui să vă încurajeze. Așa că, fără alte prelungiri, haideți să trecem direct la câteva idei de proiecte de date mari care vă vor întări baza și vă vor permite să urcați pe scară.

Știm cât de dificil este să găsești ideile de proiecte potrivite ca începător. Nu știi la ce ar trebui să lucrezi și nu vezi la ce te-ar beneficia.

De aceea, am pregătit următoarea listă de proiecte de date mari, astfel încât să puteți începe să lucrați la ele: Să începem cu idei de proiecte de date mari.

1. Clasificați datele privind veniturile recensământului din 1994

Una dintre cele mai bune idei pentru a începe să vă experimentați proiecte practice de big data pentru studenți este să lucrați la acest proiect. Va trebui să construiți un model pentru a estima dacă venitul unei persoane din SUA este mai mare sau mai mic de 50.000 USD pe baza datelor disponibile.

Venitul unei persoane depinde de o mulțime de factori și va trebui să țineți cont de fiecare dintre ei.

Puteți găsi datele pentru acest proiect aici .

2. Analizați ratele criminalității în Chicago

Agențiile de aplicare a legii iau ajutorul datelor mari pentru a găsi tipare în crimele care au loc. Acest lucru ajută agențiile să prezică evenimente viitoare și le ajută să atenueze ratele criminalității.

Va trebui să găsiți modele, să creați modele și apoi să vă validați modelul.

Puteți obține datele pentru acest proiect aici .

3. Proiect Text Mining

Aceasta este una dintre ideile excelente de proiecte de învățare profundă pentru începători. Text mining este la mare căutare și vă va ajuta foarte mult să vă prezentați punctele forte ca om de știință de date. În acest proiect, va trebui să efectuați analiza textului și vizualizarea documentelor furnizate.

Va trebui să utilizați Tehnici de procese a limbajului natural pentru această sarcină.

Puteți obține datele aici .

Idei de proiecte Big Data: Nivel avansat

4. Big Data pentru securitate cibernetică

Acest proiect va investiga relațiile de dependență pe termen lung și invariante în timp în volume mari de date. Scopul principal al acestui proiect Big Data este de a combate problemele de securitate cibernetică din lumea reală prin exploatarea tendințelor de dezvăluire a vulnerabilităților cu date complexe de serie cronologică multivariată. Acest proiect de securitate cibernetică urmărește să stabilească un cadru statistic inovator și robust care să vă ajute să obțineți o înțelegere aprofundată a dinamicii dezvăluirii și a structurilor lor de dependență intrigante.

5. Predicția stării de sănătate

Aceasta este una dintre ideile interesante de proiecte de date mari. Acest proiect Big Data este conceput pentru a prezice starea de sănătate pe baza unor seturi masive de date. Va implica crearea unui model de învățare automată care poate clasifica cu precizie utilizatorii în funcție de atributele lor de sănătate pentru a-i califica ca având sau nu boli de inimă. Arborii de decizie sunt cea mai bună metodă de învățare automată pentru clasificare și, prin urmare, este instrumentul de predicție ideal pentru acest proiect. Abordarea de selecție a caracteristicilor va ajuta la îmbunătățirea acurateței clasificării modelului ML.

6. Detectarea anomaliilor în serverele cloud

În acest proiect, o abordare de detectare a anomaliilor va fi implementată pentru streaming de seturi de date mari. Proiectul propus va detecta anomalii în serverele cloud prin utilizarea a doi algoritmi de bază – rezumarea stării și modelul semi-Markov ascuns cu arc imbricat (NAHSMM). În timp ce rezumarea stărilor va extrage stări reflectorizante ale comportamentului de utilizare din secvențele brute, NAHSMM va crea un algoritm de detectare a anomaliilor cu un modul criminalistic pentru a obține pragul de comportament normal în faza de antrenament.

7. Recrutare pentru profiluri de locuri de muncă Big Data

Recrutarea este o responsabilitate de muncă provocatoare a departamentului de resurse umane al oricărei companii. Aici, vom crea un proiect Big Data care poate analiza cantități mari de date adunate din postările de locuri de muncă din lumea reală publicate online. Proiectul presupune trei etape:

• Identificați patru familii de locuri de muncă Big Data în setul de date dat.
• Identificați nouă grupuri omogene de competențe Big Data care sunt foarte apreciate de companii.
• Caracterizați fiecare familie de joburi Big Data în funcție de nivelul de competență necesar pentru fiecare set de abilități Big Data.

Scopul acestui proiect este de a ajuta departamentul de HR să găsească recrutări mai bune pentru posturile Big Data.

8. Detectarea utilizatorilor rău intenționați în colectarea Big Data

Aceasta este una dintre cele mai populare idei de proiecte de învățare profundă. Când vorbim despre colecțiile Big Data, încrederea (fiabilitatea) utilizatorilor este de o importanță supremă. În acest proiect, vom calcula factorul de fiabilitate al utilizatorilor într-o anumită colecție Big Data. Pentru a realiza acest lucru, proiectul va împărți încrederea în familiaritate și încredere similară. În plus, va împărți toți participanții în grupuri mici în funcție de factorul de încredere a similitudinii și apoi va calcula fiabilitatea fiecărui grup separat pentru a reduce complexitatea de calcul. Această strategie de grupare permite proiectului să reprezinte nivelul de încredere al unui anumit grup ca întreg.

9. Analiza comportamentului turistic

Aceasta este una dintre ideile excelente de proiecte de date mari. Acest proiect Big Data este conceput pentru a analiza comportamentul turistic pentru a identifica interesele turiștilor și locațiile cele mai vizitate și, în consecință, pentru a anticipa cererile viitoare ale turismului. Proiectul presupune patru etape:

• Procesarea metadatelor textuale pentru a extrage o listă de candidați de interes din imaginile geoetichetate.
• Gruparea datelor geografice pentru a identifica locații turistice populare pentru fiecare dintre interesele turistice identificate.
• Act de identitate cu fotografie reprezentativ pentru fiecare interes turistic.
• Modelarea serii temporale pentru a construi o serie de date temporale prin numărarea lunară a numărului de turiști.

10. Scorul de credit

Acest proiect urmărește să exploreze valoarea Big Data pentru evaluarea creditului. Ideea principală din spatele acestui proiect este de a investiga performanța modelelor statistice și economice. Pentru a face acest lucru, va folosi o combinație unică de seturi de date care conține înregistrări cu detaliile apelurilor, împreună cu informațiile despre contul de credit și debit al clienților, pentru a crea carduri de punctaj adecvate pentru solicitanții de carduri de credit. Acest lucru va ajuta la prezicerea solvabilității solicitanților de carduri de credit.

11. Prognoza prețului energiei electrice

Aceasta este una dintre ideile interesante de proiecte de date mari. Acest proiect este conceput în mod explicit pentru a prognoza prețurile la energie electrică prin valorificarea seturi de Big Data. Modelul exploatează clasificatorul SVM pentru a prezice prețul energiei electrice. Cu toate acestea, în timpul fazei de instruire în clasificarea SVM, modelul va include chiar și caracteristicile irelevante și redundante care reduc acuratețea prognozei sale. Pentru a rezolva această problemă, vom folosi două metode - Analiza corelației gri (GCA) și Analiza componentelor principale. Aceste metode ajută la selectarea caracteristicilor importante eliminând în același timp toate elementele inutile, îmbunătățind astfel precizia de clasificare a modelului.

12. BusBeat

BusBeat este un sistem de detectare timpurie a evenimentelor care utilizează traiectorii GPS ale mașinilor periodice care călătoresc în mod obișnuit într-o zonă urbană. Acest proiect propune interpolarea datelor și tehnicile de detectare a evenimentelor bazate pe rețea pentru a implementa cu succes detectarea timpurie a evenimentelor cu datele de traiectorie GPS. Tehnica de interpolare a datelor ajută la recuperarea valorilor lipsă din datele GPS utilizând caracteristica principală a mașinilor periodice, iar analiza rețelei estimează locația locului evenimentului.

13. Yandex.Trafic

Yandex.Traffic s-a născut când Yandex a decis să-și folosească abilitățile avansate de analiză a datelor pentru a dezvolta o aplicație care poate analiza informațiile colectate din mai multe surse și poate afișa o hartă în timp real a condițiilor de trafic dintr-un oraș.

După colectarea unor volume mari de date din surse diferite, Yandex.Traffic analizează datele pentru a cartografi rezultate precise pe harta unui anumit oraș prin Yandex.Maps, serviciul de cartografiere web al Yandex. Nu doar atât, Yandex.Traffic poate calcula și nivelul mediu de aglomerație pe o scară de la 0 la 10 pentru orașele mari cu probleme grave de blocaj de trafic. Yandex.Traffic surse informații direct de la cei care creează trafic pentru a picta o imagine exactă a congestionării traficului dintr-un oraș, permițând astfel șoferilor să se ajute unul pe altul.

Subiecte suplimentare

• Predicția efectivă a datelor lipsă utilizând seria temporală multivariabilă pe Apache Spark
• Păstrează în mod confidențial paradigma de date mari și detectează spam-ul colaborativ
• Preziceți rezultate multiple de tip mixt utilizând paradigma în aplicația de asistență medicală
• Utilizați un mecanism inovator MapReduce și scalați Big HDT Semantic Data Compression
• Texte medicale model pentru reprezentare distribuită (bazat pe skip Gram Approach)

Concluzie

În acest articol, am acoperit cele mai importante idei de proiecte de date mari . Am început cu câteva proiecte pentru începători pe care le puteți rezolva cu ușurință. Odată ce ai terminat cu aceste proiecte simple, îți sugerez să te întorci, să mai înveți câteva concepte și apoi să încerci proiectele intermediare. Când te simți încrezător, poți aborda proiectele avansate. Dacă doriți să vă îmbunătățiți abilitățile de big data, trebuie să puneți mâna pe aceste idei de proiecte de big data.

Lucrul la proiecte de date mari vă va ajuta să vă găsiți punctele tari și slabe. Finalizarea acestor proiecte vă va oferi experiență reală de lucru ca cercetător de date.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.