Top 4 idei de proiecte pentru analiza datelor: nivel începător până la nivel expert [2022]

Analiza datelor poate oferi o modalitate promițătoare de a vă începe cariera, dar cheia pentru a fi remarcat de orice potențial angajator este să aveți proiectele dvs. de analiză a datelor prezentabile. Un analist de date aspirant trebuie să lucreze în diferite domenii și să obțină informații care se pot traduce în următoarea idee de proiect proeminentă de analist de date !

În vremurile actuale, întreprinderile caută analiști de date conștienți de provocările dintr-o anumită industrie și, prin urmare, găsesc orice proiecte relevante în CV-ul lor. Poate fi o sarcină copleșitoare să te decizi asupra unei idei de proiect doar pentru a te simți intimidat de codurile sale voluminoase și de conceptul suprautilizat. Acesta este tocmai motivul pentru care vă oferim o combinație de idei de proiecte de analiză a datelor care v-ar ajuta să practicați lucrul inteligent cu seturi de date masive. Analiza datelor este o parte esențială a cursurilor online de știință a datelor.

Înainte de a începe, trebuie să înțelegeți tipurile de proiecte cu care ați fi dispus să lucrați:

Începător: proiectele de la aceste niveluri pot fi destul de familiare și confortabile de lucrat. Pentru oricine care începe în analiza datelor, astfel de proiecte nu vor necesita tehnici de aplicare masive. În schimb, cu ajutorul unor algoritmi simpli, poți avansa cu ușurință.

Intermediar: Aceasta include, în general, lucrul cu clustere de date medii până la mari și necesită o înțelegere solidă a principiilor extragerii de date. De asemenea, poate necesita aplicarea tehnicilor de învățare automată și, prin urmare, este recomandat pentru analiștii de date experimentați.

Avansat sau expert: pentru veteranii din industrie care doresc să construiască proiecte ambițioase bazate pe seturi de date din viața reală, astfel de proiecte se pot dovedi a fi de aur. De la rețelele neuronale la analiza aprofundată a datelor cu dimensiuni mari, este nevoie de amestecul perfect de creativitate, expertiză și perspective pentru astfel de proiecte.

Citiți: 14 aplicații fascinante de analiză a datelor din viața reală

Idei de proiecte pentru analiza datelor – nivel începător

1. Proiecte exploratorii de analiză a datelor (EDA)

Munca unui analist de date rămâne incompletă fără Analiza Explorativă a Datelor – etapa în care datele sunt analizate și se fac modele sau constatări. Acesta oferă un rezumat al caracteristicilor generale în analiza datelor și înțelegerea acestora cu tehnici de modelare a datelor. Ceea ce ar fi fost nevoie de sesiuni lungi și exhaustive pentru a găsi anomalii în numere, analiza exploratorie a datelor este modalitatea perfectă de a face acest lucru.

EDA poate fi realizată în general în două moduri: în primul rând, cu ajutorul graficelor sau non-grafice, și a doua cu cantități univariate sau bivariate. Pentru continuarea oricăror proiecte de analiză a datelor , Comunitatea IBM Analytics se poate dovedi a fi o resursă amplă.

Subiectele care pot fi utile în timpul construirii unui proiect EDA sunt:

• Înțelegerea datelor și a veni cu o ipoteză semnificativă și relevantă
• Rezolvarea problemelor cu vizualizări de date sau algoritmi
• Identificarea tendințelor de date
• Înțelegerea relației dintre variabile și interacțiunea cu vizualizările de date sub formă de diagrame.

Un studiu de teren relevant poate fi industria sănătății în care puteți ajuta în numeroase moduri, de la înțelegerea tendințelor lipsă de numire la medic până la lipsa echipamentelor.

2. Analiza sentimentelor

Pentru analiștii de date, obiectivul de a avea un proiect de analiză a sentimentelor poate fi de a înțelege polaritățile pozitive sau negative ale spectatorilor pe baza sentimentelor lor. Astfel de extrageri vă pot ajuta să cunoașteți punctul de vedere general al spectatorilor dvs. despre o anumită idee, pe baza opiniilor lor împărtășite pe site-uri web, mânere de rețele sociale etc. Diferitele categorii pot fi fericite, supărate, triste, curioase etc.

Pentru profesioniștii care folosesc cadrul, R poate găsi și setul de date relevant în pachetul „janeaustenR”. Deoarece diferența se bazează pe norul de cuvinte, pot exista distincții clare între grupurile de date și sentimentele lor corespunzătoare. Astfel de proiecte de analiză a datelor pot fi utile în:

Managementul Reputației Online a oricărei mărci – Monitorizare Social Media

• Deosebit de util în urmărirea și înțelegerea percepției generale a consumatorilor asupra mărcii dvs
• Evidențiați zonele cheie de atenție
• Orice evoluție, cum ar fi actualizările campaniilor pentru influenți

Analiza concurenței

• Vă ajută să obțineți informații exclusive despre piață și să rămâneți în fața concurenților dvs
• Colectați informații pe diverse platforme digitale
• Dezvoltați Business Intelligence

Citiți: Trebuie să citiți 26 de întrebări și răspunsuri la interviu cu analist de date

Idei de proiecte pentru analiza datelor – nivel intermediar

3. Construirea de chatbot-uri

Imperativ pentru companiile online, chatboții au fost în tendințe pentru numeroasele sale funcționalități. Ele pot fi esențiale în automatizarea proceselor de servicii pentru clienți, precum și în economisirea timpului și a resurselor. Împreună cu AI și tehnici de învățare automată, chatbot puternici sunt peste tot în jurul nostru – de la mesaje automate ale aplicațiilor de mesagerie până la dispozitive inteligente.

Un chatbot este un program inteligent care simulează o interacțiune reală cu utilizatorii printr-o interfață de chat. În acest fel, acești roboți reacționează la orice întrebări scrise sau vorbite și înțeleg conversația. Pe măsură ce sunt conștienți de sine, cu cât au mai multe interacțiuni, cu atât devin mai inteligenți.

În calitate de analist de date, adevărata provocare este să înțelegem calitatea performanței unui chatbot, pe baza potențialului său de înțelegere a solicitărilor utilizatorilor, precum și a capacității sale de a le transmite în mod clar utilizatorilor. Întrucât chatbot-urile pot fi fie specifice domeniului, ceea ce necesită chatbot-uri pentru a rezolva probleme, cât și open-domain în care utilizatorii pot adresa o anchetă din orice industrie - există o mulțime de spațiu pentru proiect.

Folosind Python și fișierul de set de date json Intents, un analist trebuie să analizeze seturile de date vaste și limbajele complicate cu ajutorul mai multor modele. Astfel de modele pot ajuta la îmbunătățirea și îmbunătățirea asistenței pentru clienți.

Checkout: Salariu de analist de date în India

Idei de proiecte pentru analiza datelor – nivel expert

4. Sistem de recomandare de filme

Una dintre cele mai de bază metode de a construi servicii personalizate de utilizator, construirea unui sistem stabil de recomandare a filmelor, poate să nu fie atât de ușoară pe cât pare. Deoarece conceptul se bazează pe o metodă abstractă de clic, ar exista implementări masive ale Machine Learning. Veți avea nevoie de acces extins la seturi mari de date despre istoricul de navigare în filme ale utilizatorilor, preferințe și multe altele.

Metode precum filtrarea colaborativă pot ajuta la înțelegerea comportamentului utilizatorului. Prin urmare, pentru a elimina orice vulnerabilități ale sistemului, puteți utiliza cadre precum R și setul de date MovieLens. Factorizarea matricei și selecția modelului surpriză pot fi, de asemenea, utile pentru a canaliza seturile de date.

Folosite de mărci precum Netflix, astfel de proiecte de analiză a datelor pot însemna o muncă obositoare, chiar și pentru experții din industrie.

Citește și: Proiecte de știință a datelor în R

rezumat

Cel mai bun mod de a-ți demonstra abilitățile este să lucrezi la idei de proiecte noi, unice de analiză a datelor . Ar veni doar pe măsură ce câștigați experiență în domeniu și vă expuneți la diverse provocări specializate în industrie. Mai presus de toate, a rămâne pozitiv și a construi proiecte este modalitatea corectă de a face acest lucru!

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați Diploma PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creată pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1- on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.

Pregătiți-vă pentru o carieră a viitorului

Aplicați acum pentru masterat în știința datelor