13 окончательных идей и тем для проектов больших данных для начинающих [2022]

Идеи проектов больших данных

Большие данные — увлекательная тема. Это поможет вам найти закономерности и результаты, которые иначе вы бы не заметили. Этот навык очень востребован, и вы можете быстро продвинуться по карьерной лестнице, изучив его. Итак, если вы новичок в области больших данных, лучшее, что вы можете сделать, — это поработать над некоторыми идеями проекта по работе с большими данными.

Мы в upGrad верим в практический подход, поскольку одни теоретические знания не помогут в рабочей среде в реальном времени. В этой статье мы рассмотрим некоторые интересные идеи проектов больших данных, над которыми новички могут поработать, чтобы проверить свои знания о больших данных. В этой статье вы найдете лучшие идеи проектов больших данных для начинающих, чтобы получить практический опыт работы с большими данными.

Однако знание только теории больших данных мало чем вам поможет. Вам нужно будет практиковать то, что вы узнали.
Но как бы вы это сделали?

Вы можете практиковать свои навыки работы с большими данными в проектах с большими данными. Проекты — отличный способ проверить свои навыки. Они также отлично подходят для вашего резюме.

Вы не поверите, как эта программа изменила карьеру студентов

С какими проблемами вы можете столкнуться при выполнении проектов по работе с большими данными

Большие данные присутствуют во многих отраслях. Таким образом, вы также найдете множество тем для работы над проектами по работе с большими данными.

Помимо большого разнообразия проектных идей, существует множество проблем, с которыми сталкивается аналитик больших данных при работе над такими проектами.

Они следующие:

Ограниченные решения для мониторинга

Вы можете столкнуться с проблемами при мониторинге среды в реальном времени, потому что для этой цели доступно не так много решений.

Вот почему вы должны быть знакомы с технологиями, которые вам понадобятся для анализа больших данных, прежде чем вы начнете работать над проектом.

Проблемы со сроками

Распространенной проблемой при анализе данных является задержка вывода во время виртуализации данных. Большинство этих инструментов требуют высокой производительности, что приводит к проблемам с задержкой.

Из-за задержки генерации выходных данных при виртуализации данных возникают проблемы со временем.

Требование высокоуровневого сценария

При работе над проектами аналитики больших данных вы можете столкнуться с инструментами или проблемами, требующими сценариев более высокого уровня, чем вы знаете.

В этом случае вам следует попытаться узнать больше о проблеме и расспросить об этом других.

Конфиденциальность и безопасность данных

Работая с доступными вам данными, вы должны убедиться, что все данные остаются безопасными и конфиденциальными.

Утечка данных может нанести ущерб как вашему проекту, так и вашей работе. Иногда пользователи также сливают данные, так что вы должны помнить об этом.

Недоступность инструментов

Вы не можете провести сквозное тестирование только с помощью одного инструмента. Вы должны выяснить, какие инструменты вам понадобятся для завершения конкретного проекта.

Если у вас нет подходящего инструмента для конкретного устройства, это может привести к потере большого количества времени и разочарованию.

Вот почему у вас должны быть необходимые инструменты, прежде чем вы начнете проект.

Слишком большие наборы данных

Вы можете столкнуться с набором данных, который слишком велик для вас. Или вам может потребоваться проверить дополнительные данные, чтобы завершить проект.

Убедитесь, что вы регулярно обновляете свои данные, чтобы решить эту проблему. Также возможно, что ваши данные имеют дубликаты, поэтому их также следует удалить.

Работая над проектами с большими данными, помните о следующих моментах для решения этих проблем:

• Используйте правильную комбинацию аппаратных и программных инструментов, чтобы в дальнейшем ваша работа не мешала из-за их отсутствия.
• Тщательно проверьте свои данные и избавьтесь от дубликатов.
• Следуйте подходам машинного обучения для повышения эффективности и результатов.
• Какие технологии вам понадобятся в проектах по аналитике больших данных:

Мы рекомендуем следующие технологии для проектов с большими данными начального уровня:

• Базы данных с открытым исходным кодом
• С++, Питон
• Облачные решения (такие как Azure и AWS)
• САС
• Р (язык программирования)
• Таблица
• PHP и Javascript

Каждая из этих технологий поможет вам в разных секторах. Например, вам нужно будет использовать облачные решения для хранения и доступа к данным.

С другой стороны, вам нужно будет использовать R для использования инструментов науки о данных. Это все проблемы, с которыми вам нужно столкнуться и решить, когда вы работаете над идеями проекта больших данных.

Если вы не знакомы ни с одной из упомянутых выше технологий, вам следует изучить их перед началом работы над проектом. Чем больше идей для проектов больших данных вы попробуете, тем больше опыта приобретете.

В противном случае вы были бы склонны совершать множество ошибок, которых легко могли бы избежать.

Итак, вот несколько идей проектов больших данных , над которыми могут работать новички:

Идеи проектов по работе с большими данными: начальный уровень

Этот список идей проектов больших данных для студентов подходит для начинающих и тех, кто только начинает работать с большими данными. Эти идеи проектов больших данных помогут вам освоить все практические аспекты, необходимые для достижения успеха в карьере разработчика больших данных.

Кроме того, если вы ищете идеи для проектов по работе с большими данными на последний год, этот список поможет вам в работе. Итак, без лишних слов, давайте сразу перейдем к некоторым идеям проектов больших данных, которые укрепят вашу базу и позволят вам подняться по лестнице.

Мы знаем, как сложно найти правильные идеи для проектов новичкам. Вы не знаете, над чем вам следует работать, и не видите, какую пользу это принесет вам.

Вот почему мы подготовили следующий список проектов больших данных, чтобы вы могли начать над ними работать: Давайте начнем с идей проектов больших данных.

1. Классифицировать данные о доходах переписи 1994 г.

Работа над этим проектом — одна из лучших идей, с которой можно начать экспериментировать с практическими проектами по работе с большими данными для студентов. Вам нужно будет построить модель, чтобы предсказать, будет ли доход человека в США больше или меньше 50 000 долларов США на основе доступных данных.

Доход человека зависит от множества факторов, и вам придется учитывать каждый из них.

Вы можете найти данные для этого проекта здесь .

2. Проанализируйте уровень преступности в Чикаго

Правоохранительные органы используют большие данные для поиска закономерностей в совершаемых преступлениях. Это помогает агентствам прогнозировать будущие события и помогает им снизить уровень преступности.

Вам нужно будет найти шаблоны, создать модели, а затем проверить вашу модель.

Вы можете получить данные для этого проекта здесь .

3. Проект интеллектуального анализа текста

Это одна из отличных идей проекта глубокого обучения для начинающих. Интеллектуальный анализ текста пользуется большим спросом, и он очень поможет вам продемонстрировать свои сильные стороны как специалиста по данным. В этом проекте вам предстоит выполнить текстовый анализ и визуализацию предоставленных документов.

Для этой задачи вам придется использовать методы обработки естественного языка.

Получить данные можно здесь .

Идеи проектов больших данных: продвинутый уровень

4. Большие данные для кибербезопасности

Этот проект исследует долгосрочные и неизменные во времени отношения зависимости в больших объемах данных. Основная цель этого проекта больших данных — бороться с реальными проблемами кибербезопасности, используя тенденции раскрытия уязвимостей со сложными многомерными данными временных рядов. Этот проект кибербезопасности направлен на создание инновационной и надежной статистической основы, которая поможет вам получить более глубокое понимание динамики раскрытия информации и ее интригующих структур зависимости.

5. Прогноз состояния здоровья

Это одна из интересных идей проекта больших данных. Этот проект больших данных предназначен для прогнозирования состояния здоровья на основе массивных наборов данных. Это будет включать создание модели машинного обучения, которая сможет точно классифицировать пользователей в соответствии с их атрибутами здоровья, чтобы квалифицировать их как страдающих или не страдающих сердечными заболеваниями. Деревья решений — лучший метод машинного обучения для классификации и, следовательно, идеальный инструмент прогнозирования для этого проекта. Подход к выбору признаков поможет повысить точность классификации модели ML.

6. Обнаружение аномалий на облачных серверах

В этом проекте будет реализован подход к обнаружению аномалий для потоковой передачи больших наборов данных. Предлагаемый проект будет обнаруживать аномалии в облачных серверах за счет использования двух основных алгоритмов — суммирования состояний и новой скрытой полумарковской модели с вложенными дугами (NAHSMM). В то время как суммирование состояний будет извлекать состояния, отражающие поведение использования, из необработанных последовательностей, NAHSMM создаст алгоритм обнаружения аномалий с модулем судебной экспертизы для получения порога нормального поведения на этапе обучения.

7. Подбор персонала для работы с большими данными

Подбор персонала является сложной задачей отдела кадров любой компании. Здесь мы создадим проект больших данных, который сможет анализировать огромные объемы данных, собранных из реальных объявлений о вакансиях, опубликованных в Интернете. Проект включает в себя три этапа:

• Определите четыре семейства заданий для работы с большими данными в заданном наборе данных.
• Определите девять однородных групп навыков работы с большими данными, которые высоко ценятся компаниями.
• Охарактеризовать каждое семейство должностей, связанных с большими данными, в соответствии с уровнем компетентности, требуемым для каждого набора навыков работы с большими данными.

Цель этого проекта — помочь отделу кадров найти лучших кандидатов на должности, связанные с большими данными.

8. Обнаружение вредоносных пользователей при сборе больших данных

Это одна из популярных идей проекта глубокого обучения. Когда речь идет о коллекциях больших данных, первостепенное значение имеет благонадежность (надежность) пользователей. В этом проекте мы рассчитаем коэффициент надежности пользователей в данной коллекции больших данных. Для этого проект разделит надежность на надежность знакомства и сходства. Кроме того, он разделит всех участников на небольшие группы в соответствии с коэффициентом надежности сходства, а затем рассчитает надежность каждой группы отдельно, чтобы уменьшить вычислительную сложность. Эта стратегия группировки позволяет проекту представлять уровень доверия конкретной группы в целом.

9. Анализ поведения туристов

Это одна из отличных идей проекта больших данных. Этот проект больших данных предназначен для анализа поведения туристов, выявления интересов туристов и наиболее посещаемых мест и, соответственно, прогнозирования будущих потребностей в туризме. Проект включает четыре этапа:

• Обработка текстовых метаданных для извлечения списка интересных кандидатов из изображений с геотегами.
• Кластеризация географических данных для определения популярных туристических мест для каждого из выявленных туристических интересов.
• Репрезентативное удостоверение личности с фотографией для каждого туриста.
• Моделирование временных рядов для построения данных временных рядов путем ежемесячного подсчета количества туристов.

10. Кредитный скоринг

Этот проект направлен на изучение ценности больших данных для кредитного скоринга. Основная идея этого проекта заключается в исследовании эффективности как статистических, так и экономических моделей. Для этого он будет использовать уникальную комбинацию наборов данных, содержащих подробные записи о звонках, а также информацию о кредитных и дебетовых счетах клиентов для создания соответствующих оценочных карт для заявителей на получение кредитных карт. Это поможет предсказать кредитоспособность претендентов на получение кредитной карты.

11. Прогнозирование цен на электроэнергию

Это одна из интересных идей проекта больших данных. Этот проект специально предназначен для прогнозирования цен на электроэнергию с использованием наборов больших данных. Модель использует классификатор SVM для прогнозирования цены на электроэнергию. Однако на этапе обучения в классификации SVM модель будет включать даже нерелевантные и избыточные функции, которые снижают точность ее прогнозирования. Для решения этой проблемы мы будем использовать два метода — анализ корреляции Грея (GCA) и анализ основных компонентов. Эти методы помогают выбрать важные признаки, удаляя при этом все ненужные элементы, тем самым повышая точность классификации модели.

12. АвтобусБит

BusBeat — это система раннего обнаружения событий, которая использует GPS-траектории автомобилей, регулярно перемещающихся по городу. Этот проект предлагает интерполяцию данных и сетевые методы обнаружения событий для успешного внедрения раннего обнаружения событий с данными о траектории GPS. Метод интерполяции данных помогает восстановить недостающие значения в данных GPS, используя основную функцию периодических автомобилей, а сетевой анализ оценивает местоположение места проведения мероприятия.

13. Яндекс.Пробки

Яндекс.Пробки появились, когда Яндекс решил использовать свои передовые навыки анализа данных для разработки приложения, которое может анализировать информацию, собранную из нескольких источников, и отображать карту дорожного движения в городе в режиме реального времени.

Собрав большие объемы данных из разрозненных источников, Яндекс.Пробки анализируют данные, чтобы отображать точные результаты на карте определенного города с помощью Яндекс.Карты, картографического веб-сервиса Яндекса. Мало того, Яндекс.Пробки также могут рассчитать средний уровень загруженности по шкале от 0 до 10 для крупных городов с серьезными пробками. Яндекс.Пробки получают информацию напрямую от тех, кто создает трафик, чтобы нарисовать точную картину пробок в городе, тем самым позволяя водителям помогать друг другу.

Дополнительные темы

• Прогнозирование эффективных отсутствующих данных с помощью многомерных временных рядов в Apache Spark
• Конфиденциальное сохранение парадигмы больших данных и обнаружение совместного спама
• Прогнозирование множественных исходов смешанного типа с использованием парадигмы в приложении для здравоохранения
• Используйте инновационный механизм MapReduce и масштабируйте семантическое сжатие данных Big HDT.
• Типовые медицинские тексты для распределенного представления (на основе подхода Skip Gram)

Заключение

В этой статье мы рассмотрели основные идеи проектов по работе с большими данными . Мы начали с нескольких проектов для начинающих, которые вы можете легко решить. Как только вы закончите с этими простыми проектами, я предлагаю вам вернуться, изучить еще несколько концепций, а затем попробовать промежуточные проекты. Когда вы почувствуете себя уверенно, вы сможете заняться более сложными проектами. Если вы хотите улучшить свои навыки работы с большими данными, вам необходимо ознакомиться с этими идеями проектов больших данных.

Работа над проектами с большими данными поможет вам найти свои сильные и слабые стороны. Завершение этих проектов даст вам реальный опыт работы в качестве специалиста по данным.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.