4 лучших идеи проекта по аналитике данных: от начального до экспертного уровня [2022]

Анализ данных может стать многообещающим способом начать карьеру, но ключом к тому, чтобы вас заметил любой потенциальный работодатель, является презентабельность ваших проектов по анализу данных . Начинающий аналитик данных должен работать в разных областях и получать информацию, которая может воплотиться в вашу следующую выдающуюся идею проекта аналитика данных !

В настоящее время предприятия ищут аналитиков данных, осведомленных о проблемах в конкретной отрасли, и поэтому находят в своем резюме любые соответствующие проекты. Может оказаться непосильной задачей выбрать идею проекта только для того, чтобы испугаться ее громоздких кодов и чрезмерно используемой концепции. Именно поэтому мы представляем вам объединение идей проектов по анализу данных , которые помогут вам попрактиковаться в умной работе с массивными наборами данных. Аналитика данных является неотъемлемой частью онлайн-курсов по науке о данных.

Прежде чем начать, вы должны понять, с какими типами проектов вы хотели бы работать:

Новичок: проекты на этих уровнях могут быть довольно знакомыми и удобными для работы. Для тех, кто начинает заниматься анализом данных, такие проекты не потребуют массовых прикладных технологий. Вместо этого с помощью простых алгоритмов вы можете легко двигаться вперед.

Промежуточный: обычно включает работу со средними и большими кластерами данных и требует хорошего понимания принципов интеллектуального анализа данных. Это также может потребовать применения методов машинного обучения, поэтому рекомендуется для опытных аналитиков данных.

Продвинутый или эксперт: для ветеранов отрасли, которые хотят создавать амбициозные проекты на основе реальных наборов данных, такие проекты могут оказаться золотыми. От нейронных сетей до глубокого анализа многомерных данных — для таких проектов требуется идеальное сочетание творчества, опыта и идей.

Читайте: 14 увлекательных приложений для анализа данных в реальной жизни

Идеи проекта по аналитике данных — начальный уровень

1. Проекты исследовательского анализа данных (EDA)

Работа аналитика данных остается незавершенной без исследовательского анализа данных — этапа, на котором данные изучаются и делаются закономерности или выводы. В нем содержится сводка общих характеристик анализа данных и их понимание с помощью методов моделирования данных. Чтобы найти аномалии в числах, потребовались бы долгие и изнурительные сеансы, исследовательский анализ данных — идеальный способ сделать это.

EDA обычно можно выполнять двумя способами: во-первых, с помощью графики или без графики, а во-вторых, с помощью одномерных или двумерных величин. Для продолжения любых проектов по анализу данных сообщество IBM Analytics может оказаться достаточным ресурсом.

Темы, которые могут оказаться полезными при создании проекта EDA:

• Понимание данных и выдвижение осмысленной и релевантной гипотезы
• Решение проблем с визуализацией данных или алгоритмами
• Выявление трендов данных
• Понимание связи между переменными и взаимодействие с визуализацией данных в виде графиков.

Соответствующим полевым исследованием может быть отрасль здравоохранения, где вы можете помочь разными способами, от понимания тенденций отсутствия визитов к врачу до нехватки оборудования.

2. Анализ настроений

Для аналитиков данных цель проекта анализа настроений может заключаться в понимании положительных или отрицательных полярностей зрителей на основе их настроений. Такие извлечения могут помочь узнать общую точку зрения ваших зрителей на конкретную идею, основанную на их мнениях, высказанных на веб-сайтах, в социальных сетях и т. д. Различные категории могут быть счастливыми, злыми, грустными, любопытными и т. д.

Для профессионалов, использующих фреймворк, R также может найти соответствующий набор данных в пакете janeaustenR. Поскольку разница основана на слове «облако», могут быть четкие различия между группами данных и их соответствующими настроениями. Такие проекты анализа данных могут быть полезны в:

Управление онлайн-репутацией любого бренда — мониторинг социальных сетей

• Особенно полезно для отслеживания и понимания общего отношения потребителей к вашему бренду.
• Выделите ключевые области внимания
• Любые события, такие как обновления кампаний влиятельных лиц

Анализ конкурентов

• Помочь вам получить эксклюзивную информацию о рынке и опередить своих конкурентов
• Сопоставлять информацию на различных цифровых платформах
• Развивайте бизнес-аналитику

Читайте: обязательно прочитайте 26 вопросов и ответов на интервью с аналитиком данных

Идеи проекта аналитики данных — средний уровень

3. Создание чат-ботов

Чат-боты, необходимые для бизнеса в Интернете, пользуются популярностью благодаря своим многочисленным функциям. Они могут помочь автоматизировать процессы обслуживания клиентов, а также сэкономить время и ресурсы. Мощные чат-боты, дополненные методами искусственного интеллекта и машинного обучения, окружают нас повсюду — от автоматических сообщений приложений для обмена сообщениями до умных носимых устройств.

Чат-бот — это умная программа, которая имитирует реальное взаимодействие с пользователями через интерфейс чата. Таким образом, эти боты реагируют на любые письменные или устные запросы и понимают разговор. Поскольку они обладают самосознанием, чем больше у них взаимодействий, тем умнее они становятся.

Для аналитика данных реальная задача состоит в том, чтобы понять качество работы чат-бота, основываясь на его способности понимать запросы пользователей, а также на его способности четко доносить информацию до пользователей. Поскольку чат-боты могут быть как специфичными для предметной области, требующими чат-ботов для решения проблем, так и открытыми, где пользователи могут разместить запрос из любой отрасли, у проекта много возможностей.

Используя Python и файл набора данных Intents json, аналитик должен изучить обширные наборы данных и сложные языки с помощью нескольких моделей. Такие модели могут помочь расширить и улучшить поддержку клиентов.

Оформить заказ: зарплата аналитика данных в Индии

Идеи проекта аналитики данных — уровень эксперта

4. Система рекомендаций фильмов

Один из самых простых способов создания сервисов, настраиваемых пользователями, — построение стабильной системы рекомендаций фильмов — может оказаться не таким простым, как кажется. Поскольку концепция основана на абстрактном методе кликов, машинное обучение будет массово внедряться. Вам потребуется обширный доступ к большим наборам данных истории просмотров фильмов пользователями, предпочтениям и многому другому.

Такие методы, как совместная фильтрация, могут помочь в понимании поведения пользователей. Поэтому для устранения любых системных уязвимостей можно использовать такие фреймворки, как R и набор данных MovieLens. Матричная факторизация и выбор неожиданной модели также могут пригодиться для обработки наборов данных.

Такие проекты по анализу данных , используемые такими брендами, как Netflix, могут означать изнурительную работу даже для отраслевых экспертов.

Читайте также: Проекты по науке о данных в R

Резюме

Лучший способ продемонстрировать свои навыки — работать над новыми, уникальными идеями проектов по анализу данных . Это придет только тогда, когда вы приобретете опыт в этой области и столкнетесь с различными отраслевыми проблемами. Прежде всего, оставаться позитивным и строить проекты — это правильный путь!

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с дипломом IIIT-B & upGrad PG в области науки о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1- on-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Подготовьтесь к карьере будущего

Подать заявку на получение степени магистра в области науки о данных