แนวคิดโครงการวิเคราะห์ข้อมูล 4 อันดับแรก: ระดับเริ่มต้นถึงระดับผู้เชี่ยวชาญ [2022]

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถมอบวิธีที่มีแนวโน้มดีในการเริ่มต้นอาชีพการงานของคุณ แต่กุญแจสำคัญในการได้รับการสังเกตจากผู้มีโอกาสเป็นนายจ้างคือการมี โครงการวิเคราะห์ข้อมูล ของคุณ ปรากฏให้เห็น นักวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการแรงบันดาลใจต้องทำงานในโดเมนที่แตกต่างกันและรับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถแปลเป็น แนวคิดโครงการวิเคราะห์ข้อมูลที่ โดดเด่นของคุณต่อไป !

ในยุคปัจจุบัน องค์กรต่างๆ มองหานักวิเคราะห์ข้อมูลที่ตระหนักถึงความท้าทายในอุตสาหกรรมใดอุตสาหกรรมหนึ่ง ดังนั้นจึงพบโครงการที่เกี่ยวข้องในประวัติย่อของพวกเขา อาจเป็นงานที่หนักหนาสาหัสในการตัดสินใจเกี่ยวกับแนวคิดโครงการเพียงเพื่อจะรู้สึกหวาดกลัวกับรหัสที่ใหญ่โตและแนวคิดที่ใช้มากเกินไป นี่คือเหตุผลที่เรานำ แนวคิดโครงการวิเคราะห์ข้อมูล มาผสมผสานกัน ซึ่งจะช่วยให้คุณฝึกฝนการทำงานอย่างชาญฉลาดด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของหลักสูตรออนไลน์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ก่อนที่คุณจะเริ่มต้น คุณต้องเข้าใจประเภทของโครงการที่คุณต้องการทำงานด้วย:

ระดับ เริ่มต้น: โครงการในระดับเหล่านี้ค่อนข้างคุ้นเคยและสะดวกสบายในการทำงาน สำหรับใครก็ตามที่เริ่มต้นในการวิเคราะห์ข้อมูล โครงการดังกล่าวไม่จำเป็นต้องใช้เทคนิคการใช้งานจำนวนมาก ด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริธึมอย่างง่าย คุณสามารถก้าวไปข้างหน้าได้อย่างง่ายดาย

ระดับกลาง: โดยทั่วไปจะรวมถึงการทำงานกับคลัสเตอร์ข้อมูลขนาดกลางถึงขนาดใหญ่ และต้องมีความเข้าใจที่ถูกต้องเกี่ยวกับหลักการทำเหมืองข้อมูล อาจต้องใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องด้วย ดังนั้นจึงแนะนำสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสบการณ์

ขั้นสูงหรือผู้เชี่ยวชาญ: สำหรับทหารผ่านศึกในอุตสาหกรรมที่ต้องการสร้างโครงการที่มีความทะเยอทะยานโดยใช้ชุดข้อมูลในชีวิตจริง โครงการดังกล่าวสามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นทองคำ ตั้งแต่โครงข่ายประสาทเทียมไปจนถึงการวิเคราะห์เชิงลึกของข้อมูลมิติสูง จำเป็นต้องมีการผสมผสานอย่างลงตัวของความคิดสร้างสรรค์ ความเชี่ยวชาญ และข้อมูลเชิงลึกสำหรับโครงการดังกล่าว

อ่าน: 14 แอปพลิเคชันในชีวิตจริงของการวิเคราะห์ข้อมูลที่น่าสนใจ

แนวคิดโครงการการวิเคราะห์ข้อมูล – ระดับเริ่มต้น

1. โครงการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA)

งานของนักวิเคราะห์ข้อมูลยังคงไม่สมบูรณ์หากไม่มี Exploratory Data Analysis ซึ่งเป็นขั้นตอนที่ข้อมูลจะถูกตรวจสอบและรูปแบบหรือการค้นพบ จะให้สรุปลักษณะโดยรวมในการวิเคราะห์ข้อมูลและทำความเข้าใจกับเทคนิคการสร้างแบบจำลองข้อมูล สิ่งที่ต้องใช้เวลายาวนานและละเอียดถี่ถ้วนเพื่อค้นหาความผิดปกติในตัวเลข การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจเป็นวิธีที่สมบูรณ์แบบที่สุดที่จะทำให้สำเร็จ

โดยทั่วไปแล้ว EDA สามารถทำได้สองวิธี: วิธีแรก ใช้กราฟิกหรือไม่ใช่กราฟิก และวิธีที่สองด้วยปริมาณที่ไม่แปรผันหรือสองตัวแปร เพื่อดำเนินการต่อกับ โครงการวิเคราะห์ข้อมูล ใดๆ ชุมชน IBM Analytics สามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นทรัพยากรที่เพียงพอ

หัวข้อที่อาจมีประโยชน์ในขณะสร้างโครงการ EDA ได้แก่:

• ทำความเข้าใจข้อมูลและสร้างสมมติฐานที่มีความหมายและเกี่ยวข้อง
• การแก้ปัญหาด้วยการแสดงภาพข้อมูลหรืออัลกอริทึม
• การระบุแนวโน้มข้อมูล
• ทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและการโต้ตอบกับการแสดงข้อมูลในรูปของแผนภาพ

การศึกษาภาคสนามที่เกี่ยวข้องอาจเป็นอุตสาหกรรมด้านสุขภาพที่คุณสามารถช่วยเหลือได้หลายวิธี ตั้งแต่การทำความเข้าใจแนวโน้มการนัดหมายแพทย์ที่หายไปไปจนถึงการขาดอุปกรณ์

2. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล วัตถุประสงค์ของการมีโครงการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นอาจเกี่ยวกับการทำความเข้าใจขั้วบวกหรือขั้วลบของผู้ดูตามความรู้สึกของพวกเขา การคัดแยกดังกล่าวสามารถช่วยให้ทราบมุมมองทั่วไปของผู้ชมเกี่ยวกับแนวคิดใด โดยพิจารณาจากความคิดเห็นที่แชร์บนเว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย ฯลฯ หมวดหมู่ต่างๆ อาจมีความสุข โกรธ เศร้า อยากรู้อยากเห็น ฯลฯ

สำหรับมืออาชีพที่ใช้เฟรมเวิร์ก R ยังสามารถค้นหาชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องในแพ็คเกจ 'janeaustenR' เนื่องจากความแตกต่างขึ้นอยู่กับ word cloud จึงอาจมีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างกลุ่มข้อมูลและความรู้สึกที่สอดคล้องกัน โครงการวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าวมีประโยชน์ใน:

การจัดการชื่อเสียงออนไลน์ของแบรนด์ใด ๆ – Social Media Monitoring

• มีประโยชน์อย่างยิ่งในการติดตามและทำความเข้าใจการรับรู้ทั่วไปของผู้บริโภคที่มีต่อแบรนด์ของคุณ
• เน้นจุดสนใจหลัก
• การพัฒนาใด ๆ เช่นการอัปเดตแคมเปญผู้มีอิทธิพล

การวิเคราะห์คู่แข่ง

• ช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกพิเศษเกี่ยวกับตลาดและนำหน้าคู่แข่งของคุณ
• รวบรวมข้อมูลในแพลตฟอร์มดิจิทัลต่างๆ
• พัฒนาระบบธุรกิจอัจฉริยะ

อ่าน: ต้องอ่าน 26 คำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูล

แนวคิดโครงการการวิเคราะห์ข้อมูล – ระดับกลาง

3. การสร้าง Chatbots

จำเป็นสำหรับธุรกิจออนไลน์ Chatbots ได้รับความนิยมจากฟังก์ชันการทำงานมากมาย สิ่งเหล่านี้สามารถเป็นเครื่องมือในการทำให้กระบวนการบริการลูกค้าเป็นแบบอัตโนมัติ ตลอดจนประหยัดเวลาและทรัพยากร แชทบอททรงพลังอยู่รอบตัวเราด้วยเทคนิค AI และ Machine Learning ตั้งแต่ข้อความอัตโนมัติของแอปพลิเคชันการรับส่งข้อความไปจนถึงอุปกรณ์สวมใส่อัจฉริยะ

Chatbot เป็นโปรแกรมอัจฉริยะที่จำลองการโต้ตอบกับผู้ใช้จริงผ่านอินเทอร์เฟซการแชท ด้วยวิธีนี้ บอทเหล่านี้จะตอบสนองต่อคำถามที่เป็นลายลักษณ์อักษรหรือพูดและเข้าใจการสนทนา เนื่องจากพวกเขาตระหนักในตนเอง ยิ่งพวกเขามีปฏิสัมพันธ์มากเท่าไหร่ พวกเขาก็ยิ่งฉลาดมากขึ้นเท่านั้น

ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล ความท้าทายที่แท้จริงคือการทำความเข้าใจคุณภาพประสิทธิภาพของแชทบ็อต โดยพิจารณาจากศักยภาพในการทำความเข้าใจคำขอของผู้ใช้ ตลอดจนความสามารถในการถ่ายทอดข้อมูลดังกล่าวไปยังผู้ใช้อย่างชัดเจน เนื่องจากแชทบอทสามารถเป็นแบบเฉพาะโดเมนที่ต้องใช้แชทบอทเพื่อแก้ปัญหา และโดเมนแบบเปิดที่ผู้ใช้สามารถสอบถามจากอุตสาหกรรมใดก็ได้ จึงมีหลายขอบเขตสำหรับโปรเจ็กต์

เมื่อใช้ไฟล์ชุดข้อมูล Python และ Intents json นักวิเคราะห์จำเป็นต้องตรวจสอบชุดข้อมูลขนาดใหญ่และภาษาที่ยุ่งยากด้วยความช่วยเหลือของแบบจำลองต่างๆ โมเดลดังกล่าวสามารถช่วยเพิ่มและปรับปรุงการสนับสนุนลูกค้าได้

ชำระเงิน: เงินเดือนนักวิเคราะห์ข้อมูลในอินเดีย

แนวคิดโครงการการวิเคราะห์ข้อมูล – ระดับผู้เชี่ยวชาญ

4. ระบบแนะนำภาพยนตร์

หนึ่งในวิธีการพื้นฐานที่สุดในการสร้างบริการที่ผู้ใช้กำหนดเอง การสร้างระบบแนะนำภาพยนตร์ที่เสถียร อาจไม่ง่ายอย่างที่คิด เนื่องจากแนวคิดนี้ใช้วิธีการคลิกแบบนามธรรม จึงมีการนำ Machine Learning ไปใช้งานเป็นจำนวนมาก คุณต้องมีการเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของประวัติการเรียกดูภาพยนตร์ ค่ากำหนด และอื่นๆ ของผู้ใช้จำนวนมาก

วิธีการต่างๆ เช่น การกรองการทำงานร่วมกันอาจช่วยในการทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้ ดังนั้น เพื่อลบช่องโหว่ของระบบ คุณสามารถใช้เฟรมเวิร์ก เช่น R และชุดข้อมูล MovieLens Matrix Factorization และ Surprise Model Selection ยังช่วยให้แชนเนลผ่านชุดข้อมูลได้สะดวก

ใช้โดยแบรนด์อย่าง Netflix โครงการวิเคราะห์ข้อมูล ดังกล่าวอาจ หมายถึงการทำงานที่ทรหด แม้กระทั่งสำหรับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม

อ่านเพิ่มเติม: โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน R

สรุป

วิธีที่ดีที่สุดในการแสดงทักษะของคุณคือการทำงานกับ แนวคิดโครงการวิเคราะห์ข้อมูลที่ ใหม่ กว่าและไม่ซ้ำใคร จะเกิดขึ้นเมื่อคุณได้รับประสบการณ์ในสาขานี้และเผชิญกับความท้าทายเฉพาะทางในอุตสาหกรรมต่างๆ เหนือสิ่งอื่นใด การคิดบวกและสร้างโครงการเป็นวิธีที่ถูกต้อง!

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ให้ลองดูประกาศนียบัตร PG ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ IIIT-B และ upGrad ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและเสนอกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1- on-1 กับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ

เตรียมความพร้อมสู่อาชีพแห่งอนาคต

สมัครเลยตอนนี้สำหรับปริญญาโทด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล