Yeni Başlayanlar için 13 Nihai Büyük Veri Projesi Fikirleri ve Konuları [222]

Büyük Veri Proje Fikirleri

Büyük Veri heyecan verici bir konudur. Aksi halde fark etmeyeceğiniz kalıpları ve sonuçları bulmanıza yardımcı olur. Bu beceri çok talep görüyor ve bunu öğrenerek kariyerinizi hızla ilerletebilirsiniz. Dolayısıyla, büyük veriye yeni başlayan biriyseniz, yapabileceğiniz en iyi şey bazı büyük veri proje fikirleri üzerinde çalışmaktır.

Biz burada upGrad'da, teorik bilgi tek başına gerçek zamanlı bir çalışma ortamında yardımcı olmayacağından pratik bir yaklaşıma inanıyoruz. Bu yazıda, yeni başlayanların büyük veri bilgilerini test etmek için üzerinde çalışabilecekleri bazı ilginç büyük veri proje fikirlerini keşfedeceğiz. Bu makalede, yeni başlayanlar için büyük veri üzerinde uygulamalı deneyim kazanmaları için en iyi büyük veri proje fikirlerini bulacaksınız.

Ancak, tek başına büyük veri teorisini bilmek size pek yardımcı olmaz. Öğrendiklerinizi uygulamanız gerekecek.
Ama bunu nasıl yapacaksın?

Büyük veri becerilerinizi büyük veri projelerinde uygulayabilirsiniz. Projeler, becerilerinizi test etmenin harika bir yoludur. CV'niz için de harikalar.

Bu Programın Öğrencilerin Kariyerini Nasıl Değiştirdiğine inanamayacaksınız

Büyük Veri Projeleri yaparken ne gibi sorunlarla karşılaşabilirsiniz?

Büyük veri birçok endüstride mevcuttur. Böylece üzerinde çalışabileceğiniz çok çeşitli büyük veri proje konuları bulacaksınız.

Çok çeşitli proje fikirlerinin yanı sıra, büyük veri analistinin bu tür projeler üzerinde çalışırken karşılaştığı bir dizi zorluk vardır.

Bunlar aşağıdaki gibidir:

Sınırlı İzleme Çözümleri

Bu amaç için kullanılabilecek çok fazla çözüm olmadığı için gerçek zamanlı ortamları izlerken sorunlarla karşılaşabilirsiniz.

Bu nedenle, bir proje üzerinde çalışmaya başlamadan önce büyük veri analizinde kullanmanız gereken teknolojilere aşina olmalısınız.

Zamanlama Sorunları

Veri analizi arasında yaygın bir sorun, veri sanallaştırma sırasında çıktı gecikmesidir. Bu araçların çoğu, bu gecikme sorunlarına yol açan yüksek düzeyde performans gerektirir.

Çıktı üretimindeki gecikme nedeniyle, verilerin sanallaştırılmasıyla ilgili zamanlama sorunları ortaya çıkar.

Üst Düzey Komut Dosyası Gereksinimi

Büyük veri analitiği projeleri üzerinde çalışırken, bildiğinizden daha yüksek düzeyde komut dosyası oluşturmayı gerektiren araçlar veya sorunlarla karşılaşabilirsiniz.

Bu durumda, sorun hakkında daha fazla bilgi edinmeye çalışmalı ve başkalarına da aynısını sormalısınız.

Veri Gizliliği ve Güvenliği

Size sunulan veriler üzerinde çalışırken, tüm verilerin güvenli ve gizli kalmasını sağlamalısınız.

Veri sızıntısı, projenize olduğu kadar işinize de zarar verebilir. Bazen kullanıcılar da veri sızdırır, bu yüzden bunu aklınızda bulundurmalısınız.

Araçların Bulunamaması

Tek bir araçla uçtan uca test yapamazsınız. Belirli bir projeyi tamamlamak için hangi araçları kullanmanız gerektiğini bulmalısınız.

Belirli bir cihazda doğru araca sahip değilseniz, çok fazla zaman kaybedebilir ve çok fazla hayal kırıklığına neden olabilir.

Bu nedenle projeye başlamadan önce gerekli araçlara sahip olmalısınız.

Çok Büyük Veri Kümeleri

İşleyemeyeceğiniz kadar büyük bir veri seti ile karşılaşabilirsiniz. Veya projeyi tamamlamak için daha fazla veriyi doğrulamanız gerekebilir.

Bu sorunu çözmek için verilerinizi düzenli olarak güncellediğinizden emin olun. Verilerinizin kopyaları olması da mümkündür, bu nedenle onları da kaldırmalısınız.

Büyük veri projeleri üzerinde çalışırken bu zorlukları çözmek için aşağıdaki noktaları aklınızda bulundurun:

• Çalışmanızın daha sonra aynı olmaması nedeniyle engellenmediğinden emin olmak için doğru donanım ve yazılım araçları kombinasyonunu kullanın.
• Verilerinizi iyice kontrol edin ve kopyalardan kurtulun.
• Daha iyi verimlilik ve sonuçlar için Makine Öğrenimi yaklaşımlarını izleyin.
• Büyük Veri Analitiği Projelerinde kullanmanız gereken teknolojiler nelerdir:

Başlangıç ​​seviyesindeki büyük veri projeleri için aşağıdaki teknolojileri öneriyoruz:

• Açık kaynak veritabanları
• C++, Python
• Bulut çözümleri (Azure ve AWS gibi)
• SAS
• R (programlama dili)
• tablo
• PHP ve Javascript

Bu teknolojilerin her biri size farklı bir sektörde yardımcı olacaktır. Örneğin, veri depolama ve erişim için bulut çözümlerini kullanmanız gerekecek.

Öte yandan, veri bilimi araçlarını kullanmak için R kullanmanız gerekecektir. Bunlar, büyük veri proje fikirleri üzerinde çalışırken yüzleşmeniz ve düzeltmeniz gereken problemlerdir.

Yukarıda bahsettiğimiz teknolojilerden herhangi birine aşina değilseniz, bir proje üzerinde çalışmadan önce aynısını öğrenmelisiniz. Ne kadar çok büyük veri projesi fikri denerseniz, o kadar çok deneyim kazanırsınız.

Aksi takdirde, kolayca kaçınabileceğiniz birçok hata yapmaya eğilimli olursunuz.

İşte yeni başlayanların üzerinde çalışabileceği birkaç Büyük Veri Projesi fikri :

Büyük Veri Proje Fikirleri: Başlangıç ​​Düzeyi

Öğrenciler için bu büyük veri projesi fikirleri listesi, yeni başlayanlar ve büyük veri ile yeni başlayanlar için uygundur. Bu büyük veri projesi fikirleri, bir büyük veri geliştiricisi olarak kariyerinizde başarılı olmak için ihtiyaç duyduğunuz tüm pratikleri size sağlayacaktır.

Ayrıca, son yıl için büyük veri proje fikirleri arıyorsanız, bu liste sizi harekete geçirmelidir. O halde lafı daha fazla uzatmadan, temelinizi güçlendirecek ve merdiveni tırmanmanıza olanak sağlayacak bazı büyük veri projesi fikirlerine doğrudan geçelim.

Yeni başlayan biri olarak doğru proje fikirlerini bulmanın ne kadar zor olduğunu biliyoruz. Ne üzerinde çalışman gerektiğini bilmiyorsun ve bunun sana nasıl fayda sağlayacağını görmüyorsun.

Bu nedenle, üzerinde çalışmaya başlayabilmeniz için aşağıdaki büyük veri projeleri listesini hazırladık: Büyük veri proje fikirleriyle başlayalım.

1. 1994 Nüfus Sayımı Gelir Verilerini Sınıflandırın

Öğrenciler için uygulamalı büyük veri projelerini denemeye başlamak için en iyi fikirlerden biri bu proje üzerinde çalışmaktır. Mevcut verilere dayanarak ABD'deki bir bireyin gelirinin 50.000 dolardan fazla mı yoksa daha az mı olduğunu tahmin etmek için bir model oluşturmanız gerekecek.

Bir kişinin geliri birçok faktöre bağlıdır ve bunların her birini hesaba katmanız gerekir.

Bu proje için verileri burada bulabilirsiniz .

2. Chicago'daki Suç Oranlarını Analiz Edin

Kolluk kuvvetleri, meydana gelen suçlardaki kalıpları bulmak için büyük verilerin yardımını alır. Bunu yapmak, kurumların gelecekteki olayları tahmin etmelerine ve suç oranlarını azaltmalarına yardımcı olur.

Kalıpları bulmanız, modeller oluşturmanız ve ardından modelinizi doğrulamanız gerekecek.

Bu proje için verileri buradan alabilirsiniz .

3. Metin Madenciliği Projesi

Bu, yeni başlayanlar için mükemmel derin öğrenme projesi fikirlerinden biridir. Metin madenciliği yüksek talep görüyor ve bir veri bilimcisi olarak güçlü yönlerinizi sergilemenize çok yardımcı olacak. Bu projede, sağlanan belgelerin metin analizini ve görselleştirmesini yapmanız gerekecektir.

Bu görev için Doğal Dil İşlem Tekniklerini kullanmanız gerekecek.

Verileri buradan alabilirsiniz .

Büyük Veri Proje Fikirleri: İleri Düzey

4. Siber güvenlik için Büyük Veri

Bu proje, büyük hacimli verilerde uzun vadeli ve zamanla değişmeyen bağımlılık ilişkilerini araştıracaktır. Bu Büyük Veri projesinin temel amacı, karmaşık çok değişkenli zaman serisi verileriyle güvenlik açığı açıklama trendlerinden yararlanarak gerçek dünyadaki siber güvenlik sorunlarıyla mücadele etmektir. Bu siber güvenlik projesi, ifşa dinamiklerini ve onların ilgi çekici bağımlılık yapılarını derinlemesine anlamanıza yardımcı olacak yenilikçi ve sağlam bir istatistiksel çerçeve oluşturmayı amaçlamaktadır.

5. Sağlık durumu tahmini

Bu, ilginç büyük veri projesi fikirlerinden biridir. Bu Büyük Veri projesi, büyük veri kümelerine dayalı olarak sağlık durumunu tahmin etmek için tasarlanmıştır. Kullanıcıları kalp hastalığı olup olmadığına göre nitelendirmek için sağlık özelliklerine göre doğru bir şekilde sınıflandırabilen bir makine öğrenimi modelinin oluşturulmasını içerecektir. Karar ağaçları, sınıflandırma için en iyi makine öğrenme yöntemidir ve bu nedenle bu proje için ideal tahmin aracıdır. Özellik seçimi yaklaşımı, ML modelinin sınıflandırma doğruluğunu artırmaya yardımcı olacaktır.

6. Bulut sunucularında anormallik tespiti

Bu projede, büyük veri kümelerinin akışı için bir anormallik algılama yaklaşımı uygulanacaktır. Önerilen proje, durum özetleme ve yeni iç içe yay gizli yarı Markov modeli (NAHSMM) olmak üzere iki temel algoritmadan yararlanarak bulut sunucularındaki anormallikleri tespit edecek. Durum özetleme, ham dizilerden kullanım davranışını yansıtan durumları çıkarırken, NAHSMM, eğitim aşamasında normal davranış eşiğini elde etmek için bir adli modül ile bir anomali tespit algoritması oluşturacaktır.

7. Büyük Veri iş profilleri için işe alım

İşe alım, herhangi bir şirketin İK departmanının zorlu bir iş sorumluluğudur. Burada, çevrimiçi yayınlanan gerçek dünyadaki iş ilanlarından toplanan büyük miktardaki verileri analiz edebilen bir Büyük Veri projesi oluşturacağız. Proje üç adımdan oluşuyor:

• Verilen veri kümesinde dört Büyük Veri iş ailesini tanımlayın.
• Şirketler tarafından çok değer verilen dokuz homojen Büyük Veri becerisi grubunu belirleyin.
• Her Büyük Veri iş ailesini, her Büyük Veri beceri seti için gereken yeterlilik düzeyine göre karakterize edin.

Bu projenin amacı, İK departmanının Büyük Veri iş rolleri için daha iyi işe alımlar bulmasına yardımcı olmaktır.

8. Büyük Veri toplamada kötü niyetli kullanıcı tespiti

Bu, trend olan derin öğrenme projesi fikirlerinden biridir. Büyük Veri koleksiyonlarından bahsederken, kullanıcıların güvenilirliği (güvenilirliği) çok önemlidir. Bu projede, belirli bir Büyük Veri koleksiyonundaki kullanıcıların güvenilirlik faktörünü hesaplayacağız. Bunu başarmak için proje, güvenilirliği aşinalık ve benzerlik güvenilirliği olarak ikiye ayıracaktır. Ayrıca, tüm katılımcıları benzerlik güvenilirlik faktörüne göre küçük gruplara ayıracak ve ardından hesaplama karmaşıklığını azaltmak için her grubun güvenilirliğini ayrı ayrı hesaplayacaktır. Bu gruplandırma stratejisi, projenin bir bütün olarak belirli bir grubun güven düzeyini temsil etmesine olanak tanır.

9. Turist davranış analizi

Bu, mükemmel büyük veri projesi fikirlerinden biridir. Bu Büyük Veri projesi, turistlerin ilgi alanlarını ve en çok ziyaret edilen yerleri belirlemek ve buna göre gelecekteki turizm taleplerini tahmin etmek için turist davranışını analiz etmek için tasarlanmıştır. Proje dört adımdan oluşuyor:

• Coğrafi etiketli resimlerden ilgi alanı adaylarının bir listesini çıkarmak için metinsel meta veri işleme.
• Belirlenen turistik ilgi alanlarının her biri için popüler turistik yerleri belirlemek için coğrafi veri kümeleme.
• Her turist ilgisi için temsili fotoğraflı kimlik.
• Aylık olarak turist sayısını sayarak bir zaman serisi verisi oluşturmak için zaman serisi modellemesi.

10. Kredi Puanlama

Bu proje, kredi puanlaması için Büyük Verinin değerini keşfetmeyi amaçlamaktadır. Bu projenin arkasındaki ana fikir, hem istatistiksel hem de ekonomik modellerin performansını araştırmaktır. Bunu yapmak için, kredi kartı başvuru sahipleri için uygun puan kartları oluşturmak için müşterilerin kredi ve borç hesabı bilgilerinin yanı sıra arama ayrıntısı kayıtlarını içeren benzersiz bir veri kümeleri kombinasyonunu kullanacaktır. Bu, kredi kartı başvuru sahiplerinin kredibilitesini tahmin etmeye yardımcı olacaktır.

11. Elektrik fiyat tahmini

Bu, ilginç büyük veri projesi fikirlerinden biridir. Bu proje, Büyük Veri kümelerinden yararlanarak elektrik fiyatlarını tahmin etmek için açıkça tasarlanmıştır. Model, elektrik fiyatını tahmin etmek için SVM sınıflandırıcısından yararlanır. Ancak, DVM sınıflandırmasında eğitim aşamasında, model, tahmin doğruluğunu azaltan alakasız ve gereksiz özellikleri bile içerecektir. Bu sorunu çözmek için iki yöntem kullanacağız – Gri Korelasyon Analizi (GCA) ve İlke Bileşen Analizi. Bu yöntemler, tüm gereksiz unsurları ortadan kaldırırken önemli özelliklerin seçilmesine yardımcı olur ve böylece modelin sınıflandırma doğruluğunu artırır.

12. Otobüs Vuruşu

BusBeat, bir kentsel alanda rutin olarak seyahat eden periyodik arabaların GPS yörüngelerini kullanan bir erken olay tespit sistemidir. Bu proje, GPS yörünge verileriyle erken olay algılamayı başarılı bir şekilde uygulamak için veri enterpolasyonu ve ağ tabanlı olay algılama teknikleri önermektedir. Veri enterpolasyon tekniği, periyodik arabaların birincil özelliğini kullanarak GPS verilerindeki eksik değerlerin kurtarılmasına yardımcı olur ve ağ analizi, bir olay yeri konumunu tahmin eder.

13. Yandex.Trafik

Yandex.Traffic, Yandex'in gelişmiş veri analizi becerilerini birden fazla kaynaktan toplanan bilgileri analiz edebilen ve bir şehirdeki trafik koşullarının gerçek zamanlı haritasını görüntüleyebilen bir uygulama geliştirmek için kullanmaya karar verdiğinde doğdu.

Yandex.Traffic, farklı kaynaklardan büyük miktarda veri topladıktan sonra, verileri Yandex'in web tabanlı haritalama hizmeti olan Yandex.Haritalar aracılığıyla belirli bir şehrin haritasında doğru sonuçları haritalamak için analiz eder. Sadece bu değil, Yandex.Traffic, ciddi trafik sıkışıklığı sorunları olan büyük şehirler için 0 ile 10 arasında bir ölçekte ortalama tıkanıklık seviyesini de hesaplayabilir. Yandex.Trafik, bir şehirdeki trafik sıkışıklığının doğru bir resmini çizmek için trafiği oluşturanlardan doğrudan bilgi alır ve böylece sürücülerin birbirlerine yardım etmesine olanak tanır.

Ek Konular

• Apache Spark'ta Çok Değişkenli Zaman Serilerini kullanarak etkin eksik verileri tahmin etme
• Büyük veri paradigmasını gizlice koruma ve ortak çalışmaya dayalı istenmeyen postaları algılama
• Sağlık uygulamasındaki paradigmayı kullanarak karma tip çoklu sonucu tahmin edin
• Yenilikçi bir MapReduce mekanizması kullanın ve Big HDT Semantic Data Compression'ı ölçeklendirin
• Dağıtılmış Temsil için tıbbi metinleri modelleyin (Gram Yaklaşımını Atla)

Çözüm

Bu yazıda, en iyi büyük veri projesi fikirlerini ele aldık. Kolaylıkla çözebileceğiniz bazı başlangıç ​​projeleri ile başladık. Bu basit projeleri bitirdikten sonra geri dönmenizi, birkaç kavram daha öğrenmenizi ve ardından ara projeleri denemenizi öneririm. Kendinizi güvende hissettiğinizde, gelişmiş projelerle başa çıkabilirsiniz. Büyük veri becerilerinizi geliştirmek istiyorsanız, bu büyük veri proje fikirlerine sahip olmanız gerekir.

Büyük veri projeleri üzerinde çalışmak, güçlü ve zayıf noktalarınızı bulmanıza yardımcı olacaktır. Bu projeleri tamamlamak, size bir veri bilimcisi olarak çalışma konusunda gerçek yaşam deneyimi kazandıracaktır.

Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.