En İyi 4 Veri Analitiği Proje Fikri: Başlangıç ​​Düzeyinde Uzman Düzeyinde [2022]

Veri Analizi, kariyerinize hızlı bir başlangıç ​​yapmak için umut verici bir yol sağlayabilir, ancak herhangi bir potansiyel işveren tarafından fark edilmenin anahtarı, veri analizi projelerinizin sunulabilir olmasını sağlamaktır. Kalkınan bir veri analisti, farklı alanlarda çalışmalı ve bir sonraki önemli veri analisti proje fikrinize dönüşebilecek içgörüler elde etmelidir !

Günümüzde işletmeler, belirli bir sektördeki zorlukların farkında olan veri analistlerini arıyor ve bu nedenle özgeçmişlerinde ilgili projeler buluyor. Bir proje fikrine karar vermek, yalnızca hantal kodlarından ve aşırı kullanılmış konseptinden korkmak için çok zor bir görev olabilir. İşte tam da bu nedenle, size büyük veri kümeleriyle akıllı çalışma alıştırması yapmanıza yardımcı olacak veri analitiği proje fikirlerinin bir birleşimini sunuyoruz. Veri analitiği, çevrimiçi veri bilimi kurslarının önemli bir parçasıdır.

Başlamadan önce, birlikte çalışmak isteyeceğiniz proje türlerini anlamalısınız:

Başlangıç: Bu seviyelerdeki projeler oldukça tanıdık ve çalışması rahat olabilir. Veri analizine yeni başlayanlar için bu tür projeler çok büyük uygulama teknikleri gerektirmez. Bunun yerine basit algoritmalar yardımıyla kolayca ilerleyebilirsiniz.

Orta Düzey: Bu genellikle orta ila büyük veri kümeleriyle çalışmayı içerir ve veri madenciliği ilkelerinin sağlam bir şekilde anlaşılmasını gerektirir. Ayrıca Makine Öğrenimi tekniklerinin uygulanmasını gerektirebilir ve bu nedenle deneyimli veri analistleri için önerilir.

Gelişmiş veya Uzman: Gerçek hayattaki veri kümelerine dayalı iddialı projeler inşa etmek isteyen endüstri gazileri için bu tür projeler altın değerinde olabilir. Sinir ağlarından yüksek boyutlu verilerin derinlemesine analizine kadar, bu tür projeler için yaratıcılık, uzmanlık ve içgörülerin mükemmel bir karışımını gerektirir.

Okuyun: 14 Büyüleyici Veri Analitiği Gerçek Hayat Uygulaması

Veri Analitiği Proje Fikirleri – Başlangıç ​​Seviyesi

1. Keşifsel Veri Analizi Projeleri (EDA)

Bir veri analistinin işi, Keşifsel Veri Analizi olmadan eksik kalır - verilerin incelendiği ve kalıpların veya bulguların yapıldığı aşama. Veri analizindeki genel özelliklerin bir özetini ve veri modelleme teknikleriyle anlaşılmasını sağlar. Sayılardaki anormallikleri bulmak için uzun, kapsamlı oturumlar gerektiren şey, keşif amaçlı veri analizi, bunu yapmanın mükemmel yoludur.

EDA genellikle iki şekilde yapılabilir: birincisi, grafikler veya grafik olmayanlar yardımıyla ve ikincisi, tek değişkenli veya iki değişkenli miktarlarla. Herhangi bir veri analitiği projesine devam etmek için IBM Analitik Topluluğu, yeterli bir kaynak olduğunu kanıtlayabilir.

Bir EDA projesi oluştururken faydalı olabilecek konular şunlardır:

• Verileri anlamak ve anlamlı ve ilgili bir hipotez oluşturmak
• Veri görselleştirmeleri veya algoritmalarla problem çözme
• Veri trendlerini tespit etme
• Değişkenler arasındaki ilişkiyi anlama ve grafik şeklinde veri görselleştirmeleriyle etkileşim kurma.

İlgili bir saha çalışması, eksik doktor randevu trendlerini anlamaktan ekipman eksikliğine kadar çeşitli şekillerde yardımcı olabileceğiniz sağlık sektörü olabilir.

2. Duygu Analizi

Veri analistleri için, bir duygu analizi projesine sahip olmanın amacı, izleyicilerin duygularına dayalı olarak olumlu veya olumsuz kutuplarını anlamakla ilgili olabilir. Bu tür alıntılar, web sitelerinde, sosyal medya hesaplarında vb. paylaşılan görüşlere dayalı olarak izleyicilerinizin belirli bir fikir hakkındaki genel bakış açısını bilmenize yardımcı olabilir. Çeşitli kategoriler mutlu, kızgın, üzgün, meraklı vb. olabilir.

Çerçeveyi kullanan profesyoneller için R, ilgili veri setini 'janeaustenR' paketinde de bulabilir. Fark kelime bulutuna dayandığından, veri grupları ve bunlara karşılık gelen duygular arasında açık ayrımlar olabilir. Bu tür veri analizi projeleri şu konularda yardımcı olabilir:

Her Markanın Online İtibar Yönetimi – Sosyal Medya Takibi

• Tüketicilerin markanız hakkındaki genel algısını takip etme ve anlama konusunda özellikle yardımcı olur.
• Önemli dikkat alanlarını vurgulayın
• Etkileyici kampanya güncellemeleri gibi herhangi bir gelişme

Rakip analizi

• Pazar hakkında özel bilgiler edinmenize ve rakiplerinizin önüne geçmenize yardımcı olun
• Bilgileri çeşitli dijital platformlarda harmanlayın
• İş Zekasını Geliştirin

Okuyun: Okunması Gereken 26 Veri Analisti Mülakat Sorusu ve Yanıtı

Veri Analitiği Proje Fikirleri – Orta Düzey

3. Sohbet Robotları Oluşturma

Çevrimiçi işletmeler için zorunlu olan sohbet robotları, birçok işlevi nedeniyle trend olmuştur. Müşteri hizmetleri süreçlerini otomatikleştirmenin yanı sıra zamandan ve kaynaktan tasarruf etmede etkili olabilirler. Yapay zeka ve Makine Öğrenimi teknikleriyle donatılmış, mesajlaşma uygulamalarının otomatik mesajlarından akıllı giyilebilir cihazlara kadar her yerde güçlü sohbet robotları var.

Chatbot, bir sohbet arayüzü aracılığıyla kullanıcılarla gerçek bir etkileşimi simüle eden akıllı bir programdır. Bu şekilde, bu botlar herhangi bir yazılı veya sözlü sorguya tepki verir ve konuşmayı kavrar. Kendilerinin farkında olduklarından, ne kadar çok etkileşime girerlerse o kadar zeki olurlar.

Bir veri analisti olarak asıl zorluk, bir sohbet robotunun kullanıcı isteklerini kavrama potansiyeline ve bunu kullanıcılara net bir şekilde iletme yeteneğine dayalı olarak performans kalitesini anlamaktır. Sohbet robotları, sorunları çözmek için sohbet robotları gerektiren alana özgü olabileceği gibi, kullanıcıların herhangi bir sektörden soru sorabileceği açık alan adı da olabileceğinden, proje için çok fazla alan vardır.

Bir analistin Python ve Intents json veri kümesi dosyasını kullanarak birden çok modelin yardımıyla geniş veri kümelerini ve zorlu dilleri incelemesi gerekir. Bu tür modeller, müşteri desteğini geliştirmeye ve iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Ödeme: Hindistan'da Veri Analisti Maaşı

Veri Analitiği Proje Fikirleri – Uzman Seviyesi

4. Film Öneri Sistemi

Kullanıcıya özel hizmetler oluşturmanın en temel yöntemlerinden biri, istikrarlı bir film öneri sistemi oluşturmak, göründüğü kadar kolay olmayabilir. Konsept soyut bir tıklama yöntemine dayandığından, Makine Öğreniminin büyük uygulamaları olacaktır. Kullanıcıların film tarama geçmişine, tercihlerine ve daha fazlasına ilişkin büyük veri kümelerine kapsamlı erişime ihtiyacınız olacaktır.

İşbirliğine dayalı filtreleme gibi yöntemler, kullanıcı davranışını anlamada yardımcı olabilir. Bu nedenle, herhangi bir sistem güvenlik açığını kaldırmak için R ve MovieLens veri kümesi gibi çerçeveleri kullanabilirsiniz. Matris Çarpanlara Ayırma ve Sürpriz Model Seçimi, veri kümeleri arasında kanal oluşturmak için de kullanışlı olabilir.

Netflix gibi markalar tarafından kullanılan bu tür veri analizi projeleri , sektör uzmanları için bile yorucu işler anlamına gelebilir.

Ayrıca okuyun: R'de Veri Bilimi Projeleri

Özet

Becerilerinizi sergilemenin en iyi yolu, daha yeni, benzersiz veri analitiği proje fikirleri üzerinde çalışmaktır . Bu, ancak bu alanda deneyim kazandıkça ve sektöre özel çeşitli zorluklara maruz kaldığınızda ortaya çıkacaktır. Her şeyden önce, olumlu kalmak ve projeler inşa etmek bu konuda doğru yol!

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın, 1- endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.

Geleceğin Kariyerine Hazırlanın

Veri Biliminde Yüksek Lisans için Şimdi Başvurun