Top 8 der spannendsten Ideen und Themen für Data Analytics-Projekte [für Studienanfänger]

Data-Science-Studiengänge zu absolvieren ist seit geraumer Zeit eine der besten und beruhigendsten Karriereoptionen dieser Generation. Wenn Sie ein aufstrebender Datenwissenschaftler sind, sollten Sie sich mehr auf die Verbesserung Ihrer technischen Fähigkeiten konzentrieren. Dadurch erhöhen Sie Ihr Kompetenzniveau als Data Scientist. Der beste Weg, Ihre Kunst auszuüben, besteht darin, persönliche Projekte aufzunehmen, um Ihr Wissen, Ihre Fähigkeiten und Ihr Selbstvertrauen zu stärken.

Die Analyse von Daten spielt auch eine wichtige Rolle für Ihr Karrierewachstum. Es geht hauptsächlich darum, neue Erkenntnisse zu entdecken, die Ihnen bei Ihrem Entscheidungsprozess helfen können. Selbst wenn Sie einen erfahrenen Analysten fragen, wird er Ihnen sagen, dass die Intuition, die wir als Verbraucher sehen, das Ergebnis harter Arbeit ist. Und rund 80 % aller Data-Analytics-Aufträge beginnen mit der Auswertung von Daten. Ein Datenwissenschaftler muss also mehr über Datenanalyse und ihre Arten wissen.

Seien Sie versichert, im Laufe der Zeit; Sie entwickeln die notwendigen Fähigkeiten, um Daten zu sammeln und Berichte auf der Grundlage Ihrer Ergebnisse zu erstellen. Sie sollten auch in der Lage sein:

• Bereinigen Sie die Webdaten
• Führen Sie eine explorative Analyse durch
• Bereinigen Sie überladene Datensätze
• Kommunizieren Sie Ihre Ergebnisse visuell.

Der wichtigste Teil, um ein erfahrener Data Scientist zu werden, ist jedoch die Arbeit an verschiedenen Projekten, die sich auf Data Scraping, explorative Analyse und Datenvisualisierung konzentrieren. Also lasst uns anfangen. Hier sind einige der Projektideen, die Sie benötigen, um Ihr Berufsbild als Data Scientist aufzubauen.

Ideen für Data-Scraping-Projekte

1. Sammlung von Filmdaten

Dieses Anfängerprojekt hilft Ihnen, die notwendigen Fähigkeiten für einen Datenwissenschaftler zu erwerben. Sein Hauptziel ist es, Daten für die weitere Analyse zu sammeln und zu extrahieren. Zu diesem Zweck können Sie die IMDB-Website verwenden, um Informationen über beliebte Filme, Fernsehsendungen, Schauspieler usw. zu sammeln. Das Format dieser Website ist relativ konsistent und erleichtert das Abrufen von Daten für die Analyse. Außerdem hat das Projekt ein großes Potenzial bei der Datenerhebung.

2. Job-Websites

Heutzutage werden Scraping-Daten von Jobportalen für die Ausbildung von Data Scientist-Anfängern verwendet. Dies liegt daran, dass diese Websites Standarddatentypen enthalten. Sie können Ihre Lernfähigkeiten auch durch verschiedene Online-Tutorial-Sitzungen maximieren. Das Hauptziel besteht darin, Daten und Informationen über Berufsbezeichnungen, Unternehmen, Standorte, Fähigkeiten usw. zu sammeln. Dieses Projekt eignet sich hervorragend für weitere Verbesserungen der Visualisierung, wie z. B. den Vergleich und die Darstellung der Unterschiede zwischen Talenten und Unternehmen.

3, Online-Shopping-Sites

Eine weitere Möglichkeit, Ihre erforderlichen Datenanalysefähigkeiten zu verbessern, besteht darin, Produkt- und Kostendaten von Online-Shopping-Sites zu löschen. Beispielsweise können Sie Daten und Informationen über die angesagten Bluetooth-Headsets auf Flipkart sammeln. Und die gesammelten Daten werden weiter analysiert, um die Informationen zu verarbeiten, die Sie für das Projekt benötigen. Es ist klüger, zuerst mit dem Experimentieren und Analysieren von Daten zu beginnen, die einfachere Algorithmen verwenden. Und dann ebnen Sie sich den Weg, um sich mit kompliziertem Datendesign vertraut zu machen.

4. Social-Media-Plattformen

Von einem Datenanalysten auf Anfängerniveau wird erwartet, dass er Daten von Social-Media-Websites kratzt. Sie können beispielsweise Daten von unkonventionellen Websites wie Reddit oder Twitter sammeln. Die Suche nach Schlüsselwörtern, Upvotes, Benutzerdaten usw. ist in Reddit möglich und bietet Ihnen reichlich Ressourcen für weitere Untersuchungen.

Die Website hat in den letzten Jahren aufgrund ihrer Geradlinigkeit und Inhaltserstellung an Popularität gewonnen. Als Datenanalyst können Sie beliebte Keywords mit positiven Inhalten vergleichen und analysieren. Sie können mit der explorativen Analyse auch noch einen Schritt weiter gehen, um auf Korrelationen zwischen ihnen zu prüfen.

Projektideen zur explorativen Datenanalyse

1. Globale Selbstmordskala

Der nächste Schritt zur Verbesserung Ihrer Data Scientist-Fähigkeiten besteht darin, eine explorative Datenanalyse der Datenstruktur, Muster und Merkmale durchzuführen. Analysieren Sie beispielsweise die Datensätze, die die Anzahl der Selbstmordfälle in verschiedenen Ländern abdecken.

Außerdem finden Sie Informationen zu fast allem, was Sie in die Finger bekommen, von Jahr, Geschlecht, Alter bis Bevölkerung und BIP. Versuchen Sie nach Abschluss des Datenerfassungsprozesses festzustellen, ob irgendwelche Muster Selbstmordraten beinhalten. Wenn Sie bei der Analyse von Daten besser werden, können Sie die Prozentsätze anhand des Anstiegs oder Rückgangs der Selbstmordraten auswerten.

2. UN World Happiness Report

Im Vergleich zum vorherigen Projekt handelt es sich bei dieser Aufgabe um den World Happiness Report. Dieser spezielle Bericht verfolgt sechs Hauptfaktoren, die das Glück auf der ganzen Welt messen. Die sechs Faktoren sind Lebenserwartung, Wirtschaftlichkeit, soziale Unterstützung, Korruptionsfreiheit, Freiheit und Großzügigkeit. Basierend auf dem Bericht können Ihnen mehrere Fragen in den Sinn kommen, was eine hervorragende Übung ist, um Ihre Fähigkeiten als Datenanalyst zu erweitern.

Der erste Schritt besteht darin, die für Ihr Projekt erforderlichen Daten zu sammeln und zu extrahieren. Sie werden feststellen, dass der Bericht gut organisiert und konsistent ist, was die Analyse erleichtert. Das Hauptaugenmerk wird hier darauf liegen, die Muster und Datenstrukturen zu beobachten, die zum Entwerfen des Weltberichts verwendet werden. Die Suche nach weiteren Informationen ist der beste Weg, um eine vollständige Analyse durchzuführen.

Die Verwendung des richtigen Datensatzes gibt Ihnen Raum, um Ihre technischen Fähigkeiten zu verbessern. Wenn Sie bei komplexen Strukturen eine Lücke ziehen, versuchen Sie, die Analyse zu Ihrem Vorteil zurückzusetzen. Machen Sie es einfach, klar und prägnant, die notwendigen Informationen zu extrahieren, die zum Erreichen Ihrer Projektziele erforderlich sind.

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Projektideen zur Datenvisualisierung

1. Covid-19-Weltbericht

Abgesehen vom Scraping, Tiding und Analysieren der Daten müssen wir die Mittel finden, um unsere Ergebnisse visuell zu kommunizieren. In diesem Fall prüfen wir den Covid-19-Gesundheitsbericht. Wenn Sie einige berühmte Websites wie Kaggle besuchen, erhalten Sie Zugriff auf mehrere Tausend Covid-19-Datensätze. Der nächste Schritt wäre, Daten zu sammeln und zu verschrotten. Bereinigen Sie die gesammelten Daten für weitere Untersuchungen. Organisierte Datensätze erleichtern dem Analysten die Visualisierung der Ergebnisse.

Sie können auch verschiedene Vergleiche zwischen verschiedenen Ländern durchführen, basierend auf der Anzahl aktiver Fälle und der Anzahl genesener Patienten. Das Erstellen von Diagrammen und Grafiken sind die kritischen Elemente, die für die Visualisierung der Ergebnisse erforderlich sind. Und wenn Sie tiefer eintauchen möchten, suchen Sie nach einigen Online-Tutorials, die Ihnen helfen können.

2. Instagram

Dabei spielt es keine Rolle, ob Sie sich für Schauspieler oder Markenkultur interessieren. Entscheidend ist, dass Instagram über einen einzigartigen Bestand an Daten und Informationen zu verschiedenen Themen verfügt und damit ein perfektes Visualisierungsinstrument ist. Die verfügbaren Möglichkeiten zur Analyse dieser Social-Media-Plattform sind grenzenlos.

Sie können die Änderungen in den Konten mit den meisten Followern in Echtzeit verfolgen. Das Erstellen und Entwickeln von Balkendiagrammen basierend auf den gesammelten Informationen kann Ihnen helfen, Ihre Projektziele zu erreichen. Werbung spielt auf dieser Social-Media-Plattform eine wesentliche Rolle. Sogar der Vergleich der Unternehmensmarken mit beliebten Marken ist eine hervorragende Übung, um Ihre technischen Fähigkeiten zu verbessern.

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Fazit

Nachdem Sie die notwendigen Fähigkeiten für Data Scraping, explorative Analyse und Datenvisualisierung gemeistert haben, können Sie sich darauf freuen, Ihre Datenanalysefähigkeiten weiter zu verbessern. Sie können damit beginnen, Machine-Learning-Projekte aufzunehmen. Einige der Projekte umfassen Stimmungsanalysen, Vorhersageanalysen und vieles mehr.

Ein wichtiges Element, das Sie aus diesem Beitrag mitnehmen sollten, ist, dass Übung ihn perfekt macht. Versuchen Sie also zunächst, Zeit für einfachere Projekte zu verwenden, um sich mit Algorithmen vertraut zu machen, die häufig für Datensätze verwendet werden. Steigen Sie dann Ihren Weg zur Aufnahme von Bugger-Projekten, die Ihnen helfen können, in der Branche zu wachsen.

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