5 Schritte zur Entwicklung interessanter Data-Science-Projektideen [2022]

Egal, ob Sie bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet haben oder dies möchten, Sie haben bereits eine Vorstellung davon, wie schwierig es sein kann, interessante Ideen zu finden. Die üblichen online verfügbaren Datensätze zielen auf spezifische Ideen ab und können daher nur spezifische Lösungen für diese Probleme anbieten.

Egal wie groß oder klein ein Projekt ist, es kann sowohl wertvolle Ergebnisse als auch Erkenntnisse liefern. Daher ist es wichtig, ständig Brainstorming zu betreiben und neue Ideen für Projekte zu entwickeln, damit Sie auf den Beinen bleiben und immer mehr lernen können.

Um sicherzustellen, dass wir jedes Mal neue Projektideen simulieren können, haben wir uns ein narrensicheres System ausgedacht, das Sie verwenden können. Mit diesen Schritten können Sie Ihr Ziel jedes Mal fehlerfrei erreichen. Und das Beste daran ist, dass Sie damit sicherstellen können, dass Sie auch das Beste aus Ihren ursprünglichen Ideen herausholen!

Werfen wir einen Blick auf diese Schritte:

Schritte zur Entwicklung von Data-Science-Projektideen

Schritt 1 : Stellen Sie die Frage: Warum?

In einer Sondierungsphase zu sein ist eine Sache, einen genauen und detaillierten Plan für ein Projekt zu haben eine ganz andere Sache. Eines ist dabei aber absolut wichtig: Man muss sich fragen, warum man an einem bestimmten Projekt arbeiten möchte. Unabhängig davon, ob Sie Ihren Lebenslauf oder Ihr Portfolio verbessern, Ihre neuen Fähigkeiten testen oder eine bestimmte Data-Science-Fähigkeit üben möchten, müssen Sie sich vorher des Ziels bewusst sein.

Die oben genannten sind nur einige Beispiele, um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, was Ihr Ziel sein kann. Sie können etwas anderes als die Beispiele haben, die wir oben geteilt haben. Wenn Sie einen Plan festlegen, wissen Sie, was Sie mit Ihrem Projekt erreichen möchten, und können so leichter auf eine bestimmte Idee kommen.

Schritt 2: Stellen Sie die Frage: Was?

Einer der wesentlichen Schritte zur Entwicklung von Data-Science-Projektideen ist dieser. Denken Sie daran, dass Data Science multidisziplinär ist und jeder Data Scientist einen bestimmten Bereich hat, an dem er am meisten interessiert ist. Es besteht eine große Chance, dass Sie einen bestimmten Data Science-Bereich haben, der Sie mehr interessiert als andere. Es wäre am besten, wenn Sie außerhalb der Datenwissenschaft nach Ihrem Interesse und Ihrer Expertise suchen würden.

Denn wenn Sie datenwissenschaftliche Konzepte wie Vorhersageanalysen und Visualisierungen anwenden, müssen Sie sicherstellen, dass sie für diesen Bereich relevant sind. Andernfalls könnte Ihre Arbeit für die Fachleute dieses Bereichs irrelevant werden, und niemand möchte an einer nicht verwandten Aufgabe arbeiten. Ein weiterer Grund, warum Sie ein starkes Interesse an der Projektidee und dem Datensatz haben sollten, ist die Bedeutung des Interesses an sich. Wenn Sie an dem Projekt interessiert sind, müssen Sie sich nicht dazu zwingen, mit der Arbeit daran zu beginnen.

Wenn eine Person eine Person anfängt, an der sie nicht interessiert sind, hört sie auf, sich um das Projekt zu kümmern, nachdem sie sich ein wenig Mühe gegeben hat, und verlässt es auf halbem Weg. Es verschwendet nicht nur Ihre Zeit und Ressourcen, sondern macht es Ihnen auch schwer, auf neue Projektideen zu kommen. Jedes Data-Science-Projekt erfordert Aufwand bei der Datenerfassung, Recherche und Analyse. Daher ist ein starkes Interesse an den Bereichen des Projekts entscheidend.

Untersuchungen deuten darauf hin, dass der kreative Prozess besser wird, wenn Sie ihm Einschränkungen hinzufügen. Wenn Sie sich also auf bestimmte Bereiche Ihres Interesses konzentrieren, wird es viel einfacher, innovative und neuartige Ideen zu entwickeln.

Checkout: Gründe, Data Scientist zu werden

Schritt 3: Wählen Sie das Thema aus

Es ist wichtig, sich inspirieren zu lassen. Wir können Ihnen aus Erfahrung sagen, dass die beste Methode, sich inspirieren zu lassen, das Lesen ist. Es gibt viele Dinge, die Sie lesen können, um sich inspirieren zu lassen.

Lesequellen:

Blogbeiträge / Nachrichtenartikel

Sie können sich auch von Ihren lokalen Zeitungsartikeln oder Blogbeiträgen inspirieren lassen. Sie können beispielsweise feststellen, ob es möglich ist, den Standort einer Person über ihre Google-Suche zu finden.

Wissenschaftliche Arbeiten:

Wissenschaftliche Arbeiten diskutieren aktuelle Forschungsergebnisse und akademische Fortschritte. Sie sind eine großartige Quelle, um sich inspirieren zu lassen.

Data Science-Veröffentlichungen

Sie können branchenspezifische Zeitschriften lesen, um wertvolle Projektideen zu erhalten. Ebenso können Sie Data-Science-Blogs lesen, um Branchentrends zu erfahren.

Andere Quellen

Nicht jeder liest gerne. Außerdem müssen Sie nicht unbedingt lesen, um Inspiration für Data-Science-Projektideen zu bekommen. Sie können sich in Ihrem Alltag umsehen und sich für Projektideen inspirieren lassen. Viele Data Scientists verwenden diese Methode, um Projektideen zu generieren, und Sie können sie auch verwenden. Fernsehsendungen, Filme oder sogar YouTube-Videos können Ihnen dabei helfen, Ideen zu entwickeln. Wissenschaftler haben folgende Prozesse ermittelt, die mit dem Ideenfindungsprozess verbunden sind:

1. Kombinationskreativität

Bei dieser Form der Kreativität kombiniert eine Person zwei (oder mehr) bestehende Ideen, um etwas völlig Neues zu erzeugen. Sie können beispielsweise den Datensatz Ihrer lokalen Airbnb-Inserate und den Wohnungsmarkt kombinieren, um zu sehen, ob es einen Zusammenhang zwischen der Anzahl der Airbnb-Inserate und dem Preis der Häuser in diesem Gebiet gibt.

2. Transformationale Kreativität

Hier nimmt der Fachmann eine bestehende Idee und ändert einen (oder mehrere) Aspekte derselben, um ihre Bedeutung oder Regeln zu transformieren. Es ist die anspruchsvollste Form der Kreativität und wird im Volksmund als „Thinking out of the box“ bezeichnet. Es mit Worten zu erklären ist ziemlich schwierig.

3. Erforschende Kreativität

In diesem Prozess erforschen Menschen bestehende Ideen und finden neue Probleme, die sie lösen können. Ein gutes Beispiel für eine solche Situation ist die Debatte zwischen autodidaktischen Datenwissenschaftlern vs. Universitätslehrern. Sie können herausfinden, welche erfolgreicher ist.

Schritt 4: Daten sammeln

Ein Data Scientist kann nicht ohne Daten arbeiten. Für eine neue Projektidee müssen Sie möglicherweise vorhandene Datensätze verwenden und einige Daten selbst sammeln. Hier sind einige spannende Quellen, die Sie verwenden können:

Bestehende Datensatzsammlungen

Sie können beliebte Datensätze wie AWS, Kaggle, Data.gov, Google Datasets usw. überprüfen.

Quellen anderer Leute

Sie können ähnliche Projekte wie Ihre eigenen googeln und herausfinden, welche Quellen andere in diesen Projekten verwendet haben. Es kann eine hervorragende Möglichkeit sein, neue Datenquellen zu finden. Eine weitere großartige Methode, um nicht-akademische und akademische Quellen zu finden, ist Our World in Data. Schauen Sie es sich unbedingt an.

Ihre Quellen

Sie können Daten durch Datenerfassungsimplementierungen erfassen. Text Mining, APIs, Web Scraping und Event Tracking sind einige der beliebtesten Datenerfassungstechniken.

Schritt 5: Erstellen Sie einen Plan

Wir sind beim letzten Abschnitt unserer Schritte zur Entwicklung von Data-Science-Projektideen angelangt. Nachdem Sie alle oben genannten Schritte ausgeführt haben, sollten Sie eine Zusammenfassung erstellen und die folgende Frage beantworten:

Ist Ihre Projektidee umsetzbar?

Analysieren Sie alle Dinge, die wir bisher besprochen haben. Das heißt, Sie sollten zunächst das Ziel, Ihr Interesse an dem Projekt, Ihre Expertise und Ihre Datenquellen überprüfen. Nachdem Sie diese Aspekte Ihrer Projektausführung überprüft haben, sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

Verfügen Sie über die Fähigkeiten, um Ihr Data-Science-Projekt abzuschließen?

Beachten Sie, dass verschiedene Projekte unterschiedliche Fähigkeiten erfordern. Bei der Auswahl der richtigen Projektidee sollten Sie Ihre Fähigkeiten und Ihr Fachwissen im Auge behalten. Abgesehen von Ihren Fähigkeiten sollten Sie berücksichtigen, wie viel Zeit Sie bereit sind, für das Projekt aufzuwenden. Am Ende sollte Ihre Projektidee einen angemessenen Zeitrahmen und spezifische Anforderungen an die Fähigkeiten haben.

Wenn Ihre Projektidee umsetzbar ist, dann haben Sie selbst erfolgreich eine exzellente Data-Science-Projektidee entwickelt. Glückwünsche!

Zusätzliche Tipps

Hier sind einige weitere Tipps zur Vereinfachung des Ideenfindungsprozesses:

• Denken Sie bei der Entwicklung von Projektideen und der Planung daran, Ihre Erwartungen zu verwalten. Eine beliebte Technik unter Kreativprofis ist es, einen Notizblock bei sich zu haben, um eine Idee aufzuschreiben, wann und wo immer sie ihnen in den Sinn kommt. Kreative Prozesse unterscheiden sich von logischen. Sie können anfangen, einen Notizblock zu führen (oder Evernote auf Ihrem Smartphone verwenden).
• Nicht alle Ideen sind gleich. Es ist ein wichtiger Punkt, den Sie bei der Auswahl des Projekts, an dem Sie arbeiten sollten, im Hinterkopf behalten sollten. Denken Sie bei der Auswahl einer Projektidee an den letzten Schritt (Ausführbarkeit).
• Besprechen Sie Ihre Projektideen mit jemand anderem. Solche Diskussionen helfen Ihnen nicht nur, Ihre Gedanken aus einer neuen Perspektive zu betrachten, sondern erleichtern auch kreatives Denken und machen den Prozess für Sie viel einfacher. Man weiß nie, wie hilfreich die andere Person sein könnte.

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Fazit

Projektideen zu entwickeln ist eine Herausforderung, aber wir sind zuversichtlich, dass die oben genannten Tipps helfen würden. Wir hoffen, dass Sie diesen Artikel über die Schritte zur Entwicklung von Data-Science-Projektideen hilfreich fanden. Teilen Sie uns Ihre Meinung zu diesem Artikel in den Kommentaren unten mit. Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören.

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