トップ8エキサイティングなデータ分析プロジェクトのアイデアとトピック[新入生向け]

データサイエンスコースを実施することは、かなり長い間、この世代の最良かつ最も安心できるキャリアオプションの1つです。 あなたが意欲的なデータサイエンティストであるなら、あなたはあなたの技術的能力を改善することにもっと集中するべきです。 そうすることで、データサイエンティストとしてのスキルレベルを上げることができます。 あなたの芸術を実践するための最良の方法は、あなたの知識、スキル、そして自信を高めるために個人的なプロジェクトを引き受けることです。

データの分析は、キャリアの成長にも重要な役割を果たします。 それは主に、意思決定プロセスに役立つ新しい洞察を発見することです。 ベテランのアナリストに聞いても、消費者として見ている直感はハードワークの結果だと言われます。 そして、すべてのデータ分析の割り当ての約80％は、データの評価から始まります。 したがって、データサイエンティストは、データ分析とそのタイプについて詳しく知る必要があります。

時間の経過とともに安心してください。 データを収集し、調査結果に基づいてレポートを作成するために必要なスキルを身に付けます。 また、次のことができるはずです。

• Webデータをクリーンアップする
• 探索的分析を実行する
• 雑然としたデータセットをフラッシュする
• 結果を視覚的に伝えます。

ただし、熟練したデータサイエンティストになるための最も重要な部分は、データスクレイピング、探索的分析、およびデータの視覚化に焦点を当てたさまざまなプロジェクトに取り組んでいます。 それでは、始めましょう。 データサイエンティストとしての仕事のプロファイルを構築するために必要なプロジェクトのアイデアのいくつかを次に示します。

データスクレイピングプロジェクトのアイデア

1.映画データ収集

この初心者プロジェクトは、データサイエンティストに必要なスキルを習得するのに役立ちます。 その主な目的は、さらなる分析のためにデータを収集および抽出することです。 そのために、IMDB Webサイトを使用して、人気のある映画、テレビ番組、俳優などに関する情報を収集できます。このWebサイトの形式は比較的一貫しており、分析用のデータを簡単に取得できます。 その上、このプロジェクトはデータ収集に関して大きな可能性を秘めています。

2.求人サイト

現在、ジョブポータルからのデータのスクレイピングは、初心者のデータサイエンティストのトレーニングに使用されています。 これらのWebサイトには標準のデータ型が含まれているためです。 また、さまざまなオンラインチュートリアルセッションを通じて学習能力を最大化することもできます。 主な目的は、役職、会社、場所、スキルなどに関するデータと情報を収集することです。このプロジェクトは、才能と会社の違いを比較してマッピングするなど、視覚化をさらに強化するための優れた適性を備えています。

3、オンラインショッピングサイト

必要なデータ分析スキルセットを向上させるもう1つの方法は、オンラインショッピングサイトから製品とコストのデータを廃棄することです。 たとえば、FlipkartでトレンドのBluetoothヘッドセットに関するデータと情報を収集できます。 また、収集されたデータは、プロジェクトに必要な情報を処理するためにさらに分析されます。 最初に、より単純なアルゴリズムを使用するデータの実験と分析を開始することをお勧めします。 そして、複雑なデータ設計に慣れるための道を開きます。

4.ソーシャルメディアプラットフォーム

初心者レベルのデータアナリストは、ソーシャルメディアのWebサイトからデータを取得することが期待されています。 たとえば、RedditやTwitterなどの型にはまらないサイトからデータを収集できます。 Redditでは、キーワード、賛成票、ユーザーデータなどの検索がすべて可能であり、さらに調査するための十分なリソースが提供されます。

このウェブサイトは、そのわかりやすさとコンテンツの作成により、過去数年にわたって人気を博してきました。 データアナリストは、人気のあるキーワードと賛成のコンテンツを比較して分析できます。 また、探索的分析を使用してさらに一歩進んで、それらの間の相関関係を確認することもできます。

探索的データ分析プロジェクトのアイデア

1.世界的な自殺の規模

データサイエンティストのスキルを向上させるための次のステップは、データ構造、パターン、および特性について探索的データ分析を実行することです。 たとえば、さまざまな国で発生している自殺事件の数をカバーするデータセットを分析します。

また、年、性別、年齢から人口、GDPに至るまで、手に入るほとんどすべての情報を見つけてください。 データ収集プロセスを完了した後、パターンに自殺率が含まれていないかどうかを確認してください。 データの分析が上手になれば、自殺率の上昇または下降に基づいてパーセンテージを評価できます。

2.国連世界幸福度報告

前のプロジェクトと比較して、この割り当てには世界幸福度報告が含まれます。 この特定のレポートは、世界中の幸福を測定する6つの主な要因を追跡します。 6つの要因は、平均余命、経済、社会的支援、汚職の欠如、自由、そして寛大さです。 レポートに基づいて複数の質問が頭に浮かぶことがあります。これは、データアナリストのスキルを拡張するための優れた演習です。

最初のステップは、プロジェクトに必要なデータを収集して抽出することです。 レポートはよく整理されており、一貫性があり、分析が容易です。 ここでの主な焦点は、ワールドレポートの設計に使用されるパターンとデータ構造を観察することです。 完全な分析を実行するには、詳細を調べることが最善の方法です。

適切なデータセットを利用することで、技術スキルを向上させる余地が生まれます。 複雑な構造に関して空白を描いていることに気付いた場合は、分析をリセットして有利に試してください。 プロジェクトの目標を達成するために必要な情報を抽出するために、簡単、明確、簡潔にします。

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データ視覚化プロジェクトのアイデア

1.Covid-19ワールドレポート

データのスクレイピング、タイディング、分析とは別に、結果を視覚的に伝達する手段を見つける必要があります。 この場合、Covid-19ヘルスレポートを検査します。 Kaggleのような有名なサイトにアクセスすると、数千のCovid-19データセットにアクセスできます。 次のステップは、データを収集して廃棄することです。 収集したデータを整理して、さらに調査します。 整理されたデータセットにより、アナリストは結果を簡単に視覚化できます。

また、活動中の症例数と回復した患者数に基づいて、さまざまな国間でさまざまな比較を行うこともできます。 チャートやグラフの作成は、結果を視覚化するために必要な重要な要素です。 さらに深く掘り下げたい場合は、役立つオンラインチュートリアルを探してください。

2. Instagram

俳優やブランド文化に興味があるかどうかは関係ありません。 重要なのは、Instagramにはさまざまなトピックに関する独自のデータと情報があり、視覚化に最適な手段になっていることです。 このソーシャルメディアプラットフォームを分析するために利用できるオプションは無限です。

最もフォローされているアカウントの変更をリアルタイムで追跡できます。 収集した情報に基づいて棒グラフを作成および開発すると、プロジェクトの目標を達成するのに役立ちます。 広告は、このソーシャルメディアプラットフォームで重要な役割を果たします。 会社のブランドを人気のあるブランドと比較することでさえ、あなたの技術スキルを強化するための優れた演習になります。

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結論

データスクレイピング、探索的分析、およびデータの視覚化に必要なスキルを習得したら、データ分析能力をさらに向上させることができます。 機械学習プロジェクトを始めることから始めることができます。 一部のプロジェクトには、感情分析、予測分析などが含まれます。

この投稿から取り除く重要な要素は、練習がそれを完璧にするということです。 したがって、最初はより単純なプロジェクトに時間を費やして、データセットで頻繁に使用されるアルゴリズムに慣れてください。 次に、業界での成長に役立つバガープロジェクトを取り上げます。

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