Las 8 mejores ideas y temas interesantes para proyectos de análisis de datos [para principiantes]

Hacer cursos de ciencia de datos ha sido una de las mejores y más tranquilizadoras opciones de carrera de esta generación desde hace bastante tiempo. Si es un aspirante a científico de datos, debería centrarse más en mejorar sus capacidades técnicas. Al hacerlo, aumentará su nivel de habilidad como científico de datos. La mejor manera de practicar su arte es emprender proyectos personales para aumentar sus conocimientos, habilidades y confianza.

El análisis de datos también juega un papel importante en el crecimiento de su carrera. Se trata principalmente de descubrir nuevos conocimientos que pueden ayudarlo con su proceso de toma de decisiones. Incluso si le preguntas a un analista veterano, te dirá que la intuición que vemos como consumidores es el resultado del trabajo duro. Y alrededor del 80% de todas las asignaciones de análisis de datos comienzan con la evaluación de datos. Entonces, un científico de datos necesita saber más sobre el análisis de datos y sus tipos.

Tenga la seguridad de que, a medida que pasa el tiempo; desarrollará las habilidades necesarias para recopilar datos y producir informes basados ​​en sus hallazgos. También debe ser capaz de:

• Limpiar los datos web
• Ejecutar análisis exploratorio
• Limpiar conjuntos de datos desordenados
• Comunique visualmente sus resultados.

Sin embargo, la parte más crucial de convertirse en un científico de datos calificado es trabajar en varios proyectos que se enfocan en el raspado de datos, el análisis exploratorio y la visualización de datos. Entonces empecemos. Estas son algunas de las ideas de proyectos que necesitará para desarrollar su perfil de trabajo como científico de datos.

Ideas de proyectos de raspado de datos

1. Recopilación de datos de películas

Este proyecto para principiantes lo ayudará a adquirir las habilidades necesarias para un científico de datos. Su objetivo principal es recopilar y extraer datos para su posterior análisis. Para ese fin, puede usar el sitio web de IMDB para recopilar información sobre películas populares, programas de televisión, actores, etc. El formato de este sitio web es relativamente consistente y facilita la obtención de datos para el análisis. Además, el proyecto tiene un gran potencial en lo que respecta a la recopilación de datos.

2. Sitios web de empleo

Hoy en día, los datos extraídos de los portales de empleo se utilizan para capacitar a científicos de datos principiantes. Es porque estos sitios web contienen tipos de datos estándar. También puede maximizar sus capacidades de aprendizaje a través de diferentes sesiones de tutoría en línea. El objetivo principal es recopilar datos e información sobre títulos de trabajo, empresas, ubicaciones, habilidades, etc. Este proyecto tiene una excelente aptitud para futuras mejoras de visualización, como comparar y mapear la diferencia entre talentos y empresas.

3, sitios de compras en línea

Otra forma de mejorar su conjunto de habilidades de análisis de datos necesario es eliminar los datos de productos y costos de los sitios de compras en línea. Por ejemplo, puede recopilar datos e información sobre los auriculares Bluetooth de moda en Flipkart. Y los datos recopilados se analizan más a fondo para procesar la información que necesita para el proyecto. Es más inteligente comenzar a experimentar y analizar datos que utilicen primero algoritmos más sencillos. Y luego, prepare su camino para sentirse cómodo con el diseño de datos intrincados.

4. Plataformas de redes sociales

Se espera que un analista de datos de nivel principiante extraiga datos de sitios web de redes sociales. Por ejemplo, puede recopilar datos de sitios no convencionales como Reddit o Twitter. La búsqueda de palabras clave, votos a favor, datos de usuario, etc., es posible en Reddit, lo que le brinda amplios recursos para una mayor investigación.

El sitio web ha ganado popularidad en los últimos años por su sencillez y creación de contenido. Como analista de datos, puede comparar y analizar palabras clave populares con contenido votado a favor. También puede ir un paso más allá con el análisis exploratorio para verificar cualquier correlación entre ellos.

Ideas de proyectos de análisis exploratorio de datos

1. Escala Global de Suicidio

El siguiente paso para mejorar sus habilidades como científico de datos es llevar a cabo un análisis exploratorio de datos sobre la estructura, los patrones y las características de los datos. Por ejemplo, analice los conjuntos de datos que cubren la cantidad de casos de suicidio que ocurren en diferentes países.

Además, encuentre información sobre casi todo lo que tenga en sus manos, desde el año, el género, la edad hasta la población y el PIB. Después de completar el proceso de recopilación de datos, intente ver si algún patrón involucra tasas de suicidio. Si mejora en el análisis de datos, puede evaluar los porcentajes en función del aumento o la disminución de las tasas de suicidio.

2. Informe Mundial de la Felicidad de la ONU

En comparación con el proyecto anterior, esta tarea implica el informe de felicidad mundial. Este informe en particular realiza un seguimiento de seis factores principales que miden la felicidad en todo el mundo. Los seis factores son la esperanza de vida, la economía, el apoyo social, la falta de corrupción, la libertad y la generosidad. Varias preguntas pueden surgir en su mente en función del informe, que es un ejercicio excelente para ampliar sus habilidades de analista de datos.

El primer paso será recopilar y extraer los datos necesarios para su proyecto. Puede encontrar que el informe está bien organizado y es coherente, lo que facilita el análisis. El enfoque principal aquí será observar los patrones y la estructura de datos utilizados para diseñar el informe mundial. Sondear para obtener más información es la mejor manera de realizar un análisis completo.

Utilizar el conjunto de datos correcto le dará espacio para mejorar sus habilidades técnicas. Si se encuentra con un espacio en blanco cuando se trata de estructuras complejas, intente restablecer el análisis a su favor. Haga que sea simple, claro y conciso extraer la información necesaria para lograr los objetivos de su proyecto.

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Ideas de proyectos de visualización de datos

1. Informe Mundial Covid-19

Aparte de raspar, ordenar y analizar los datos, tenemos que encontrar los medios para comunicar nuestros resultados visualmente. En este caso, estaremos inspeccionando el informe de salud de Covid-19. Si visita algunos sitios famosos como Kaggle, obtiene acceso a varios miles de conjuntos de datos de Covid-19. El siguiente paso sería recopilar datos y desecharlos. Poner en orden los datos recopilados para una mayor investigación. Los conjuntos de datos organizados facilitan al analista la visualización de los resultados.

También puede realizar varias comparaciones entre diferentes países en función de la cantidad de casos activos frente a la cantidad de pacientes recuperados. La producción de tablas y gráficos son los elementos críticos necesarios para visualizar los resultados. Y si quieres profundizar más, busca algunos tutoriales en línea que te puedan ayudar.

2. Instagram

No importa si te interesan los actores o la cultura de marca. Lo que importa es que Instagram tiene un conjunto único de datos e información sobre varios temas, lo que lo convierte en un instrumento perfecto para la visualización. Las opciones disponibles para analizar esta plataforma de redes sociales son ilimitadas.

Puede realizar un seguimiento de los cambios en las cuentas más seguidas en tiempo real. Crear y desarrollar gráficos de barras basados ​​en la información recopilada puede ayudar a lograr los objetivos de su proyecto. La publicidad juega un papel esencial en esta plataforma de redes sociales. Incluso comparar las marcas de la empresa con las marcas populares será un excelente ejercicio para ampliar sus habilidades tecnológicas.

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Conclusión

Después de dominar las habilidades necesarias para el raspado de datos, el análisis exploratorio y la visualización de datos, puede esperar mejorar aún más sus habilidades de análisis de datos. Puede comenzar por emprender proyectos de aprendizaje automático. Algunos de los proyectos incluyen análisis de sentimiento, análisis predictivo y muchos más.

Un elemento vital para sacar de esta publicación es que la práctica lo hace perfecto. Por lo tanto, intente dedicar tiempo a proyectos más sencillos al principio para familiarizarse con los algoritmos que se usan con frecuencia en los conjuntos de datos. Luego, avance para emprender proyectos molestos que pueden ayudarlo a crecer en la industria.

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