5 pasos para desarrollar ideas interesantes para proyectos de ciencia de datos [2022]

Tanto si ya ha trabajado en proyectos de ciencia de datos como si quiere hacerlo, ya tiene una idea de lo difícil que puede ser encontrar ideas interesantes. Los conjuntos de datos habituales disponibles en línea apuntan a ideas específicas y, por lo tanto, solo pueden ofrecer soluciones específicas a esos problemas.

No importa cuán grande o pequeño sea un proyecto, puede brindar resultados valiosos y aprendizajes. Por lo tanto, es importante hacer una lluvia de ideas constantemente y crear nuevas ideas para proyectos para que pueda mantenerse en pie y seguir aprendiendo más y más.

Entonces, para asegurarnos de que podamos simular nuevas ideas de proyectos cada vez, creamos un sistema infalible que puede usar. Al seguir estos pasos, puede alcanzar su objetivo todas y cada una de las veces, sin falta. ¡Y la mejor parte es que puede usarlo para asegurarse de obtener lo mejor de sus ideas originales también!

Echemos un vistazo a estos pasos:

Pasos para desarrollar ideas de proyectos de ciencia de datos

Paso 1 : Haga la pregunta: ¿Por qué?

Estar en una fase exploratoria es una cosa, mientras que tener un plan exacto y detallado para un proyecto es otra cosa completamente diferente. Sin embargo, una cosa es de absoluta importancia aquí: debes preguntarte por qué quieres trabajar en un proyecto en particular. Ya sea que desee mejorar su CV o cartera, probar sus nuevas habilidades o practicar una habilidad específica de ciencia de datos, debe conocer el objetivo de antemano.

Los anteriores son solo algunos ejemplos para darle una idea de cuál puede ser su objetivo. Puede tener algo diferente de los ejemplos que hemos compartido anteriormente. Al determinar un plan, sabrá lo que quiere lograr con su proyecto y, por lo tanto, será más fácil para usted tener una idea específica.

Paso 2: Haga la pregunta: ¿Qué?

Entre los pasos esenciales para desarrollar ideas de proyectos de ciencia de datos se encuentra este. Recuerde que la ciencia de datos es multidisciplinaria, y cada científico de datos tiene un dominio específico que le interesa más. Existe una gran posibilidad de que tenga un dominio de ciencia de datos en particular que le interese más que otros. Sería mejor si buscara su interés y experiencia fuera de la ciencia de datos.

Esto se debe a que cuando aplica conceptos de ciencia de datos, como el análisis predictivo y las visualizaciones, debe asegurarse de que sean relevantes para ese campo. De lo contrario, su trabajo puede volverse irrelevante para los profesionales de ese campo y nadie quiere trabajar en una tarea no relacionada. Otra razón por la que debería tener un gran interés en la idea del proyecto y el conjunto de datos es la importancia del interés en sí mismo. Cuando estés interesado en el proyecto, no tendrás que obligarte a empezar a trabajar en él.

Cuando una persona comienza una persona que no le interesa, deja de importarle el proyecto después de poner un poco de esfuerzo y dejarlo a mitad de camino. No solo desperdicia su tiempo y recursos, sino que también le dificulta generar nuevas ideas para proyectos. Cada proyecto de ciencia de datos requiere esfuerzo en la recopilación, investigación y análisis de datos. Así que tener un fuerte interés en los campos del proyecto es crucial.

La investigación sugiere que el proceso creativo se vuelve mejor cuando se le agregan restricciones. Entonces, cuando se enfoca en áreas específicas de su interés, generar ideas innovadoras y novedosas se vuelve mucho más cómodo.

Checkout: Razones para convertirse en un científico de datos

Paso 3: seleccione el tema

Conseguir inspiración es fundamental. Te podemos decir con experiencia que el mejor método para inspirarte es a través de la lectura. Hay muchas cosas que puedes leer para inspirarte.

Fuentes de lectura:

Publicaciones de blog / artículos de noticias

También puede inspirarse en los artículos de su periódico local o en las publicaciones de su blog. Por ejemplo, puede determinar si es posible encontrar la ubicación de una persona a través de sus búsquedas en Google.

Articulos cientificos:

Los artículos científicos discuten la investigación reciente y el progreso académico. Son una gran fuente de inspiración.

Publicaciones de ciencia de datos

Puede leer revistas específicas de la industria para obtener valiosas ideas de proyectos. Del mismo modo, puede leer blogs de ciencia de datos para conocer las tendencias de la industria.

Otras fuentes

No a todo el mundo le gusta leer. Además, no necesariamente tiene que leer para obtener inspiración para ideas de proyectos de ciencia de datos. Puede mirar a su alrededor en su vida diaria y obtener inspiración para ideas de proyectos. Muchos científicos de datos usan este método para generar ideas de proyectos, y usted también puede usarlo. Los programas de televisión, las películas o incluso los videos de YouTube pueden ayudarlo a crear ideas. Los científicos han determinado los siguientes procesos que están asociados con el proceso de generación de ideas:

1. Creatividad Combinacional

En esta forma de creatividad, una persona combina dos (o más) ideas existentes para generar algo completamente nuevo. Por ejemplo, puede combinar el conjunto de datos de sus listados locales de Airbnb y el mercado inmobiliario para ver si existe una relación entre la cantidad de listados de Airbnb y el precio de las casas en esa área.

2. Creatividad transformadora

Aquí, el profesional toma una idea existente y cambia uno (o varios) aspectos de la misma para transformar su significado o reglas. Es la forma de creatividad más desafiante y se conoce popularmente como "pensar fuera de la caja". Explicarlo con palabras es bastante difícil.

3. Creatividad exploratoria

En este proceso, las personas exploran ideas existentes y encuentran nuevos problemas que pueden resolver. Un gran ejemplo de tal situación es el debate entre los científicos de datos autodidactas y los universitarios. Puedes encontrar cuál tiene más éxito.

Paso 4: recopilar datos

Un científico de datos no puede trabajar sin datos. Para una nueva idea de proyecto, es posible que deba usar conjuntos de datos existentes y recopilar algunos datos usted mismo. Aquí hay algunas fuentes interesantes que puede usar:

Colecciones de conjuntos de datos existentes

Puede consultar conjuntos de datos populares como AWS, Kaggle, Data.gov, Google Datasets, etc.

Fuentes de otras personas

Puede buscar en Google proyectos similares al suyo y encontrar qué fuentes usaron otros en esos proyectos. Puede ser una excelente manera de encontrar nuevas fuentes de datos. Otro gran método para encontrar fuentes académicas y no académicas es Our World in Data. Asegúrese de comprobarlo.

Tus fuentes

Puede recopilar datos a través de implementaciones de recopilación de datos. La minería de texto, las API, el web scraping y el seguimiento de eventos son algunas de las técnicas de recopilación de datos más populares.

Paso 5: Trace un plan

Hemos llegado a la sección final de nuestros pasos para desarrollar ideas de proyectos de ciencia de datos. Una vez que haya completado todos los pasos anteriores, debe hacer un resumen y responder la siguiente pregunta:

¿Tu idea de proyecto es ejecutable?

Analiza todo lo que hemos comentado hasta ahora. Esto significa que debe comenzar por verificar el objetivo, su interés en el proyecto, su experiencia y las fuentes de datos que tiene. Después de haber verificado estos aspectos de la ejecución de su proyecto, considere lo siguiente:

¿Tiene las habilidades para completar su proyecto de ciencia de datos?

Tenga en cuenta que diferentes proyectos requieren diferentes niveles de habilidad. Debe tener en cuenta sus habilidades y experiencia al elegir la idea de proyecto correcta. Además de tus habilidades, debes considerar la cantidad de tiempo que estás dispuesto a dedicar al proyecto. Al final, la idea de su proyecto debe tener un marco de tiempo razonable y requisitos específicos en cuanto a habilidades.

Si su idea de proyecto es ejecutable, entonces usted mismo ha ideado con éxito una excelente idea de proyecto de ciencia de datos. ¡Felicidades!

Consejos adicionales

Aquí hay algunos consejos más para simplificar el proceso de generación de ideas:

• Al pensar en ideas de proyectos y planificarlos, recuerde administrar sus expectativas. Una técnica famosa entre los profesionales creativos es llevar consigo un bloc de notas para anotar una idea cuando y donde se les ocurra. Los procesos creativos son diferentes de los lógicos. Puede comenzar a mantener un bloc de notas (o usar Evernote en su teléfono inteligente).
• Todas las ideas no son iguales. Es un punto importante a tener en cuenta al elegir en qué proyecto debe trabajar. Recuerde el paso final (ejecutabilidad) al seleccionar una idea de proyecto.
• Discuta las ideas de su proyecto con otra persona. Tales discusiones no solo lo ayudan a obtener una nueva perspectiva de sus pensamientos, sino que también facilitan el pensamiento creativo y hacen que el proceso sea mucho más simple para usted. Nunca se sabe cuán útil puede llegar a ser la otra persona.

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Conclusión

Proponer ideas para proyectos es un desafío, pero estamos seguros de que los consejos anteriores le ayudarán. Esperamos que haya encontrado útil este artículo sobre los pasos para desarrollar ideas de proyectos de ciencia de datos. Háganos saber lo que piensa de este artículo en los comentarios a continuación. Nos encantaría saber de usted.

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