Top 8 des idées et des sujets de projets d'analyse de données passionnants [Pour les débutants]

Suivre des cours de science des données est l'une des options de carrière les meilleures et les plus rassurantes de cette génération depuis un certain temps maintenant. Si vous êtes un scientifique des données en herbe, vous devriez vous concentrer davantage sur l'amélioration de vos capacités techniques. Ce faisant, vous augmenterez votre niveau de compétence en tant que data scientist. La meilleure façon de pratiquer votre art est d'entreprendre des projets personnels pour renforcer vos connaissances, vos compétences et votre confiance.

L'analyse des données joue également un rôle important dans l'évolution de votre carrière. Il s'agit principalement de découvrir de nouvelles idées qui peuvent vous aider dans votre processus de prise de décision. Même si vous demandez à un analyste chevronné, il vous dira que l'intuition que nous percevons en tant que consommateurs résulte d'un travail acharné. Et environ 80 % de toutes les missions d'analyse de données commencent par l'évaluation des données. Ainsi, un scientifique des données doit en savoir plus sur l'analyse des données et ses types.

Rassurez-vous, au fil du temps; vous développerez les compétences nécessaires pour collecter des données et produire des rapports basés sur vos conclusions. Vous devriez également être en mesure de :

• Nettoyer les données Web
• Exécuter une analyse exploratoire
• Vider les ensembles de données encombrés
• Communiquez visuellement vos résultats.

Cependant, la partie la plus cruciale pour devenir un data scientist qualifié consiste à travailler sur divers projets axés sur le grattage des données, l'analyse exploratoire et la visualisation des données. Alors, commençons. Voici quelques-unes des idées de projets dont vous aurez besoin pour construire votre profil de poste en tant que data scientist.

Idées de projets de récupération de données

1. Collecte de données sur les films

Ce projet pour débutant vous aidera à acquérir les compétences nécessaires pour un scientifique des données. Son objectif principal est de collecter et d'extraire des données pour une analyse plus approfondie. À cette fin, vous pouvez utiliser le site Web IMDB pour recueillir des informations sur les films, émissions de télévision, acteurs, etc. populaires. Le format de ce site Web est relativement cohérent et facilite l'obtention de données à analyser. En outre, le projet a un grand potentiel en matière de collecte de données.

2. Sites d'emploi

De nos jours, les données extraites des portails d'emploi sont utilisées pour former des data scientists débutants. C'est parce que ces sites Web contiennent des types de données standard. Vous pouvez également maximiser vos capacités d'apprentissage grâce à différentes sessions de tutoriels en ligne. L'objectif principal est de collecter des données et des informations sur les titres de poste, les entreprises, les lieux, les compétences, etc. Ce projet a une excellente aptitude pour d'autres améliorations de visualisation, telles que la comparaison et la cartographie de la différence entre les talents et les entreprises.

3, sites d'achat en ligne

Une autre façon d'améliorer vos compétences en analyse de données nécessaires consiste à supprimer les données sur les produits et les coûts des sites d'achat en ligne. Par exemple, vous pouvez collecter des données et des informations sur les casques Bluetooth tendance sur Flipkart. Et les données collectées sont analysées plus avant pour traiter les informations dont vous avez besoin pour le projet. Il est plus sage de commencer par expérimenter et analyser des données qui utilisent d'abord des algorithmes plus simples. Et ensuite, préparez-vous à vous familiariser avec la conception complexe des données.

4. Plateformes de médias sociaux

On s'attend à ce qu'un analyste de données de niveau débutant récupère les données des sites Web de médias sociaux. Par exemple, vous pouvez collecter des données à partir de sites non conventionnels comme Reddit ou Twitter. La recherche de mots-clés, de votes positifs, de données d'utilisateur, etc., est possible dans Reddit, ce qui vous donne de nombreuses ressources pour une enquête plus approfondie.

Le site Web a gagné en popularité au cours des dernières années pour sa simplicité et sa création de contenu. En tant qu'analyste de données, vous pouvez comparer et analyser des mots-clés populaires avec du contenu à vote positif. Vous pouvez également aller plus loin avec une analyse exploratoire pour vérifier toute corrélation entre eux.

Idées de projets d'analyse de données exploratoires

1. Échelle mondiale du suicide

La prochaine étape dans l'amélioration de vos compétences en data scientist consiste à effectuer une analyse exploratoire des données sur la structure, les modèles et les caractéristiques des données. Par exemple, analysez les ensembles de données qui couvrent le nombre de cas de suicide survenus dans différents pays.

Trouvez également des informations sur presque tout ce sur quoi vous mettez la main, allant de l'année, du sexe, de l'âge à la population et au PIB. Après avoir terminé le processus de collecte de données, essayez de voir si des modèles impliquent des taux de suicide. Si vous vous améliorez dans l'analyse des données, vous pouvez évaluer les pourcentages en fonction de la hausse ou de la baisse des taux de suicide.

2. Rapport des Nations Unies sur le bonheur dans le monde

Par rapport au projet précédent, cette mission concerne le rapport sur le bonheur dans le monde. Ce rapport particulier suit six facteurs principaux qui mesurent le bonheur dans le monde. Les six facteurs sont l'espérance de vie, l'économie, le soutien social, l'absence de corruption, la liberté et la générosité. Plusieurs questions peuvent vous venir à l'esprit en fonction du rapport, ce qui est un excellent exercice pour développer vos compétences d'analyste de données.

La première étape consistera à collecter et extraire les données nécessaires à votre projet. Vous pouvez constater que le rapport est bien organisé et cohérent, ce qui facilite l'analyse. L'objectif principal ici sera d'observer les modèles et la structure des données utilisés pour concevoir le rapport mondial. Sonder pour plus d'informations est le meilleur moyen d'effectuer une analyse complète.

L'utilisation du bon ensemble de données vous permettra d'améliorer vos compétences techniques. Si vous vous retrouvez à faire le vide lorsqu'il s'agit de structures complexes, essayez de réinitialiser l'analyse à votre avantage. Faites en sorte qu'il soit simple, clair et concis d'extraire les informations nécessaires pour atteindre les objectifs de votre projet.

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Idées de projets de visualisation de données

1. Rapport mondial Covid-19

Outre le grattage, le repérage et l'analyse des données, nous devons trouver les moyens de communiquer visuellement nos résultats. Dans ce cas, nous inspecterons le bilan sanitaire Covid-19. Si vous visitez des sites célèbres comme Kaggle, vous avez accès à plusieurs milliers d'ensembles de données Covid-19. La prochaine étape serait de collecter des données et de les supprimer. Rangez les données collectées pour une enquête plus approfondie. Les ensembles de données organisés permettent à l'analyste de visualiser plus facilement les résultats.

Vous pouvez également effectuer diverses comparaisons entre différents pays en fonction du nombre de cas actifs par rapport au nombre de patients récupérés. La production de tableaux et de graphiques sont les éléments critiques nécessaires à la visualisation des résultats. Et si vous voulez approfondir, recherchez des tutoriels en ligne qui peuvent vous aider.

2. Instagram

Peu importe que vous soyez intéressé par les acteurs ou la culture de marque. Ce qui compte, c'est qu'Instagram dispose d'un ensemble unique de données et d'informations sur divers sujets, ce qui en fait un instrument parfait pour la visualisation. Les options disponibles pour analyser cette plate-forme de médias sociaux sont illimitées.

Vous pouvez suivre les changements dans les comptes les plus suivis en temps réel. La création et le développement de diagrammes à barres basés sur les informations recueillies peuvent vous aider à atteindre les objectifs de votre projet. La publicité joue un rôle essentiel dans cette plate-forme de médias sociaux. Même comparer les marques de l'entreprise avec des marques populaires sera un excellent exercice pour renforcer vos compétences techniques.

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Conclusion

Après avoir maîtrisé les compétences nécessaires pour le grattage des données, l'analyse exploratoire et la visualisation des données, vous pouvez vous attendre à améliorer davantage vos capacités d'analyse des données. Vous pouvez commencer par entreprendre des projets d'apprentissage automatique. Certains des projets incluent l'analyse des sentiments, l'analyse prédictive et bien d'autres.

Un élément essentiel à retenir de ce poste est que la pratique le rend parfait. Essayez donc de passer du temps sur des projets plus simples au début pour vous familiariser avec les algorithmes fréquemment utilisés sur les ensembles de données. Ensuite, montez sur votre chemin pour entreprendre des projets plus fous qui peuvent vous aider à grandir dans l'industrie.

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