5 étapes pour développer des idées de projets de science des données intéressantes [2022]

Que vous ayez déjà travaillé sur des projets de science des données ou que vous le vouliez, vous savez déjà à quel point il peut être difficile de trouver des idées intéressantes. Les ensembles de données habituels disponibles en ligne ciblent des idées spécifiques et ne peuvent donc offrir que des solutions spécifiques à ces problèmes.

Peu importe la taille d'un projet, il peut fournir des résultats précieux ainsi que des apprentissages. Il est donc important de réfléchir constamment et de créer de nouvelles idées de projets afin que vous puissiez rester debout et continuer à apprendre de plus en plus.

Donc, pour nous assurer que nous pouvons simuler de nouvelles idées de projet à chaque fois, nous avons mis au point un système infaillible que vous pouvez utiliser. En utilisant ces étapes, vous pouvez atteindre votre objectif à chaque fois, sans faute. Et la meilleure partie est que vous pouvez l'utiliser pour vous assurer que vous tirez également le meilleur parti de vos idées originales !

Jetons un coup d'œil à ces étapes :

Étapes pour développer des idées de projets de science des données

Étape 1 : Posez la question : pourquoi ?

Être dans une phase exploratoire est une chose, avoir un plan précis et détaillé d'un projet en est une autre. Cependant, une chose est d'une importance absolue ici : vous devez vous demander pourquoi vous voulez travailler sur un projet particulier. Que vous souhaitiez améliorer votre CV ou votre portfolio, ou tester vos nouvelles compétences, ou pratiquer une compétence spécifique en science des données, vous devez être conscient de l'objectif au préalable.

Ce qui précède ne sont que quelques exemples pour vous donner une idée de ce que votre objectif peut être. Vous pouvez avoir quelque chose de différent des exemples que nous avons partagés ci-dessus. En déterminant un plan, vous saurez ce que vous voulez réaliser avec votre projet, et ainsi, il vous sera plus facile de trouver une idée précise.

Étape 2 : Posez la question : Quoi ?

Parmi les étapes essentielles pour développer des idées de projets de science des données figure celle-ci. N'oubliez pas que la science des données est multidisciplinaire et que chaque scientifique des données a un domaine spécifique qui l'intéresse le plus. Il y a de fortes chances que vous ayez un domaine particulier de la science des données qui vous intéresse plus que les autres. Il serait préférable que vous regardiez en dehors de la science des données pour votre intérêt et votre expertise.

En effet, lorsque vous appliquez des concepts de science des données tels que l'analyse prédictive et les visualisations, vous devez vous assurer qu'ils sont pertinents pour ce domaine. Sinon, votre travail pourrait devenir non pertinent pour les professionnels de ce domaine, et personne ne veut travailler sur une tâche sans rapport. Une autre raison pour laquelle vous devriez avoir un vif intérêt pour l'idée de projet et l'ensemble de données est l'importance de l'intérêt lui-même. Lorsque vous êtes intéressé par le projet, vous n'auriez pas à vous forcer à commencer à travailler dessus.

Lorsqu'une personne commence une personne qui ne l'intéresse pas, elle arrête de se soucier du projet après avoir fait un petit effort et l'a laissé à mi-chemin. Non seulement cela vous fait perdre du temps et des ressources, mais cela vous empêche également de trouver de nouvelles idées de projets. Chaque projet de science des données nécessite des efforts dans la collecte, la recherche et l'analyse des données. Il est donc crucial d'avoir un fort intérêt pour les domaines du projet.

La recherche suggère que le processus créatif s'améliore lorsque vous y ajoutez des restrictions. Ainsi, lorsque vous vous concentrez sur des domaines spécifiques qui vous intéressent, il devient beaucoup plus confortable de proposer des idées innovantes et novatrices.

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Étape 3 : Sélectionnez le sujet

S'inspirer est essentiel. Nous pouvons vous dire par expérience que la meilleure méthode pour trouver l'inspiration est la lecture. Il y a beaucoup de choses que vous pouvez lire pour vous inspirer.

Sources de lecture :

Billets de blog / articles de presse

Vous pouvez également vous inspirer des articles de journaux locaux ou des articles de blog. Par exemple, vous pouvez déterminer s'il est possible de trouver l'emplacement d'une personne grâce à ses recherches Google.

Articles scientifiques:

Les articles scientifiques discutent des recherches récentes et des progrès académiques. Ils sont une excellente source d'inspiration.

Publications en science des données

Vous pouvez lire des revues spécifiques à l'industrie pour obtenir de précieuses idées de projets. De même, vous pouvez lire des blogs sur la science des données pour connaître les tendances du secteur.

Autres ressources

Tout le monde n'aime pas lire. De plus, vous n'avez pas nécessairement besoin de lire pour trouver l'inspiration pour des idées de projets de science des données. Vous pouvez regarder autour de vous dans votre vie quotidienne et trouver l'inspiration pour des idées de projets. De nombreux scientifiques des données utilisent cette méthode pour générer des idées de projet, et vous pouvez également l'utiliser. Les émissions de télévision, les films ou même les vidéos YouTube peuvent vous aider à créer des idées. Les scientifiques ont déterminé les processus suivants qui sont associés au processus de génération d'idées :

1. Créativité combinatoire

Dans cette forme de créativité, une personne combine deux (ou plusieurs) idées existantes pour générer quelque chose de complètement nouveau. Par exemple, vous pouvez combiner l'ensemble de données de vos annonces Airbnb locales et le marché du logement pour voir s'il existe une relation entre le nombre d'annonces Airbnb et le prix des maisons dans cette zone.

2. Créativité transformationnelle

Ici, le professionnel prend une idée existante et en modifie un (ou plusieurs) aspect(s) pour en transformer le sens ou les règles. Il s'agit de la forme de créativité la plus stimulante et est généralement connue sous le nom de "penser hors des sentiers battus". L'expliquer avec des mots est assez difficile.

3. Créativité exploratoire

Dans ce processus, les gens explorent des idées existantes et trouvent de nouveaux problèmes qu'ils peuvent résoudre. Un bon exemple d'une telle situation est le débat entre les data scientists autodidactes et les universitaires. Vous pouvez trouver celui qui a le plus de succès.

Étape 4 : Recueillir des données

Un data scientist ne peut pas travailler sans données. Pour une nouvelle idée de projet, vous devrez peut-être utiliser des ensembles de données existants et collecter vous-même certaines données. Voici quelques sources passionnantes que vous pouvez utiliser :

Collections d'ensembles de données existantes

Vous pouvez vérifier les ensembles de données populaires tels que AWS, Kaggle, Data.gov, Google Datasets, etc.

Sources d'autres personnes

Vous pouvez rechercher sur Google des projets similaires au vôtre et trouver les sources utilisées par d'autres dans ces projets. Cela peut être un excellent moyen de trouver de nouvelles sources de données. Notre monde en données est une autre excellente méthode pour trouver des sources non académiques et académiques. Assurez-vous de le vérifier.

Vos ressources

Vous pouvez collecter des données via des implémentations de collecte de données. L'exploration de texte, les API, le grattage Web et le suivi des événements font partie des techniques de collecte de données les plus populaires.

Étape 5 : tracer un plan

Nous sommes arrivés à la dernière section de nos étapes pour développer des idées de projets de science des données. Une fois que vous avez terminé toutes les étapes ci-dessus, vous devez faire un récapitulatif et répondre à la question suivante :

Votre idée de projet est-elle exécutable ?

Analysez toutes les choses dont nous avons discuté jusqu'à présent. Cela signifie que vous devez commencer par vérifier l'objectif, votre intérêt pour le projet, votre expertise et les sources de données dont vous disposez. Après avoir vérifié ces aspects de l'exécution de votre projet, considérez les points suivants :

Avez-vous les compétences pour mener à bien votre projet de science des données?

Notez que différents projets nécessitent différents niveaux de compétence. Vous devez garder à l'esprit vos compétences et votre expertise lorsque vous choisissez la bonne idée de projet. Outre vos compétences, vous devez tenir compte du temps que vous êtes prêt à consacrer au projet. En fin de compte, votre idée de projet doit avoir un délai raisonnable et des exigences spécifiques en termes de compétences.

Si votre idée de projet est exécutable, vous avez réussi à trouver vous-même une excellente idée de projet de science des données. Toutes nos félicitations!

Conseils supplémentaires

Voici quelques conseils supplémentaires pour simplifier le processus de génération d'idées :

• Lorsque vous proposez des idées de projets et que vous les planifiez, n'oubliez pas de gérer vos attentes. Une technique célèbre parmi les professionnels de la création consiste à garder un bloc-notes avec eux pour écrire une idée quand et où elle les frappe. Les processus créatifs sont différents des processus logiques. Vous pouvez commencer à tenir un bloc-notes (ou utiliser Evernote sur votre smartphone).
• Toutes les idées ne sont pas les mêmes. C'est un point important à garder à l'esprit lors du choix du projet sur lequel vous devriez travailler. Rappelez-vous la dernière étape (exécutable) lors de la sélection d'une idée de projet.
• Discutez de vos idées de projet avec quelqu'un d'autre. De telles discussions vous aident non seulement à avoir une nouvelle perspective sur vos pensées, mais facilitent également la pensée créative et rendent le processus beaucoup plus simple pour vous. Vous ne savez jamais à quel point l'autre personne pourrait s'avérer utile.

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Conclusion

Trouver des idées de projets est un défi, mais nous sommes convaincus que les conseils ci-dessus vous seront utiles. Nous espérons que vous avez trouvé cet article sur les étapes pour développer des idées de projets de science des données utile. Faites-nous savoir ce que vous pensez de cet article dans les commentaires ci-dessous. Nous aimerions recevoir de vos nouvelles.

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