8 Ide & Topik Proyek Analisis Data yang Menyenangkan [Untuk Freshers]

Melakukan kursus Ilmu data telah menjadi salah satu pilihan karir terbaik dan paling meyakinkan dari generasi ini untuk beberapa waktu sekarang. Jika Anda seorang calon ilmuwan data, Anda harus lebih fokus pada peningkatan kemampuan teknis Anda. Dengan melakukan itu, Anda akan meningkatkan tingkat keahlian Anda sebagai ilmuwan data. Cara terbaik untuk melatih seni Anda adalah dengan mengambil proyek pribadi untuk meningkatkan pengetahuan, keterampilan, dan kepercayaan diri Anda.

Menganalisis data juga memainkan peran penting dalam pertumbuhan karir Anda. Ini sebagian besar tentang menemukan wawasan baru yang dapat membantu proses pengambilan keputusan Anda. Bahkan jika Anda bertanya kepada seorang analis veteran, dia akan memberi tahu Anda bahwa intuisi yang kita lihat sebagai konsumen dihasilkan dari kerja keras. Dan sekitar 80% dari semua tugas analisis data dimulai dengan evaluasi data. Jadi, seorang data scientist perlu mengetahui lebih dalam tentang analisis data dan jenis-jenisnya.

Yakinlah, seiring berjalannya waktu; Anda akan mengembangkan keterampilan yang diperlukan untuk mengumpulkan data dan menghasilkan laporan berdasarkan temuan Anda. Anda juga harus dapat:

• Bersihkan data web
• Jalankan analisis eksplorasi
• Hapus set data yang berantakan
• Komunikasikan hasil Anda secara visual.

Namun, bagian terpenting untuk menjadi ilmuwan data yang terampil adalah mengerjakan berbagai proyek yang berfokus pada pengikisan data, analisis eksplorasi, dan visualisasi data. Jadi, mari kita mulai. Berikut adalah beberapa ide proyek yang Anda perlukan untuk membangun profil pekerjaan Anda sebagai ilmuwan data.

Ide Proyek Pengikisan Data

1. Pengumpulan Data Film

Proyek pemula ini akan membantu Anda memperoleh keterampilan yang diperlukan untuk ilmuwan data. Tujuan utamanya adalah untuk mengumpulkan dan mengekstrak data untuk analisis lebih lanjut. Untuk itu, Anda dapat menggunakan situs web IMDB untuk mengumpulkan informasi tentang film populer, acara TV, aktor, dll. Format situs web ini relatif konsisten dan memudahkan untuk memperoleh data untuk dianalisis. Selain itu, proyek ini memiliki potensi besar dalam hal pengumpulan data.

2. Situs Web Pekerjaan

Saat ini, scraping data dari portal pekerjaan digunakan untuk melatih ilmuwan data pemula. Itu karena situs web ini berisi tipe data standar. Anda juga dapat memaksimalkan kemampuan belajar Anda melalui berbagai sesi tutorial online. Tujuan utamanya adalah untuk mengumpulkan data dan informasi tentang jabatan, perusahaan, lokasi, keterampilan, dll. Proyek ini memiliki kemampuan yang sangat baik untuk peningkatan visualisasi lebih lanjut, seperti membandingkan dan memetakan perbedaan antara bakat dan perusahaan.

3, Situs Belanja Online

Cara lain untuk meningkatkan keahlian analisis data Anda yang diperlukan adalah dengan menghapus data produk dan biaya dari situs belanja online. Misalnya, Anda dapat mengumpulkan data dan informasi tentang headset Bluetooth yang sedang tren di Flipkart. Dan data yang dikumpulkan dianalisis lebih lanjut untuk memproses informasi yang Anda butuhkan untuk proyek tersebut. Lebih bijaksana untuk mulai bereksperimen dan menganalisis data yang menggunakan algoritma yang lebih sederhana terlebih dahulu. Dan kemudian, buka jalan Anda untuk merasa nyaman dengan desain data yang rumit.

4. Platform Media Sosial

Seorang analis data tingkat pemula diharapkan untuk mengikis data dari situs media sosial. Misalnya, Anda dapat mengumpulkan data dari situs yang tidak konvensional seperti Reddit atau Twitter. Mencari kata kunci, upvotes, data pengguna, dll., Semua dimungkinkan di Reddit, memberi Anda banyak sumber daya untuk penyelidikan lebih lanjut.

Situs web ini telah mendapatkan popularitas selama beberapa tahun terakhir karena keterusterangan dan pembuatan kontennya. Sebagai analis data, Anda dapat membandingkan dan menganalisis kata kunci populer dengan konten yang dipilih. Anda juga dapat melangkah lebih jauh dengan analisis eksplorasi untuk memeriksa korelasi di antara keduanya.

Ide Proyek Analisis Data Eksplorasi

1. Skala Bunuh Diri Global

Langkah selanjutnya dalam meningkatkan keterampilan ilmuwan data Anda adalah melakukan analisis data eksplorasi pada struktur, pola, dan karakteristik data. Misalnya, analisis kumpulan data yang mencakup jumlah kasus bunuh diri yang terjadi di berbagai negara.

Juga, temukan informasi tentang hampir semua hal yang Anda dapatkan, mulai dari tahun, jenis kelamin, usia hingga populasi dan PDB. Setelah menyelesaikan proses pengumpulan data, coba lihat apakah ada pola yang melibatkan angka bunuh diri. Jika Anda menjadi lebih baik dalam menganalisis data, Anda dapat mengevaluasi persentase berdasarkan naik atau turunnya tingkat bunuh diri.

2. Laporan Kebahagiaan Dunia PBB

Dibandingkan dengan proyek sebelumnya, tugas ini melibatkan laporan Kebahagiaan Dunia. Laporan khusus ini mencatat enam faktor utama yang mengukur kebahagiaan di seluruh dunia. Enam faktor tersebut adalah harapan hidup, ekonomi, dukungan sosial, kurangnya korupsi, kebebasan, dan kedermawanan. Beberapa pertanyaan dapat muncul di benak Anda berdasarkan laporan, yang merupakan latihan yang sangat baik untuk memperluas keterampilan analis data Anda.

Langkah pertama adalah mengumpulkan dan mengekstrak data yang diperlukan untuk proyek Anda. Anda dapat menemukan laporan yang terorganisir dengan baik dan konsisten, sehingga lebih mudah untuk dianalisis. Fokus utama di sini adalah mengamati pola dan struktur data yang digunakan untuk merancang laporan dunia. Menyelidiki informasi lebih lanjut adalah cara terbaik untuk melakukan analisis lengkap.

Memanfaatkan kumpulan data yang tepat akan memberi Anda ruang untuk meningkatkan keterampilan teknis Anda. Jika Anda menemukan diri Anda kosong dalam hal struktur kompleks, coba atur ulang analisis untuk keuntungan Anda. Buatlah sederhana, jelas dan ringkas untuk mengekstrak informasi yang diperlukan yang diperlukan untuk mencapai tujuan proyek Anda.

Terkait: Ide Proyek Ilmu Data Teratas

Ide Proyek Visualisasi Data

1. Laporan Dunia Covid-19

Selain menggores, merapikan, dan menganalisis data, kita harus menemukan cara untuk mengomunikasikan hasil kita secara visual. Dalam hal ini, kami akan memeriksa laporan kesehatan Covid-19. Jika Anda mengunjungi beberapa situs terkenal seperti Kaggle, Anda mendapatkan akses ke beberapa ribu kumpulan data Covid-19. Langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data dan membuangnya. Merapikan data yang terkumpul untuk penyelidikan lebih lanjut. Kumpulan data yang terorganisir memudahkan analis untuk memvisualisasikan hasilnya.

Anda juga dapat melakukan berbagai perbandingan antar negara yang berbeda berdasarkan jumlah kasus aktif vs. jumlah pasien yang sembuh. Memproduksi bagan dan grafik adalah elemen penting yang diperlukan untuk memvisualisasikan hasil. Dan jika Anda ingin menyelam lebih dalam, carilah beberapa tutorial online yang dapat membantu Anda.

2. Instagram

Tidak masalah apakah Anda tertarik pada aktor atau budaya merek. Yang penting adalah Instagram memiliki kumpulan data dan informasi unik tentang berbagai topik, menjadikannya instrumen yang sempurna untuk visualisasi. Pilihan yang tersedia untuk menganalisis platform media sosial ini tidak terbatas.

Anda dapat melacak perubahan di akun yang paling banyak diikuti secara real-time. Membuat dan mengembangkan diagram batang berdasarkan informasi yang dikumpulkan dapat membantu mencapai tujuan proyek Anda. Iklan memainkan peran penting dalam platform media sosial ini. Bahkan membandingkan merek perusahaan dengan merek populer akan menjadi latihan yang sangat baik untuk meningkatkan keterampilan teknologi Anda.

Baca Juga: Ide Proyek Analisis Data Teratas

Kesimpulan

Setelah menguasai keterampilan yang diperlukan untuk pengikisan data, analisis eksplorasi, dan visualisasi data, Anda dapat berharap untuk meningkatkan kemampuan analisis data Anda lebih lanjut. Anda dapat memulai dengan mengambil proyek pembelajaran mesin. Beberapa proyek termasuk analisis sentimen, analisis prediktif, dan banyak lagi.

Elemen penting untuk diambil dari posting ini adalah bahwa latihan membuatnya sempurna. Jadi, coba luangkan waktu untuk proyek yang lebih mudah pada awalnya untuk membiasakan diri dengan algoritme yang sering digunakan pada kumpulan data. Kemudian, naiki jalan Anda untuk mengambil proyek bugger yang dapat membantu Anda tumbuh di industri ini.

Jika Anda ingin tahu tentang mempelajari ilmu data untuk berada di depan kemajuan teknologi yang bergerak cepat, lihat PG Diploma di Ilmu Data upGrad & IIIT-B yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, praktik langsung lokakarya, bimbingan dengan pakar industri, tatap muka dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.