Le 8 migliori idee e argomenti interessanti per progetti di analisi dei dati [per i novellini]

Fare corsi di scienza dei dati è stata una delle migliori e più rassicuranti opzioni di carriera di questa generazione da un po' di tempo ormai. Se sei un aspirante data scientist, dovresti concentrarti maggiormente sul miglioramento delle tue capacità tecniche. In questo modo, aumenterai il tuo livello di abilità come scienziato dei dati. Il modo migliore per praticare la tua arte è intraprendere progetti personali per aumentare le tue conoscenze, abilità e fiducia.

Anche l'analisi dei dati gioca un ruolo significativo nella crescita della tua carriera. Si tratta principalmente di scoprire nuove intuizioni che possono aiutare con il processo decisionale. Anche se chiedi a un analista veterano, ti dirà che l'intuizione che vediamo come consumatori deriva dal duro lavoro. E circa l'80% di tutti gli incarichi di analisi dei dati inizia con la valutazione dei dati. Quindi, uno scienziato dei dati deve saperne di più sull'analisi dei dati e sui suoi tipi.

Stai tranquillo, col passare del tempo; svilupperai le competenze necessarie per raccogliere dati e produrre report basati sui tuoi risultati. Dovresti anche essere in grado di:

• Pulisci i dati web
• Eseguire analisi esplorative
• Elimina i set di dati disordinati
• Comunica visivamente i tuoi risultati.

Tuttavia, la parte più cruciale per diventare un esperto di data scientist è lavorare su vari progetti incentrati sullo scraping dei dati, l'analisi esplorativa e la visualizzazione dei dati. Quindi iniziamo. Ecco alcune delle idee progettuali di cui avrai bisogno per costruire il tuo profilo professionale come data scientist.

Idee per progetti di scraping dei dati

1. Raccolta dei dati del film

Questo progetto per principianti ti aiuterà ad acquisire le competenze necessarie per un data scientist. Il suo scopo principale è raccogliere ed estrarre dati per ulteriori analisi. A tale scopo, è possibile utilizzare il sito Web IMDB per raccogliere informazioni su film, programmi TV, attori, ecc. Il formato di questo sito Web è relativamente coerente e semplifica l'acquisizione dei dati per l'analisi. Inoltre, il progetto ha un grande potenziale per quanto riguarda la raccolta di dati.

2. Siti web di lavoro

Al giorno d'oggi, i dati di scraping dai portali di lavoro vengono utilizzati per la formazione di data scientist per principianti. È perché questi siti Web contengono tipi di dati standard. Puoi anche massimizzare le tue capacità di apprendimento attraverso diverse sessioni di tutorial online. L'obiettivo principale è raccogliere dati e informazioni su titoli di lavoro, aziende, luoghi, competenze, ecc. Questo progetto ha un'ottima attitudine per ulteriori miglioramenti della visualizzazione, come confrontare e mappare la differenza tra talenti e aziende.

3, Siti di acquisti online

Un altro modo per migliorare le competenze di analisi dei dati necessarie è eliminare i dati sui prodotti e sui costi dai siti di shopping online. Ad esempio, puoi raccogliere dati e informazioni sugli auricolari Bluetooth di tendenza su Flipkart. E i dati raccolti vengono ulteriormente analizzati per elaborare le informazioni necessarie per il progetto. È più saggio iniziare a sperimentare e analizzare i dati che utilizzano prima algoritmi più semplici. E poi, apri la strada per metterti a tuo agio con l'intricata progettazione dei dati.

4. Piattaforme di social media

Ci si aspetta che un analista di dati di livello principiante raccolga i dati dai siti Web di social media. Ad esempio, puoi raccogliere dati da siti non convenzionali come Reddit o Twitter. La ricerca di parole chiave, voti positivi, dati utente, ecc. È tutto possibile in Reddit, offrendoti ampie risorse per ulteriori indagini.

Il sito web ha guadagnato popolarità negli ultimi anni per la sua semplicità e la creazione di contenuti. In qualità di analista di dati, puoi confrontare e analizzare le parole chiave popolari con i contenuti votati. Puoi anche fare un ulteriore passo avanti con l'analisi esplorativa per verificare eventuali correlazioni tra di loro.

Idee per progetti di analisi dei dati esplorativi

1. Scala globale del suicidio

Il passaggio successivo per migliorare le tue capacità di scienziato dei dati consiste nell'eseguire un'analisi esplorativa dei dati sulla struttura, i modelli e le caratteristiche dei dati. Ad esempio, analizzare i set di dati che coprono il numero di casi di suicidio che si verificano in diversi paesi.

Inoltre, trova informazioni su quasi tutto ciò su cui metti le mani, che vanno dall'anno, al sesso, all'età, alla popolazione e al PIL. Dopo aver completato il processo di raccolta dei dati, prova a vedere se ci sono schemi che coinvolgono tassi di suicidio. Se si migliora nell'analisi dei dati, è possibile valutare le percentuali in base all'aumento o alla diminuzione dei tassi di suicidio.

2. Rapporto delle Nazioni Unite sulla felicità nel mondo

Rispetto al progetto precedente, questo incarico riguarda il rapporto World Happiness. Questo particolare rapporto tiene traccia di sei fattori principali che misurano la felicità in tutto il mondo. I sei fattori sono l'aspettativa di vita, l'economia, il sostegno sociale, la mancanza di corruzione, la libertà e la generosità. Molteplici domande possono sorgere nella tua mente in base al rapporto, che è un ottimo esercizio per espandere le tue capacità di analista di dati.

Il primo passo sarà raccogliere ed estrarre i dati necessari per il tuo progetto. Puoi trovare il rapporto ben organizzato e coerente, rendendo più facile l'analisi. L'obiettivo principale qui sarà quello di osservare i modelli e la struttura dei dati utilizzati per progettare il rapporto mondiale. La ricerca di ulteriori informazioni è il modo migliore per eseguire un'analisi completa.

L'utilizzo del set di dati corretto ti darà spazio per migliorare le tue capacità tecniche. Se ti ritrovi a disegnare uno spazio vuoto quando si tratta di strutture complesse, prova a ripristinare l'analisi a tuo vantaggio. Rendi semplice, chiaro e conciso estrarre le informazioni necessarie per raggiungere gli obiettivi del tuo progetto.

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Idee per progetti di visualizzazione dei dati

1. Rapporto mondiale Covid-19

Oltre a raschiare, riordinare e analizzare i dati, dobbiamo trovare i mezzi per comunicare visivamente i nostri risultati. In questo caso, esamineremo il rapporto sanitario Covid-19. Se visiti alcuni siti famosi come Kaggle, accedi a diverse migliaia di set di dati Covid-19. Il prossimo passo sarebbe raccogliere i dati e scartarli. Riordina i dati raccolti per ulteriori indagini. I set di dati organizzati facilitano la visualizzazione dei risultati da parte dell'analista.

Puoi anche eseguire vari confronti tra paesi diversi in base al numero di casi attivi rispetto al numero di pazienti guariti. La produzione di grafici e grafici sono gli elementi critici necessari per visualizzare i risultati. E se vuoi approfondire, cerca alcuni tutorial online che possono aiutarti.

2. Instagram

Non importa se sei interessato agli attori o alla cultura del marchio. Ciò che conta è che Instagram abbia un insieme unico di dati e informazioni su vari argomenti, rendendolo uno strumento perfetto per la visualizzazione. Le opzioni disponibili per analizzare questa piattaforma di social media sono illimitate.

Puoi tenere traccia dei cambiamenti negli account più seguiti in tempo reale. La creazione e lo sviluppo di grafici a barre basati sulle informazioni raccolte può aiutare a raggiungere gli obiettivi del progetto. La pubblicità gioca un ruolo essenziale in questa piattaforma di social media. Anche confrontare i marchi dell'azienda con quelli famosi sarà un ottimo esercizio per potenziare le tue capacità tecnologiche.

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Conclusione

Dopo aver acquisito le competenze necessarie per lo scraping dei dati, l'analisi esplorativa e la visualizzazione dei dati, puoi aspettarti di migliorare ulteriormente le tue capacità di analisi dei dati. Puoi iniziare prendendo progetti di machine learning. Alcuni dei progetti includono analisi del sentimento, analisi predittiva e molti altri.

Un elemento vitale da togliere a questo post è che la pratica lo rende perfetto. Quindi, prova inizialmente a dedicare tempo a progetti più semplici per familiarizzare con gli algoritmi che vengono utilizzati frequentemente sui set di dati. Quindi, scala la strada per intraprendere progetti che possono aiutarti a crescere nel settore.

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