5 passaggi per sviluppare idee interessanti per progetti di scienza dei dati [2022]

Che tu abbia già lavorato a progetti di scienza dei dati o lo desideri, hai già un'idea di quanto possa essere difficile trovare idee interessanti. I soliti set di dati disponibili online mirano a idee specifiche e quindi possono offrire solo soluzioni specifiche a tali problemi.

Non importa quanto grande o piccolo sia un progetto, può fornire risultati preziosi e apprendimenti. Quindi, è importante fare costantemente brainstorming e creare nuove idee per progetti in modo da poter rimanere in piedi e continuare ad imparare sempre di più.

Quindi, per assicurarci di poter simulare ogni volta nuove idee di progetto, abbiamo escogitato un sistema infallibile che puoi utilizzare. Utilizzando questi passaggi, puoi raggiungere il tuo obiettivo ogni volta, senza fallo. E la parte migliore è che puoi usarlo per assicurarti di ottenere il meglio anche dalle tue idee originali!

Diamo un'occhiata a questi passaggi:

Passaggi per sviluppare idee per progetti di scienza dei dati

Passaggio 1 : fai la domanda: perché?

Essere in una fase esplorativa è una cosa mentre avere un piano esatto e dettagliato per un progetto è un'altra cosa. Tuttavia, qui una cosa è di assoluta importanza: devi chiederti perché vuoi lavorare su un particolare progetto. Sia che tu voglia migliorare il tuo CV o portfolio, o testare le tue nuove abilità, o praticare una specifica abilità di scienza dei dati, devi essere consapevole dell'obiettivo in anticipo.

Quanto sopra sono solo alcuni esempi per darti un'idea di quale può essere il tuo obiettivo. Puoi avere qualcosa di diverso dagli esempi che abbiamo condiviso sopra. Determinando un piano, sapresti cosa vuoi ottenere con il tuo progetto e, quindi, sarà più facile per te elaborare un'idea specifica.

Passaggio 2: fai la domanda: cosa?

Tra i passaggi essenziali per sviluppare idee per progetti di data science c'è questo. Ricorda che la scienza dei dati è multidisciplinare e ogni scienziato dei dati ha un dominio specifico a cui è più interessato. C'è una grande possibilità che tu abbia un particolare dominio della scienza dei dati che ti interessa più di altri. Sarebbe meglio se cercassi il tuo interesse e la tua esperienza al di fuori della scienza dei dati.

Questo perché quando applichi concetti di data science come l'analisi predittiva e le visualizzazioni, devi assicurarti che siano pertinenti a quel campo. Altrimenti, il tuo lavoro potrebbe diventare irrilevante per i professionisti di quel campo e nessuno vuole lavorare su un'attività non correlata. Un altro motivo per cui dovresti avere un vivo interesse per l'idea del progetto e il set di dati è l'importanza dell'interesse stesso. Quando sei interessato al progetto, non dovresti sforzarti di iniziare a lavorarci.

Quando una persona inizia una persona a cui non è interessata, smette di occuparsi del progetto dopo aver fatto un piccolo sforzo e averlo lasciato a metà. Non solo fa sprecare tempo e risorse, ma ti rende anche difficile trovare nuove idee per progetti. Ogni progetto di scienza dei dati richiede uno sforzo nella raccolta, nella ricerca e nell'analisi dei dati. Quindi avere un forte interesse per i campi del progetto è fondamentale.

La ricerca suggerisce che il processo creativo migliora quando si aggiungono restrizioni ad esso. Quindi, quando ti concentri su aree specifiche di tuo interesse, trovare idee innovative e nuove diventa molto più comodo.

Checkout: motivi per diventare un data scientist

Passaggio 3: seleziona l'argomento

Ottenere ispirazione è essenziale. Possiamo dirti con un'esperienza che il metodo migliore per trarre ispirazione è attraverso la lettura. Ci sono molte cose che puoi leggere per trarre ispirazione.

Fonti di lettura:

Post del blog/Articoli di notizie

Puoi trarre ispirazione anche dagli articoli dei tuoi giornali locali o dai post del blog. Ad esempio, puoi determinare se è possibile trovare la posizione di una persona tramite le sue ricerche su Google.

Articoli scientifici:

Articoli scientifici discutono di ricerche recenti e progressi accademici. Sono un'ottima fonte di ispirazione.

Pubblicazioni di scienza dei dati

Puoi leggere riviste specifiche del settore per ottenere preziose idee per progetti. Allo stesso modo, puoi leggere i blog di scienza dei dati per conoscere le tendenze del settore.

Altre fonti

Non a tutti piace leggere. Inoltre, non devi necessariamente leggere per trarre ispirazione dalle idee di progetti di data science. Puoi guardarti intorno nella tua vita quotidiana e trarre ispirazione per idee di progetto. Molti data scientist utilizzano questo metodo per generare idee di progetto e puoi usarlo anche tu. Programmi TV, film o persino video di YouTube possono aiutarti a creare idee. Gli scienziati hanno determinato i seguenti processi associati al processo di generazione dell'idea:

1. Creatività Combinativa

In questa forma di creatività, una persona combina due (o più) idee esistenti per generare qualcosa di completamente nuovo. Ad esempio, puoi combinare il set di dati dei tuoi annunci Airbnb locali e il mercato immobiliare per vedere se esiste una relazione tra il numero di annunci Airbnb e il prezzo delle case in quella zona.

2. Creatività trasformativa

Qui il professionista prende un'idea esistente e ne modifica uno (o più) aspetti per trasformarne il significato o le regole. È la forma più impegnativa di creatività ed è popolarmente conosciuta come "pensare fuori dagli schemi". Spiegarlo a parole è abbastanza difficile.

3. Creatività esplorativa

In questo processo, le persone esplorano le idee esistenti e trovano nuovi problemi che possono risolvere. Un ottimo esempio di tale situazione è il dibattito tra data scientist autodidatti e studenti universitari. Puoi scoprire quale ha più successo.

Passaggio 4: raccogliere dati

Un data scientist non può lavorare senza dati. Per una nuova idea di progetto, potresti dover utilizzare i set di dati esistenti e raccogliere alcuni dati tu stesso. Ecco alcune interessanti fonti che puoi utilizzare:

Raccolte di set di dati esistenti

Puoi controllare set di dati popolari come AWS, Kaggle, Data.gov, Google Datasets, ecc.

Fonti di altre persone

Puoi cercare su Google progetti simili al tuo e trovare le fonti utilizzate dagli altri in quei progetti. Può essere un ottimo modo per trovare nuove fonti di dati. Un altro ottimo metodo per trovare fonti non accademiche e accademiche è Our World in Data. Assicurati di controllarlo.

Le tue fonti

È possibile raccogliere dati tramite implementazioni di raccolta dati. L'estrazione di testo, le API, il web scraping e il monitoraggio degli eventi sono alcune delle tecniche di raccolta dati più popolari.

Passaggio 5: traccia un piano

Siamo arrivati ​​alla sezione finale dei nostri passaggi per sviluppare idee per progetti di scienza dei dati. Dopo aver completato tutti i passaggi precedenti, dovresti fare un riepilogo e rispondere alla seguente domanda:

La tua idea di progetto è eseguibile?

Analizza tutte le cose di cui abbiamo discusso finora. Ciò significa che dovresti iniziare controllando l'obiettivo, il tuo interesse per il progetto, la tua esperienza e le fonti di dati che hai. Dopo aver verificato questi aspetti dell'esecuzione del progetto, considerare quanto segue:

Hai le competenze per completare il tuo progetto di data science?

Tieni presente che progetti diversi richiedono livelli di abilità diversi. Dovresti tenere a mente le tue capacità e competenze mentre scegli l'idea di progetto giusta. Oltre alle tue capacità, dovresti considerare la quantità di tempo che sei disposto a dedicare al progetto. Alla fine, la tua idea di progetto dovrebbe avere un lasso di tempo ragionevole e requisiti specifici dal punto di vista delle competenze.

Se l'idea del tuo progetto è eseguibile, allora sei riuscito a elaborare da solo un'eccellente idea per un progetto di data science. Congratulazioni!

Suggerimenti aggiuntivi

Ecco altri suggerimenti per semplificare il processo di generazione dell'idea:

• Mentre elabori idee per progetti e li pianifichi, ricorda di gestire le tue aspettative. Una tecnica famosa tra i professionisti creativi è quella di tenere un taccuino con se stessi per annotare un'idea ogni volta e ovunque li colpisca. I processi creativi sono diversi da quelli logici. Puoi iniziare a tenere un blocco note (o utilizzare Evernote sul tuo smartphone).
• Tutte le idee non sono le stesse. È un punto importante da tenere a mente quando si sceglie su quale progetto lavorare. Ricorda il passaggio finale (eseguibilità) mentre selezioni un'idea di progetto.
• Discuti le tue idee di progetto con qualcun altro. Tali discussioni non solo ti aiutano ad avere una nuova prospettiva sui tuoi pensieri, ma facilitano anche il pensiero creativo e rendono il processo molto più semplice per te. Non sai mai quanto possa essere utile l'altra persona.

Leggi anche: Stipendio per data scientist in India

Impara i corsi di scienza dei dati online dalle migliori università del mondo. Guadagna programmi Executive PG, programmi di certificazione avanzati o programmi di master per accelerare la tua carriera.

Conclusione

Trovare idee per progetti è impegnativo, ma siamo fiduciosi che i suggerimenti di cui sopra potrebbero aiutare. Ci auguriamo che tu abbia trovato utile questo articolo sui passaggi per sviluppare idee per progetti di scienza dei dati. Facci sapere cosa ne pensi di questo articolo nei commenti qui sotto. Ci piacerebbe sentirti.

Se sei curioso di conoscere la scienza dei dati, dai un'occhiata al Diploma PG in Data Science di IIIT-B e upGrad, creato per i professionisti che lavorano e offre oltre 10 casi di studio e progetti, workshop pratici pratici, tutoraggio con esperti del settore, 1- on-1 con mentori del settore, oltre 400 ore di apprendimento e assistenza al lavoro con le migliori aziende.