興味深いデータサイエンスプロジェクトのアイデアを開発するための5つのステップ[2022]

すでにデータサイエンスプロジェクトに取り組んだことがあるか、またはやりたいかどうかにかかわらず、興味深いアイデアを見つけることがどれほど難しいかについてはすでに考えています。 オンラインで利用できる通常のデータセットは特定のアイデアを対象としているため、これらの問題に対する特定の解決策しか提供できません。

プロジェクトがどんなに大きくても小さくても、それは価値ある結果と学習をもたらすことができます。 したがって、常にブレインストーミングを行い、プロジェクトの新しいアイデアを作成して、立ち上がって学習を続けることができるようにすることが重要です。

そこで、毎回新しいプロジェクトのアイデアをシミュレートできるようにするために、使用できる絶対確実なシステムを考案しました。 これらのステップを使用することにより、あなたは間違いなく毎回あなたの目標を達成することができます。 そして最良の部分は、あなたがそれを使ってあなたがあなたのオリジナルのアイデアを最大限に活用することを確実にすることができるということです！

これらの手順を見てみましょう。

データサイエンスプロジェクトのアイデアを開発するための手順

ステップ1 ：質問をする：なぜですか？

探索段階にあることは1つのことですが、プロジェクトの正確で詳細な計画を立てることはまったく別のことです。 ただし、ここで絶対的に重要なことが1つあります。それは、特定のプロジェクトに取り組みたい理由を自問する必要があるということです。 CVまたはポートフォリオを強化する場合でも、新しいスキルをテストする場合でも、特定のデータサイエンススキルを練習する場合でも、事前に目標を認識しておく必要があります。

上記は、あなたの目標が何であるかをあなたに理解させるためのほんの数例です。 上で共有した例とは異なるものを使用できます。 計画を立てることで、プロジェクトで何を達成したいのかがわかるので、具体的なアイデアを思いつくのが簡単になります。

ステップ2：質問をする：何ですか？

データサイエンスプロジェクトのアイデアを開発するための重要なステップの中には、これがあります。 データサイエンスは学際的であり、すべてのデータサイエンティストには、最も関心のある特定のドメインがあることを忘れないでください。他のドメインよりも関心のある特定のデータサイエンスドメインがある可能性が高くなります。 あなたがあなたの興味と専門知識のためにデータサイエンスの外を見たならそれは最高でしょう。

これは、予測分析や視覚化などのデータサイエンスの概念を適用する場合、それらがその分野に関連していることを確認する必要があるためです。 そうしないと、あなたの仕事はその分野の専門家とは無関係になり、誰も無関係な仕事に取り組みたくないかもしれません。 プロジェクトのアイデアとデータセットに強い関心を持つ必要があるもう1つの理由は、関心自体の重要性です。 プロジェクトに興味があるときは、自分でプロジェクトに取り掛かる必要はありません。

人が興味のない人を始めるとき、彼らは少しの努力をしてそれを途中で残した後、プロジェクトのことを気にするのをやめます。 時間とリソースを浪費するだけでなく、新しいプロジェクトのアイデアを思いつくのも難しくなります。 すべてのデータサイエンスプロジェクトには、データの収集、調査、分析に努力が必要です。 したがって、プロジェクトの分野に強い関心を持つことが重要です。

調査によると、クリエイティブなプロセスに制限を加えると、クリエイティブなプロセスが改善されることがわかっています。 したがって、関心のある特定の領域に焦点を当てると、革新的で斬新なアイデアを思いつくことがはるかに快適になります。

チェックアウト：データサイエンティストになる理由

ステップ3：トピックを選択する

インスピレーションを得ることが不可欠です。 インスピレーションを得るための最良の方法は読書を通してであるという経験をもってあなたに伝えることができます。 インスピレーションを得るために読むことができるものはたくさんあります。

ソースを読む：

ブログ投稿/ニュース記事

地元の新聞記事やブログ投稿からもインスピレーションを得ることができます。 たとえば、Google検索でユーザーの現在地を見つけることができるかどうかを判断できます。

科学論文：

科学論文は、最近の研究と学術の進歩について論じています。 それらはインスピレーションを得るための素晴らしい情報源です。

データサイエンスの出版物

業界固有のジャーナルを読んで、貴重なプロジェクトのアイデアを得ることができます。 同様に、データサイエンスのブログを読んで、業界のトレンドを知ることができます。

その他の情報源

誰もが読むのが好きというわけではありません。 さらに、データサイエンスプロジェクトのアイデアのインスピレーションを得るために、必ずしも読む必要はありません。 日常生活の中で周りを見回し、プロジェクトのアイデアのインスピレーションを得ることができます。 多くのデータサイエンティストはこの方法を使用してプロジェクトのアイデアを生成しますが、あなたもそれを使用できます。 テレビ番組、映画、さらにはYouTubeビデオでさえ、アイデアを生み出すのに役立ちます。 科学者は、アイデア生成プロセスに関連する次のプロセスを決定しました。

1.組み合わせの創造性

この形の創造性では、人は2つ（またはそれ以上）の既存のアイデアを組み合わせて、まったく新しいものを生み出します。 たとえば、地元のAirbnbリスティングのデータセットと住宅市場を組み合わせて、Airbnbリスティングの数とその地域の住宅の価格との間に関係があるかどうかを確認できます。

2.変革の創造性

ここで、専門家は既存のアイデアを取り入れ、その意味やルールを変えるために同じものの1つ（またはいくつか）の側面を変更します。 それは創造性の最も挑戦的な形であり、一般に「箱から出して考える」として知られています。 それを言葉で説明するのはかなり難しいです。

3.探索的創造性

このプロセスでは、人々は既存のアイデアを探索し、解決できる新しい問題を見つけます。 このような状況の良い例は、独学のデータサイエンティストと大学で教えられたデータサイエンティストの間の議論です。 どちらがより成功しているかを見つけることができます。

ステップ4：データを収集する

データサイエンティストはデータなしでは仕事をすることができません。 新しいプロジェクトのアイデアについては、既存のデータセットを使用して、自分でデータを収集する必要がある場合があります。 使用できるエキサイティングなソースは次のとおりです。

既存のデータセットコレクション

AWS、Kaggle、Data.gov、GoogleDatasetsなどの人気のあるデータセットを確認できます。

他の人々の情報源

あなたはあなた自身と同様のプロジェクトをグーグルで検索し、他の人がそれらのプロジェクトで使用したソースを見つけることができます。 これは、新しいデータソースを見つけるための優れた方法です。 非学術的および学術的情報源を見つけるためのもう1つの優れた方法は、Our WorldinDataです。 ぜひチェックしてみてください。

あなたの情報源

データ収集の実装を通じてデータを収集できます。 テキストマイニング、API、Webスクレイピング、およびイベントトラッキングは、最も一般的なデータ収集手法の一部です。

ステップ5：計画を立てる

データサイエンスプロジェクトのアイデアを開発するためのステップの最終セクションに到達しました。 上記のすべての手順を完了したら、要約して次の質問に答える必要があります。

プロジェクトのアイデアは実行可能ですか？

これまでに説明したすべてのことを分析します。 つまり、目標、プロジェクトへの関心、専門知識、および所有しているデータソースを確認することから始める必要があります。 プロジェクト実行のこれらの側面を確認した後、次のことを考慮してください。

データサイエンスプロジェクトを完了するスキルはありますか？

プロジェクトが異なれば、必要なスキルレベルも異なることに注意してください。 適切なプロジェクトのアイデアを選択するときは、スキルと専門知識を念頭に置く必要があります。 あなたのスキルとは別に、あなたはあなたがプロジェクトに費やしても構わないと思っている時間を考慮する必要があります。 最終的に、プロジェクトのアイデアには、スキル的に妥当な時間枠と特定の要件が必要です。

プロジェクトのアイデアが実行可能であれば、優れたデータサイエンスプロジェクトのアイデアを自分で思いつくことができます。 おめでとう！

追加のヒント

アイデア生成プロセスを簡素化するためのヒントを次に示します。

• プロジェクトのアイデアを考え出し、その計画を立てるときは、期待を管理することを忘れないでください。 クリエイティブな専門家の間で有名なテクニックは、いつでもどこでもアイデアを思いついたときにメモ帳を持って書き留めることです。 創造的なプロセスは論理的なプロセスとは異なります。 メモ帳の保管を開始できます（またはスマートフォンでEvernoteを使用できます）。
• すべてのアイデアは同じではありません。 どのプロジェクトに取り組むべきかを選択する際に留意することが重要なポイントです。 プロジェクトのアイデアを選択するときは、最後のステップ（実行可能性）を覚えておいてください。
• プロジェクトのアイデアについて他の人と話し合います。 このような話し合いは、自分の考えについて新しい視点を得るのに役立つだけでなく、創造的な思考を促進し、プロセスをはるかに簡単にします。 あなたは他の人がどれほど役立つかわからない。

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結論

プロジェクトのアイデアを思いつくのは難しいですが、上記のヒントが役立つと確信しています。 データサイエンスプロジェクトのアイデアを開発するための手順に関するこの記事がお役に立てば幸いです。 以下のコメントで、この記事についてのご意見をお聞かせください。 あなたからの御一報をお待ちしています。

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