흥미로운 데이터 과학 프로젝트 아이디어를 개발하는 5단계 [2022]

이미 데이터 과학 프로젝트에 참여했든 하고 싶든 간에 흥미로운 아이디어를 찾는 것이 얼마나 어려운 일인지 이미 알고 있을 것입니다. 온라인에서 사용 가능한 일반적인 데이터 세트는 특정 아이디어를 대상으로 하므로 해당 문제에 대한 특정 솔루션만 제공할 수 있습니다.

프로젝트가 크든 작든 간에 학습은 물론 가치 있는 결과를 제공할 수 있습니다. 따라서 프로젝트에 대한 새로운 아이디어를 지속적으로 브레인스토밍하고 생성하여 계속 발을 딛고 계속해서 더 많이 배울 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

그래서 매번 새로운 프로젝트 아이디어를 시뮬레이트할 수 있도록 여러분이 사용할 수 있는 완벽한 시스템을 고안했습니다. 이 단계를 사용하면 실패 없이 매번 목표에 도달할 수 있습니다. 그리고 가장 좋은 점은 이를 사용하여 독창적인 아이디어를 최대한 활용할 수 있다는 것입니다!

다음 단계를 살펴보겠습니다.

데이터 과학 프로젝트 아이디어를 개발하는 단계

1단계 : 질문하기: 왜?

탐색 단계에 있는 것과 프로젝트에 대한 정확하고 상세한 계획을 갖는 것은 완전히 다른 문제입니다. 그러나 여기서 절대적으로 중요한 한 가지는 특정 프로젝트에서 작업하려는 이유를 스스로에게 물어봐야 합니다. 이력서 또는 포트폴리오를 향상시키거나, 새로운 기술을 테스트하거나, 특정 데이터 과학 기술을 연습하려는 경우 사전에 목표를 인식해야 합니다.

위의 내용은 목표가 무엇인지에 대한 아이디어를 제공하는 몇 가지 예일 뿐입니다. 위에서 공유한 예와 다른 것을 가질 수 있습니다. 계획을 결정하면 프로젝트로 달성하고자 하는 것이 무엇인지 알게 되므로 특정 아이디어를 떠올리기가 더 쉬울 것입니다.

2단계: 질문하기: 무엇?

데이터 과학 프로젝트 아이디어를 개발하기 위한 필수 단계 중 하나가 바로 이 단계입니다. 데이터 과학은 다학문적이며 모든 데이터 과학자에게는 가장 관심 있는 특정 영역이 있다는 것을 기억하십시오. 다른 사람보다 더 관심이 있는 특정 데이터 과학 영역이 있을 가능성이 큽니다. 관심과 전문 지식을 위해 데이터 과학 외부를 찾는 것이 가장 좋습니다.

예측 분석 및 시각화와 같은 데이터 과학 개념을 적용할 때 해당 분야와 관련이 있는지 확인해야 하기 때문입니다. 그렇지 않으면 귀하의 작업이 해당 분야의 전문가와 관련이 없게 될 수 있으며 아무도 관련 없는 작업을 하고 싶어하지 않습니다. 프로젝트 아이디어와 데이터셋에 예리한 관심을 가져야 하는 또 다른 이유는 관심 자체의 중요성입니다. 당신이 프로젝트에 관심이 있을 때, 당신은 그 일을 시작하도록 강요할 필요가 없을 것입니다.

관심이 없는 사람에게 시작하면, 약간의 노력을 들이고 중간에 그만두고 나서는 관심을 멈춘다. 시간과 자원을 낭비할 뿐만 아니라 새로운 프로젝트 아이디어를 떠올리는 것도 어렵게 만듭니다. 모든 데이터 과학 프로젝트에는 데이터 수집, 연구 및 분석에 대한 노력이 필요합니다. 따라서 프로젝트의 분야에 강한 관심을 갖는 것이 중요합니다.

연구 에 따르면 창작 과정에 제한을 추가하면 창작 과정이 더 좋아집니다. 따라서 특정 관심 분야에 집중할 때 혁신적이고 참신한 아이디어를 떠올리는 것이 훨씬 더 편안해집니다.

체크아웃: 데이터 과학자가 되어야 하는 이유

3단계: 주제 선택

영감을 얻는 것은 필수적입니다. 영감을 얻는 가장 좋은 방법은 독서라는 경험을 통해 알려드릴 수 있습니다. 영감을 얻기 위해 읽을 수 있는 많은 것들이 있습니다.

읽기 출처:

블로그 게시물 / 뉴스 기사

지역 신문 기사나 블로그 게시물에서도 영감을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 Google 검색을 통해 사람의 위치를 ​​찾는 것이 가능한지 결정할 수 있습니다.

과학 논문:

과학 논문은 최근 연구 및 학문적 발전에 대해 논의합니다. 영감을 얻을 수 있는 훌륭한 소스입니다.

데이터 과학 출판물

산업별 저널을 읽고 귀중한 프로젝트 아이디어를 얻을 수 있습니다. 마찬가지로 데이터 과학 블로그를 읽고 업계 동향을 알 수 있습니다.

기타 출처

모든 사람이 읽기를 좋아하는 것은 아닙니다. 또한 데이터 과학 프로젝트 아이디어에 대한 영감을 얻기 위해 반드시 읽을 필요는 없습니다. 일상에서 주변을 둘러보고 프로젝트 아이디어에 대한 영감을 얻을 수 있습니다. 많은 데이터 과학자들이 이 방법을 사용하여 프로젝트 아이디어를 생성하고 여러분도 사용할 수 있습니다. TV 프로그램, 영화 또는 YouTube 동영상도 아이디어를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 과학자들은 아이디어 생성 프로세스와 관련된 다음 프로세스를 결정했습니다.

1. 조합의 창의성

이러한 형태의 창의성에서 사람은 두 개(또는 그 이상)의 기존 아이디어를 결합하여 완전히 새로운 것을 생성합니다. 예를 들어, 지역 에어비앤비 목록의 데이터세트와 주택 시장을 결합하여 해당 지역의 에어비앤비 목록 수와 주택 가격 사이에 관계가 있는지 확인할 수 있습니다.

2. 변혁적 창의성

여기에서 전문가는 기존 아이디어를 취하고 의미 또는 규칙을 변형하기 위해 동일한 측면 중 하나(또는 여러 개)를 변경합니다. 이것은 창의성의 가장 도전적인 형태이며 일반적으로 '즉각적인 사고'로 알려져 있습니다. 말로 설명하기는 상당히 어렵습니다.

3. 탐색적 창의성

이 과정에서 사람들은 기존 아이디어를 탐색하고 해결할 수 있는 새로운 문제를 찾습니다. 이러한 상황의 좋은 예는 독학 데이터 과학자와 대학 교육 간의 논쟁입니다. 어느 쪽이 더 성공적인지 알 수 있습니다.

4단계: 데이터 수집

데이터 과학자는 데이터 없이는 일할 수 없습니다. 새로운 프로젝트 아이디어의 경우 기존 데이터 세트를 사용하고 일부 데이터를 직접 수집해야 할 수도 있습니다. 다음은 사용할 수 있는 몇 가지 흥미로운 소스입니다.

기존 데이터 세트 컬렉션

AWS, Kaggle, Data.gov, Google Datasets 등 인기 데이터셋을 확인할 수 있습니다.

다른 사람들의 출처

자신의 프로젝트와 유사한 프로젝트를 구글링하고 다른 사람들이 해당 프로젝트에서 사용한 소스를 찾을 수 있습니다. 새로운 데이터 소스를 찾는 훌륭한 방법이 될 수 있습니다. 비학문적 및 학술적 출처를 찾는 또 다른 훌륭한 방법은 Our World in Data입니다. 꼭 확인하세요.

당신의 소스

데이터 수집 구현을 통해 데이터를 수집할 수 있습니다. 텍스트 마이닝, API, 웹 스크래핑 및 이벤트 추적은 가장 널리 사용되는 데이터 수집 기술입니다.

5단계: 계획 수립

데이터 과학 프로젝트 아이디어를 개발하기 위한 단계의 마지막 섹션에 도달했습니다. 위의 모든 단계를 완료한 후 요약을 수행하고 다음 질문에 답해야 합니다.

프로젝트 아이디어가 실행 가능합니까?

지금까지 논의한 모든 내용을 분석합니다. 즉, 목표, 프로젝트에 대한 관심, 전문 지식 및 보유한 데이터 소스를 확인하는 것부터 시작해야 합니다. 프로젝트 실행의 이러한 측면을 확인한 후 다음을 고려하십시오.

데이터 과학 프로젝트를 완료할 수 있는 기술이 있습니까?

프로젝트마다 다른 기술 수준이 필요합니다. 올바른 프로젝트 아이디어를 선택하는 동안 기술과 전문성을 염두에 두어야 합니다. 기술 외에도 프로젝트에 기꺼이 투자할 시간을 고려해야 합니다. 결국, 프로젝트 아이디어에는 합리적인 기간과 기술적인 특정 요구 사항이 있어야 합니다.

프로젝트 아이디어가 실행 가능하다면 스스로 훌륭한 데이터 과학 프로젝트 아이디어를 성공적으로 생각해낸 것입니다. 축하합니다!

추가 팁

다음은 아이디어 생성 프로세스를 단순화하는 몇 가지 추가 팁입니다.

• 프로젝트 아이디어를 떠올리고 계획을 세울 때 기대치를 관리하는 것을 잊지 마십시오. 크리에이티브 전문가들 사이에서 유명한 기술은 메모장을 휴대하여 언제 어디서나 떠오르는 아이디어를 기록하는 것입니다. 창의적 프로세스는 논리적 프로세스와 다릅니다. 메모장을 유지하거나 스마트폰에서 Evernote를 사용할 수 있습니다.
• 모든 아이디어는 동일하지 않습니다. 작업해야 할 프로젝트를 선택할 때 염두에 두어야 할 중요한 사항입니다. 프로젝트 아이디어를 선택할 때 마지막 단계(실행 가능성)를 기억하십시오.
• 다른 사람과 프로젝트 아이디어를 논의하십시오. 그러한 토론은 생각에 대한 새로운 관점을 얻는 데 도움이 될 뿐만 아니라 창의적인 사고를 촉진하고 프로세스를 훨씬 간단하게 만듭니다. 다른 사람이 얼마나 도움이 되는지 알 수 없습니다.

또한 읽기: 인도의 데이터 과학자 급여

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결론

프로젝트 아이디어를 떠올리는 것은 어려운 일이지만 위의 팁이 도움이 될 것이라고 확신합니다. 데이터 과학 프로젝트 아이디어를 개발하는 단계에 대한 이 문서가 유용했기를 바랍니다. 아래 의견에서 이 기사에 대해 어떻게 생각하는지 알려주십시오. 여러분의 의견을 듣고 싶습니다.

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