8 najbardziej ekscytujących pomysłów na projekty i tematy dotyczące analizy danych [Dla Freshers]

Przetwarzanie danych Kursy naukowe są od dłuższego czasu jedną z najlepszych i najbardziej uspokajających opcji kariery tego pokolenia. Jeśli jesteś początkującym naukowcem zajmującym się danymi, powinieneś skupić się bardziej na poprawie swoich możliwości technicznych. W ten sposób zwiększysz swój poziom umiejętności jako analityk danych. Najlepszym sposobem na praktykowanie swojej sztuki jest podejmowanie osobistych projektów, aby zwiększyć swoją wiedzę, umiejętności i pewność siebie.

Analiza danych odgrywa również istotną rolę w rozwoju Twojej kariery. Chodzi głównie o odkrywanie nowych spostrzeżeń, które mogą pomóc w procesie podejmowania decyzji. Nawet jeśli zapytasz doświadczonego analityka, powie ci, że intuicja, którą postrzegamy jako konsumenci, wynika z ciężkiej pracy. A około 80% wszystkich zadań związanych z analizą danych zaczyna się od oceny danych. Dlatego badacz danych musi wiedzieć więcej o analizie danych i jej typach.

Bądź pewny, w miarę upływu czasu; rozwiniesz niezbędne umiejętności potrzebne do zbierania danych i tworzenia raportów na podstawie swoich ustaleń. Powinieneś także być w stanie:

• Wyczyść dane internetowe
• Wykonaj analizę eksploracyjną
• Opróżnij zaśmiecone zbiory danych
• Wizualnie komunikuj swoje wyniki.

Jednak najważniejszą częścią stania się wykwalifikowanym naukowcem danych jest praca nad różnymi projektami, które koncentrują się na zbieraniu danych, analizie eksploracyjnej i wizualizacji danych. Więc zacznijmy. Oto kilka pomysłów na projekty, których będziesz potrzebować, aby zbudować swój profil zawodowy jako analityk danych.

Pomysły na projekty pozyskiwania danych

1. Zbieranie danych filmowych

Ten projekt dla początkujących pomoże Ci zdobyć niezbędne umiejętności potrzebne dla analityka danych. Jego głównym celem jest zbieranie i wydobywanie danych do dalszej analizy. W tym celu można wykorzystać witrynę IMDB do zbierania informacji o popularnych filmach, programach telewizyjnych, aktorach itp. Format tej witryny jest stosunkowo spójny i ułatwia pozyskiwanie danych do analizy. Poza tym projekt ma ogromny potencjał, jeśli chodzi o gromadzenie danych.

2. Strony internetowe z ofertami pracy

Obecnie dane z portali pracy są wykorzystywane do szkolenia początkujących analityków danych. Dzieje się tak, ponieważ te strony internetowe zawierają standardowe typy danych. Możesz także zmaksymalizować swoje możliwości uczenia się poprzez różne sesje samouczków online. Głównym celem jest zbieranie danych i informacji o stanowiskach, firmach, lokalizacjach, umiejętnościach itp. Ten projekt ma doskonałą zdolność do dalszych ulepszeń wizualizacji, takich jak porównywanie i mapowanie różnic między talentami a firmami.

3, witryny zakupów online

Innym sposobem na poprawę umiejętności niezbędnych do analizy danych jest usuwanie danych o produktach i kosztach z witryn zakupów online. Na przykład możesz zbierać dane i informacje o popularnych zestawach słuchawkowych Bluetooth na Flipkart. Zebrane dane są następnie analizowane w celu przetworzenia informacji potrzebnych do projektu. Rozsądniej jest zacząć eksperymentować i analizować dane, które używają prostszych algorytmów. A następnie utoruj sobie drogę do wygodnego projektowania skomplikowanych danych.

4. Platformy mediów społecznościowych

Oczekuje się, że analityk danych na poziomie początkującym będzie zbierać dane z serwisów społecznościowych. Na przykład możesz zbierać dane z niekonwencjonalnych witryn, takich jak Reddit czy Twitter. Wyszukiwanie słów kluczowych, głosów za, danych użytkowników itp. jest możliwe w Reddit, co zapewnia obszerne zasoby do dalszego badania.

Strona internetowa zyskała popularność w ciągu ostatnich lat dzięki prostocie i tworzeniu treści. Jako analityk danych możesz porównywać i analizować popularne słowa kluczowe z preferowanymi treściami. Możesz również pójść o krok dalej dzięki analizie eksploracyjnej, aby sprawdzić korelację między nimi.

Pomysły na projekt analizy danych eksploracyjnych

1. Globalna skala samobójstw

Następnym krokiem w doskonaleniu umiejętności analityka danych jest przeprowadzenie eksploracyjnej analizy danych na temat struktury danych, wzorców i cech. Na przykład przeanalizuj zbiory danych, które obejmują liczbę przypadków samobójstw mających miejsce w różnych krajach.

Znajdź również informacje na temat prawie wszystkiego, co masz w ręce, od roku, płci, wieku po populację i PKB. Po zakończeniu procesu zbierania danych spróbuj sprawdzić, czy jakieś wzorce dotyczą wskaźników samobójstw. Jeśli będziesz lepszy w analizowaniu danych, możesz oszacować wartości procentowe na podstawie wzrostu lub spadku wskaźników samobójstw.

2. Raport ONZ o Szczęściu na Świecie

W porównaniu z poprzednim projektem, to zadanie obejmuje raport World Happiness. Ten konkretny raport śledzi sześć głównych czynników mierzących szczęście na całym świecie. Sześć czynników to średnia długość życia, ekonomia, wsparcie społeczne, brak korupcji, wolność i hojność. Na podstawie raportu może pojawić się wiele pytań, co jest doskonałym ćwiczeniem poszerzającym umiejętności analizy danych.

Pierwszym krokiem będzie zebranie i wyodrębnienie danych potrzebnych do Twojego projektu. Możesz uznać, że raport jest dobrze zorganizowany i spójny, co ułatwia analizę. W tym miejscu główny nacisk zostanie położony na obserwowanie wzorców i struktury danych użytych do zaprojektowania raportu światowego. Poszukiwanie większej ilości informacji to najlepszy sposób na przeprowadzenie pełnej analizy.

Korzystanie z odpowiedniego zbioru danych zapewni Ci pole do doskonalenia umiejętności technicznych. Jeśli zauważysz lukę, jeśli chodzi o złożone struktury, spróbuj zresetować analizę na swoją korzyść. Spraw, aby wyodrębnienie niezbędnych informacji potrzebnych do osiągnięcia celów projektu było proste, jasne i zwięzłe.

Powiązane: Najlepsze pomysły na projekty związane z nauką o danych

Pomysły na projekty wizualizacji danych

1. Raport światowy Covid-19

Oprócz skrobania, informowania i analizowania danych musimy znaleźć sposób na wizualne przedstawienie naszych wyników. W takim przypadku będziemy sprawdzać raport o stanie zdrowia Covid-19. Jeśli odwiedzisz niektóre znane witryny, takie jak Kaggle, uzyskasz dostęp do kilku tysięcy zbiorów danych Covid-19. Następnym krokiem byłoby zebranie danych i ich złomowanie. Uporządkuj zebrane dane do dalszego zbadania. Zorganizowane zbiory danych ułatwiają analitykowi wizualizację wyników.

Możesz także przeprowadzić różne porównania między różnymi krajami w oparciu o liczbę aktywnych przypadków w porównaniu z liczbą wyleczonych pacjentów. Tworzenie wykresów i wykresów to kluczowe elementy potrzebne do wizualizacji wyników. A jeśli chcesz zanurkować głębiej, poszukaj kilku samouczków online, które mogą ci pomóc.

2. Instagram

Nie ma znaczenia, czy interesują Cię aktorzy, czy kultura marki. Liczy się to, że Instagram posiada unikalny zestaw danych i informacji na różne tematy, co czyni go idealnym narzędziem do wizualizacji. Dostępne opcje analizy tej platformy mediów społecznościowych są nieograniczone.

Możesz śledzić zmiany na najczęściej obserwowanych kontach w czasie rzeczywistym. Tworzenie i rozwijanie wykresów słupkowych na podstawie zebranych informacji może pomóc w osiągnięciu celów projektu. Reklama odgrywa kluczową rolę na tej platformie mediów społecznościowych. Nawet porównywanie marek firmy z popularnymi markami będzie doskonałym ćwiczeniem, które wzmocni Twoje umiejętności techniczne.

Przeczytaj także: Najlepsze pomysły na projekty dotyczące analizy danych

Wniosek

Po opanowaniu niezbędnych umiejętności potrzebnych do skrobania danych, analizy eksploracyjnej i wizualizacji danych możesz spodziewać się dalszej poprawy umiejętności analizy danych. Możesz zacząć od podjęcia projektów uczenia maszynowego. Niektóre projekty obejmują analizę sentymentu, analizę predykcyjną i wiele innych.

Ważnym elementem, który należy usunąć z tego postu, jest to, że praktyka czyni go doskonałym. Spróbuj więc najpierw poświęcić czas na prostsze projekty, aby zapoznać się z algorytmami, które są często używane w zestawach danych. Następnie wspinaj się na swoją drogę do podejmowania projektów buggerów, które mogą pomóc Ci rozwijać się w branży.

Jeśli jesteś ciekawy, jak uczyć się nauki o danych, aby być przed szybkim postępem technologicznym, sprawdź dyplom PG upGrad i IIIT-B w dziedzinie nauki o danych, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne praktyczne warsztaty, mentoring z ekspertami branżowymi, 1 na 1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.