5 kroków do opracowania interesujących pomysłów na projekty związane z nauką o danych [2022]

Niezależnie od tego, czy pracowałeś już nad projektami związanymi z analizą danych, czy chcesz, już wiesz, jak trudne może być znalezienie interesujących pomysłów. Zwykłe zbiory danych dostępne online dotyczą konkretnych pomysłów i dlatego mogą oferować tylko konkretne rozwiązania tych problemów.

Bez względu na to, jak duży lub mały jest projekt, może on dostarczyć zarówno cennych wyników, jak i wiedzy. Dlatego ważne jest, aby nieustannie przeprowadzać burze mózgów i tworzyć nowe pomysły na projekty, abyś mógł pozostać na nogach i uczyć się coraz więcej.

Aby więc mieć pewność, że za każdym razem możemy symulować nowe pomysły projektowe, opracowaliśmy niezawodny system, z którego możesz korzystać. Korzystając z tych kroków, możesz osiągnąć swój cel za każdym razem, bezbłędnie. A najlepsze jest to, że możesz go użyć, aby upewnić się, że wydobędziesz to, co najlepsze z oryginalnych pomysłów!

Rzućmy okiem na te kroki:

Kroki w celu opracowania pomysłów na projekty związane z nauką o danych

Krok 1 : Zadaj pytanie: Dlaczego?

Bycie w fazie eksploracyjnej to jedno, a posiadanie dokładnego i szczegółowego planu projektu to zupełnie co innego. Jednak jedno jest tutaj bezwzględnie ważne: musisz zadać sobie pytanie, dlaczego chcesz pracować nad konkretnym projektem. Niezależnie od tego, czy chcesz ulepszyć swoje CV lub portfolio, przetestować nowe umiejętności, czy też ćwiczyć konkretną umiejętność analizy danych, musisz wcześniej mieć świadomość celu.

Powyższe to tylko kilka przykładów, które dają wyobrażenie o tym, jaki może być Twój cel. Możesz mieć coś innego niż przykłady, które udostępniliśmy powyżej. Ustalając plan, będziesz wiedział, co chcesz osiągnąć swoim projektem, a tym samym łatwiej będzie Ci wpaść na konkretny pomysł.

Krok 2: Zadaj pytanie: co?

Wśród niezbędnych kroków do opracowania pomysłów na projekty związane z nauką o danych jest ten. Pamiętaj, że nauka o danych jest multidyscyplinarna, a każdy naukowiec zajmujący się danymi ma określoną dziedzinę, która go najbardziej interesuje. Istnieje duża szansa, że ​​masz konkretną dziedzinę nauki o danych, która interesuje Cię bardziej niż innych. Najlepiej byłoby, gdybyś szukał zainteresowania i wiedzy poza nauką o danych.

Dzieje się tak, ponieważ gdy stosujesz koncepcje nauki o danych, takie jak analiza predykcyjna i wizualizacje, musisz upewnić się, że są one odpowiednie dla tej dziedziny. W przeciwnym razie twoja praca może stać się nieistotna dla specjalistów z tej dziedziny i nikt nie będzie chciał pracować nad niepowiązanym zadaniem. Innym powodem, dla którego powinieneś być żywo zainteresowany pomysłem na projekt i zbiorem danych, jest znaczenie samego zainteresowania. Gdy jesteś zainteresowany projektem, nie musisz zmuszać się do rozpoczęcia pracy nad nim.

Kiedy dana osoba zaczyna osobę, która nie jest jej zainteresowana, przestaje dbać o projekt po włożeniu odrobiny wysiłku i opuszczeniu go w połowie. Nie tylko marnuje czas i zasoby, ale także utrudnia wymyślanie nowych pomysłów na projekty. Każdy projekt związany z nauką o danych wymaga wysiłku w zakresie gromadzenia, badania i analizy danych. Dlatego duże zainteresowanie dziedzinami projektu ma kluczowe znaczenie.

Badania sugerują, że proces twórczy staje się lepszy, gdy dodasz do niego ograniczenia. Kiedy więc skupisz się na konkretnych obszarach, które Cię interesują, wymyślanie innowacyjnych i nowatorskich pomysłów staje się znacznie wygodniejsze.

Zamówienie: powody, aby zostać analitykiem danych

Krok 3: Wybierz temat

Inspiracja jest niezbędna. Z doświadczeniem możemy powiedzieć, że najlepszą metodą na czerpanie inspiracji jest czytanie. Jest wiele rzeczy, które możesz przeczytać, aby uzyskać inspirację.

Czytanie źródeł:

Wpisy na blogu / Artykuły z wiadomościami

Możesz również czerpać inspirację z lokalnych artykułów prasowych lub postów na blogu. Na przykład możesz określić, czy możliwe jest znalezienie lokalizacji osoby za pomocą jej wyszukiwań w Google.

Publikacje naukowe:

Artykuły naukowe omawiają najnowsze badania i postęp w nauce. Są doskonałym źródłem inspiracji.

Publikacje dotyczące nauki o danych

Możesz czytać czasopisma branżowe, aby uzyskać cenne pomysły na projekty. Podobnie możesz czytać blogi poświęcone analizie danych, aby poznać trendy w branży.

Innych źródeł

Nie każdy lubi czytać. Co więcej, nie musisz koniecznie czytać, aby uzyskać inspirację do pomysłów na projekty związane z nauką o danych. Możesz rozejrzeć się w swoim codziennym życiu i czerpać inspirację do pomysłów na projekty. Wielu analityków danych używa tej metody do generowania pomysłów na projekty, a Ty też możesz jej użyć. Programy telewizyjne, filmy, a nawet filmy z YouTube mogą pomóc w tworzeniu pomysłów. Naukowcy określili następujące procesy, które są związane z procesem generowania pomysłów:

1. Połączona kreatywność

W tej formie kreatywności osoba łączy dwa (lub więcej) istniejące pomysły, aby wygenerować coś zupełnie nowego. Możesz na przykład połączyć zbiór danych swoich lokalnych ofert Airbnb z rynkiem mieszkaniowym, aby sprawdzić, czy istnieje związek między liczbą ofert Airbnb a ceną domów na danym obszarze.

2. Transformacyjna kreatywność

Tutaj profesjonalista bierze istniejący pomysł i zmienia jeden (lub kilka) jego aspektów, aby przekształcić jego znaczenie lub zasady. Jest to najtrudniejsza forma kreatywności i jest powszechnie znana jako „myślenie poza schematem”. Wyjaśnienie tego słowami jest dość trudne.

3. Kreatywność eksploracyjna

W tym procesie ludzie badają istniejące pomysły i znajdują nowe problemy, które mogą rozwiązać. Świetnym przykładem takiej sytuacji jest debata między samoukami analityków danych a naukowcami uniwersyteckimi. Możesz dowiedzieć się, który z nich jest bardziej skuteczny.

Krok 4: Zbierz dane

Naukowiec danych nie może pracować bez danych. W przypadku nowego pomysłu na projekt może być konieczne użycie istniejących zestawów danych i samodzielne zebranie niektórych danych. Oto kilka ekscytujących źródeł, z których możesz skorzystać:

Istniejące kolekcje zbiorów danych

Możesz sprawdzić popularne zestawy danych, takie jak AWS, Kaggle, Data.gov, Google Datasets itp.

Źródła innych ludzi

Możesz wyszukiwać w Google projekty podobne do Twoich i znaleźć źródła, z których korzystali inni w tych projektach. Może to być doskonały sposób na znalezienie nowych źródeł danych. Inną świetną metodą wyszukiwania źródeł nieakademickich i akademickich jest Our World in Data. Koniecznie sprawdź to.

Twoje źródła

Możesz zbierać dane poprzez implementacje zbierania danych. Eksploracja tekstu, interfejsy API, web scraping i śledzenie zdarzeń to jedne z najpopularniejszych technik gromadzenia danych.

Krok 5: Sporządź plan

Dotarliśmy do ostatniej części naszych kroków w celu opracowania pomysłów na projekty dotyczące analizy danych. Po wykonaniu wszystkich powyższych kroków powinieneś zrobić podsumowanie i odpowiedzieć na następujące pytanie:

Czy Twój pomysł na projekt jest wykonalny?

Przeanalizuj wszystkie rzeczy, które omówiliśmy do tej pory. Oznacza to, że powinieneś zacząć od sprawdzenia celu, zainteresowania projektem, wiedzy i posiadanych źródeł danych. Po sprawdzeniu tych aspektów realizacji projektu rozważ następujące kwestie:

Czy masz umiejętności potrzebne do ukończenia projektu z zakresu analizy danych?

Pamiętaj, że różne projekty wymagają różnych poziomów umiejętności. Przy wyborze odpowiedniego pomysłu na projekt należy pamiętać o swoich umiejętnościach i wiedzy. Oprócz swoich umiejętności powinieneś wziąć pod uwagę ilość czasu, jaką chcesz poświęcić na projekt. Ostatecznie Twój pomysł na projekt powinien mieć rozsądne ramy czasowe i określone wymagania pod względem umiejętności.

Jeśli Twój pomysł na projekt jest wykonalny, to sam z powodzeniem wpadłeś na doskonały pomysł na projekt związany z nauką o danych. Gratulacje!

Dodatkowe wskazówki

Oto kilka dodatkowych wskazówek, które uproszczą proces generowania pomysłów:

• Wymyślając pomysły na projekt i planując go, pamiętaj, aby zarządzać swoimi oczekiwaniami. Słynną techniką wśród kreatywnych profesjonalistów jest trzymanie ze sobą notatnika, w którym można zapisywać pomysł zawsze i wszędzie, gdzie ich pojawi się. Procesy twórcze różnią się od logicznych. Możesz zacząć prowadzić notatnik (lub używać Evernote na smartfonie).
• Wszystkie pomysły nie są takie same. Jest to ważna kwestia, o której należy pamiętać przy wyborze projektu, nad którym należy pracować. Zapamiętaj ostatni krok (wykonalność) przy wyborze pomysłu na projekt.
• Porozmawiaj o swoich pomysłach na projekt z kimś innym. Takie dyskusje nie tylko pomagają uzyskać nowe spojrzenie na swoje myśli, ale także ułatwiają kreatywne myślenie i znacznie upraszczają proces. Nigdy nie wiadomo, jak pomocna może okazać się ta druga osoba.

Przeczytaj także: Wynagrodzenie analityka danych w Indiach

Ucz się online kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Wniosek

Wymyślanie pomysłów na projekty jest trudne, ale jesteśmy przekonani, że powyższe wskazówki pomogą. Mamy nadzieję, że ten artykuł dotyczący kroków w celu opracowania pomysłów na projekty związane z nauką o danych okazał się przydatny. Daj nam znać, co myślisz o tym artykule w komentarzach poniżej. Chcielibyśmy usłyszeć od ciebie.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1- on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.