As 8 principais ideias e tópicos de projetos de análise de dados empolgantes [para calouros]

Fazer cursos de Data Science tem sido uma das melhores e mais tranquilizadoras opções de carreira desta geração já há algum tempo. Se você é um aspirante a cientista de dados, deve se concentrar mais em melhorar seus recursos técnicos. Ao fazer isso, você estará aumentando seu nível de habilidade como cientista de dados. A melhor maneira de praticar sua arte é assumir projetos pessoais para aumentar seu conhecimento, habilidades e confiança.

A análise de dados também desempenha um papel significativo no crescimento de sua carreira. Trata-se principalmente de descobrir novos insights que podem ajudar no seu processo de tomada de decisão. Mesmo se você perguntar a um analista veterano, ele lhe dirá que a intuição que vemos como consumidores resulta de muito trabalho. E cerca de 80% de todas as atribuições de análise de dados começam com a avaliação de dados. Portanto, um cientista de dados precisa saber mais sobre análise de dados e seus tipos.

Fique tranquilo, com o passar do tempo; você desenvolverá as habilidades necessárias para coletar dados e produzir relatórios com base em suas descobertas. Você também deve ser capaz de:

• Limpe os dados da web
• Executar análise exploratória
• Liberar conjuntos de dados desordenados
• Comunique visualmente seus resultados.

No entanto, a parte mais crucial de se tornar um cientista de dados qualificado é trabalhar em vários projetos que se concentram na extração de dados, análise exploratória e visualização de dados. Então vamos começar. Aqui estão algumas das ideias de projetos que você precisará para construir seu perfil de trabalho como cientista de dados.

Ideias de Projetos de Raspagem de Dados

1. Coleta de dados do filme

Este projeto iniciante ajudará você a obter as habilidades necessárias para um cientista de dados. Seu objetivo principal é coletar e extrair dados para análise posterior. Para isso, você pode usar o site do IMDB para coletar informações sobre filmes populares, programas de TV, atores, etc. O formato deste site é relativamente consistente e facilita a obtenção de dados para análise. Além disso, o projeto tem um grande potencial no que diz respeito à coleta de dados.

2. Sites de emprego

Atualmente, a extração de dados de portais de empregos é usada para treinar cientistas de dados iniciantes. É porque esses sites contêm tipos de dados padrão. Você também pode maximizar seus recursos de aprendizado por meio de diferentes sessões de tutoriais online. O objetivo principal é coletar dados e informações sobre cargos, empresas, localizações, habilidades, etc. Este projeto tem uma excelente aptidão para melhorias adicionais de visualização, como comparar e mapear a diferença entre talentos e empresas.

3, Sites de compras on-line

Outra maneira de melhorar seu conjunto de habilidades de análise de dados necessário é descartar dados de produtos e custos de sites de compras online. Por exemplo, você pode coletar dados e informações sobre os fones de ouvido Bluetooth em alta no Flipkart. E os dados coletados são analisados ​​posteriormente para processar as informações necessárias para o projeto. É mais sensato começar a experimentar e analisar dados que usam algoritmos mais diretos primeiro. E então, prepare seu caminho para se familiarizar com o design de dados intrincado.

4. Plataformas de mídia social

Espera-se que um analista de dados de nível iniciante colete dados de sites de mídia social. Por exemplo, você pode coletar dados de sites não convencionais como Reddit ou Twitter. A pesquisa de palavras-chave, votos positivos, dados do usuário etc. é possível no Reddit, oferecendo amplos recursos para investigações adicionais.

O site ganhou popularidade nos últimos anos por sua simplicidade e criação de conteúdo. Como analista de dados, você pode comparar e analisar palavras-chave populares com conteúdo votado. Você também pode dar um passo adiante com a análise exploratória para verificar qualquer correlação entre eles.

Ideias de Projeto de Análise Exploratória de Dados

1. Escala Global de Suicídio

O próximo passo para melhorar suas habilidades de cientista de dados é realizar uma análise exploratória de dados sobre a estrutura, os padrões e as características dos dados. Por exemplo, analise os conjuntos de dados que cobrem o número de casos de suicídio ocorridos em diferentes países.

Além disso, encontre informações sobre quase tudo o que você tem em mãos, desde o ano, sexo, idade, população e PIB. Depois de concluir o processo de coleta de dados, tente ver se algum padrão envolve taxas de suicídio. Se você melhorar na análise de dados, poderá avaliar as porcentagens com base no aumento ou queda nas taxas de suicídio.

2. Relatório Mundial da Felicidade da ONU

Em comparação com o projeto anterior, esta tarefa envolve o relatório World Happiness. Este relatório em particular acompanha seis fatores principais que medem a felicidade em todo o mundo. Os seis fatores são expectativa de vida, economia, apoio social, falta de corrupção, liberdade e generosidade. Várias perguntas podem surgir em sua mente com base no relatório, que é um excelente exercício para expandir suas habilidades de analista de dados.

O primeiro passo será coletar e extrair os dados necessários para o seu projeto. Você pode achar o relatório bem organizado e consistente, facilitando a análise. O foco principal aqui será observar os padrões e a estrutura de dados usados ​​para projetar o relatório mundial. Sondar para obter mais informações é a melhor maneira de realizar uma análise completa.

A utilização do conjunto de dados correto lhe dará espaço para aprimorar suas habilidades técnicas. Se você se deparar com uma lacuna quando se trata de estruturas complexas, tente redefinir a análise a seu favor. Torne simples, claro e conciso a extração das informações necessárias para atingir os objetivos do seu projeto.

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Ideias de Projetos de Visualização de Dados

1. Relatório Mundial Covid-19

Além de raspar, organizar e analisar os dados, temos que encontrar os meios para comunicar nossos resultados visualmente. Nesse caso, estaremos inspecionando o relatório de saúde do Covid-19. Se você visitar alguns sites famosos como o Kaggle, terá acesso a vários milhares de conjuntos de dados do Covid-19. O próximo passo seria coletar dados e descartá-los. Arrume os dados coletados para uma investigação mais aprofundada. Conjuntos de dados organizados tornam mais fácil para o analista visualizar os resultados.

Você também pode realizar várias comparações entre diferentes países com base no número de casos ativos versus o número de pacientes recuperados. A produção de tabelas e gráficos são os elementos críticos necessários para visualizar os resultados. E se você quiser se aprofundar, procure alguns tutoriais online que podem te ajudar.

2. Instagram

Não importa se você está interessado em atores ou cultura de marca. O que importa é que o Instagram possui um conjunto único de dados e informações sobre diversos temas, tornando-o um instrumento perfeito para visualização. As opções disponíveis para analisar esta plataforma de mídia social são ilimitadas.

Você pode acompanhar as alterações nas contas mais seguidas em tempo real. Criar e desenvolver gráficos de barras com base nas informações coletadas pode ajudar a atingir os objetivos do seu projeto. A publicidade desempenha um papel essencial nesta plataforma de mídia social. Mesmo comparar as marcas da empresa com marcas populares será um excelente exercício para ampliar suas habilidades tecnológicas.

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Conclusão

Depois de dominar as habilidades necessárias para raspagem de dados, análise exploratória e visualização de dados, você pode melhorar ainda mais suas habilidades de análise de dados. Você pode começar assumindo projetos de aprendizado de máquina. Alguns dos projetos incluem análise de sentimentos, análise preditiva e muito mais.

Um elemento vital a ser tirado deste post é que a prática o torna perfeito. Portanto, tente gastar tempo em projetos mais diretos no início para se acostumar com algoritmos que são usados ​​com frequência em conjuntos de dados. Então, escale seu caminho para assumir projetos ruins que podem ajudá-lo a crescer no setor.

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