5 etapas para desenvolver ideias interessantes de projetos de ciência de dados [2022]

Se você já trabalhou em projetos de ciência de dados ou quer, você já tem uma ideia de como pode ser desafiador encontrar ideias interessantes. Os conjuntos de dados usuais disponíveis on-line visam ideias específicas e, portanto, podem oferecer apenas soluções específicas para esses problemas.

Não importa quão grande ou pequeno seja um projeto, ele pode fornecer resultados valiosos, bem como aprendizados. Portanto, é importante constantemente fazer brainstorming e criar novas ideias para projetos para que você possa se manter de pé e continuar aprendendo cada vez mais.

Então, para ter certeza de que podemos simular sempre novas ideias de projeto, criamos um sistema infalível que você pode usar. Ao usar essas etapas, você pode alcançar seu objetivo todas as vezes, sem falhas. E a melhor parte é que você pode usá-lo para garantir que você obtenha o melhor de suas ideias originais também!

Vamos dar uma olhada nestes passos:

Etapas para desenvolver ideias de projetos de ciência de dados

Passo 1 : Faça a pergunta: Por quê?

Estar em uma fase exploratória é uma coisa, enquanto ter um plano exato e detalhado para um projeto é outra completamente diferente. No entanto, uma coisa é de absoluta importância aqui: você precisa se perguntar por que deseja trabalhar em um projeto específico. Se você deseja aprimorar seu currículo ou portfólio, testar suas novas habilidades ou praticar uma habilidade específica de ciência de dados, você precisa estar ciente do objetivo com antecedência.

O acima são apenas alguns exemplos para lhe dar uma idéia de qual pode ser seu objetivo. Você pode ter algo diferente dos exemplos que compartilhamos acima. Ao determinar um plano, você saberá o que deseja alcançar com seu projeto e, portanto, será mais fácil para você ter uma ideia específica.

Passo 2: Faça a pergunta: O quê?

Entre as etapas essenciais para desenvolver ideias de projetos de ciência de dados está esta. Lembre-se de que a ciência de dados é multidisciplinar, e todo cientista de dados tem um domínio específico no qual está mais interessado. Há uma grande chance de você ter um domínio específico de ciência de dados que lhe interessa mais do que outros. Seria melhor se você procurasse fora da ciência de dados por seu interesse e experiência.

Isso ocorre porque, ao aplicar conceitos de ciência de dados, como análise preditiva e visualizações, você deve garantir que eles sejam relevantes para esse campo. Caso contrário, seu trabalho pode se tornar irrelevante para os profissionais dessa área e ninguém quer trabalhar em uma tarefa não relacionada. Outra razão pela qual você deve ter um grande interesse na ideia do projeto e no conjunto de dados é a importância do interesse em si. Quando você está interessado no projeto, não precisa se forçar a começar a trabalhar nele.

Quando uma pessoa começa uma pessoa na qual não está interessada, ela para de se importar com o projeto depois de se esforçar um pouco e deixá-lo no meio do caminho. Isso não apenas desperdiça seu tempo e recursos, mas também dificulta a criação de novas ideias de projetos. Todo projeto de ciência de dados requer esforço na coleta, pesquisa e análise de dados. Portanto, ter um forte interesse nas áreas do projeto é crucial.

Pesquisas sugerem que o processo criativo se torna melhor quando você adiciona restrições a ele. Então, quando você se concentra em áreas específicas de seu interesse, ter ideias inovadoras e inovadoras se torna muito mais confortável.

Checkout: Motivos para se tornar um cientista de dados

Etapa 3: selecione o tópico

Obter inspiração é essencial. Podemos dizer com uma experiência que o melhor método para obter inspiração é através da leitura. Há muitas coisas que você pode ler para se inspirar.

Fontes de leitura:

Postagens do blog/artigos de notícias

Você também pode se inspirar em artigos de jornais locais ou postagens de blog. Por exemplo, você pode determinar se é possível encontrar a localização de uma pessoa por meio de suas pesquisas no Google.

Papéis científicos:

Artigos científicos discutem pesquisas recentes e progresso acadêmico. Eles são uma ótima fonte de inspiração.

Publicações de ciência de dados

Você pode ler periódicos específicos do setor para obter ideias valiosas de projetos. Da mesma forma, você pode ler blogs de ciência de dados para conhecer as tendências do setor.

Outras fontes

Nem todo mundo gosta de ler. Além disso, você não precisa necessariamente ler para obter inspiração para ideias de projetos de ciência de dados. Você pode olhar ao redor em sua vida diária e obter inspiração para ideias de projetos. Muitos cientistas de dados usam esse método para gerar ideias de projetos, e você também pode usá-lo. Programas de TV, filmes ou até mesmo vídeos do YouTube podem ajudá-lo a criar ideias. Os cientistas determinaram os seguintes processos associados ao processo de geração de ideias:

1. Criatividade Combinacional

Nesta forma de criatividade, uma pessoa combina duas (ou mais) ideias existentes para gerar algo completamente novo. Por exemplo, você pode combinar o conjunto de dados de seus anúncios locais do Airbnb e o mercado imobiliário para ver se há uma relação entre o número de anúncios do Airbnb e o preço das casas nessa área.

2. Criatividade Transformacional

Aqui, o profissional pega uma ideia existente e altera um (ou vários) aspectos da mesma para transformar seu significado ou regras. É a forma mais desafiadora de criatividade e é popularmente conhecida como “pensar fora da caixa”. Explicá-lo em palavras é bastante difícil.

3. Criatividade Exploratória

Nesse processo, as pessoas exploram ideias existentes e encontram novos problemas que podem resolver. Um ótimo exemplo de tal situação é o debate entre cientistas de dados autodidatas versus universitários. Você pode descobrir qual deles é mais bem sucedido.

Etapa 4: coletar dados

Um cientista de dados não pode trabalhar sem dados. Para uma nova ideia de projeto, talvez seja necessário usar conjuntos de dados existentes e coletar alguns dados por conta própria. Aqui estão algumas fontes interessantes que você pode usar:

Coleções de conjuntos de dados existentes

Você pode verificar conjuntos de dados populares como AWS, Kaggle, Data.gov, Google Datasets, etc.

Fontes de outras pessoas

Você pode pesquisar no Google projetos semelhantes aos seus e descobrir quais fontes outras pessoas usaram nesses projetos. Pode ser uma excelente maneira de encontrar novas fontes de dados. Outro ótimo método para encontrar fontes não acadêmicas e acadêmicas é Our World in Data. Certifique-se de verificar.

Suas fontes

Você pode coletar dados por meio de implementações de coleta de dados. Mineração de texto, APIs, web scraping e rastreamento de eventos são algumas das técnicas de coleta de dados mais populares.

Etapa 5: traçar um plano

Chegamos à seção final de nossas etapas para desenvolver ideias de projetos de ciência de dados. Depois de concluir todas as etapas acima, você deve recapitular e responder à seguinte pergunta:

Sua ideia de projeto é executável?

Analise todas as coisas que discutimos até agora. Isso significa que você deve começar verificando a meta, seu interesse no projeto, sua experiência e as fontes de dados que você possui. Depois de verificar esses aspectos da execução do seu projeto, considere o seguinte:

Você tem as habilidades para concluir seu projeto de ciência de dados?

Observe que projetos diferentes exigem níveis de habilidade diferentes. Você deve manter suas habilidades e conhecimentos em mente ao escolher a ideia de projeto certa. Além de suas habilidades, você deve considerar a quantidade de tempo que está disposto a gastar no projeto. No final, sua ideia de projeto deve ter um prazo razoável e requisitos específicos em termos de habilidades.

Se a sua ideia de projeto for executável, você terá uma excelente ideia de projeto de ciência de dados por conta própria. Parabéns!

Dicas adicionais

Aqui estão mais algumas dicas para simplificar o processo de geração de ideias:

• Ao apresentar ideias de projetos e planejá-los, lembre-se de gerenciar suas expectativas. Uma técnica famosa entre os profissionais criativos é manter um bloco de notas consigo para anotar uma ideia quando e onde ela lhes ocorrer. Os processos criativos são diferentes dos lógicos. Você pode começar a manter um bloco de notas (ou usar o Evernote em seu smartphone).
• Todas as ideias não são iguais. É um ponto importante a ter em mente ao escolher em qual projeto você deve trabalhar. Lembre-se da etapa final (executabilidade) ao selecionar uma ideia de projeto.
• Discuta suas ideias de projeto com outra pessoa. Essas discussões não apenas ajudam você a ter uma nova perspectiva sobre seus pensamentos, mas também facilitam o pensamento criativo e tornam o processo muito mais simples para você. Você nunca sabe o quão útil a outra pessoa pode se tornar.

Leia também: Salário de cientista de dados na Índia

Aprenda cursos de ciência de dados online das melhores universidades do mundo. Ganhe Programas PG Executivos, Programas de Certificado Avançado ou Programas de Mestrado para acelerar sua carreira.

Conclusão

Ter ideias de projetos é um desafio, mas estamos confiantes de que as dicas acima ajudariam. Esperamos que você tenha achado útil este artigo sobre as etapas para desenvolver ideias de projetos de ciência de dados. Deixe-nos saber o que você achou deste artigo nos comentários abaixo. Adoraríamos ouvir de você.

Se você está curioso para aprender sobre ciência de dados, confira o PG Diploma in Data Science do IIIT-B & upGrad, que é criado para profissionais que trabalham e oferece mais de 10 estudos de caso e projetos, workshops práticos práticos, orientação com especialistas do setor, 1- on-1 com mentores do setor, mais de 400 horas de aprendizado e assistência de trabalho com as principais empresas.