5 pași pentru a dezvolta idei interesante de proiecte pentru știința datelor [2022]

Indiferent dacă ați lucrat deja la proiecte de știință a datelor sau doriți, aveți deja o idee despre cât de dificil poate fi să găsiți idei interesante. Seturile de date obișnuite disponibile online vizează idei specifice și, prin urmare, pot oferi doar soluții specifice la aceste probleme.

Indiferent cât de mare sau mic este un proiect, acesta poate oferi rezultate valoroase, precum și învățare. Așadar, este important să faci brainstorming în mod constant și să creezi idei noi pentru proiecte, astfel încât să poți rămâne pe picioare și să înveți din ce în ce mai mult.

Așadar, pentru a ne asigura că putem simula noi idei de proiecte de fiecare dată, am venit cu un sistem sigur pe care îl puteți utiliza. Folosind acești pași, îți poți atinge obiectivul de fiecare dată, fără greș. Și cea mai bună parte este că îl puteți folosi pentru a vă asigura că obțineți tot ce este mai bun din ideile dvs. originale!

Să aruncăm o privire la acești pași:

Pași pentru dezvoltarea ideilor de proiecte pentru știința datelor

Pasul 1 : Pune întrebarea: De ce?

A fi într-o fază de explorare este un lucru, în timp ce a avea un plan exact și detaliat pentru un proiect este cu totul altceva. Cu toate acestea, un lucru este de o importanță absolută aici: trebuie să vă întrebați de ce doriți să lucrați la un anumit proiect. Indiferent dacă doriți să vă îmbunătățiți CV-ul sau portofoliul, fie că doriți să vă testați noile abilități, fie că doriți să exersați o anumită abilitate de știință a datelor, trebuie să fiți conștient de obiectiv în prealabil.

Cele de mai sus sunt doar câteva exemple pentru a vă oferi o idee despre scopul dvs. Puteți avea ceva diferit de exemplele pe care le-am împărtășit mai sus. Prin stabilirea unui plan, ați ști ce doriți să realizați cu proiectul dvs. și, astfel, vă va fi mai ușor să veniți cu o idee specifică.

Pasul 2: Pune întrebarea: Ce?

Printre pașii esențiali pentru dezvoltarea ideilor de proiecte de știință a datelor se numără și acesta. Amintiți-vă că știința datelor este multidisciplinară și fiecare om de știință a datelor are un domeniu specific de care sunt cel mai interesați. Există șanse mari să aveți un anumit domeniu al științei datelor care vă interesează mai mult decât pe alții. Cel mai bine ar fi să te uiți în afara științei datelor pentru interesul și expertiza ta.

Asta pentru că atunci când aplicați concepte de știință a datelor, cum ar fi analiza predictivă și vizualizările, trebuie să vă asigurați că acestea sunt relevante pentru acel domeniu. În caz contrar, munca ta ar putea deveni irelevantă pentru profesioniștii din domeniu și nimeni nu vrea să lucreze la o sarcină care nu are legătură. Un alt motiv pentru care ar trebui să fiți interesat de ideea de proiect și de setul de date este importanța interesului în sine. Când ești interesat de proiect, nu ar trebui să te forțezi să începi să lucrezi la el.

Când o persoană începe o persoană de care nu este interesată, ei încetează să-i pese de proiect după ce a depus puțin efort și l-a lăsat la jumătatea drumului. Nu numai că vă irosește timpul și resursele, dar vă îngreunează și să veniți cu noi idei de proiecte. Fiecare proiect de știință a datelor necesită efort în colectarea, cercetarea și analiza datelor. Deci, a avea un interes puternic pentru domeniile proiectului este crucial.

Cercetările sugerează că procesul creativ devine mai bun atunci când îi adăugați restricții. Deci, atunci când vă concentrați pe anumite domenii de interes, venirea cu idei inovatoare și noi devine mult mai confortabilă.

Checkout: Motive pentru a deveni un cercetător de date

Pasul 3: Selectați subiectul

A obține inspirație este esențială. Vă putem spune cu o experiență că cea mai bună metodă de a vă inspira este prin lectura. Există multe lucruri pe care le poți citi pentru a te inspira.

Surse de citire:

Articole de blog / Articole de știri

Vă puteți inspira și din articolele din ziarele locale sau din postările de blog. De exemplu, puteți determina dacă este posibil să găsiți locația unei persoane prin căutările sale pe Google.

Lucrări științifice:

Lucrările științifice discută cercetările recente și progresul academic. Sunt o sursă excelentă de inspirație.

Publicații Data Science

Puteți citi jurnale specifice industriei pentru a obține idei valoroase de proiecte. În mod similar, puteți citi bloguri de știință a datelor pentru a cunoaște tendințele industriei.

Alte surse

Nu tuturor le place să citească. Mai mult, nu trebuie neapărat să citiți pentru a vă inspira pentru ideile de proiecte de știință a datelor. Puteți privi în jur în viața de zi cu zi și vă puteți inspira pentru idei de proiecte. Mulți cercetători de date folosesc această metodă pentru a genera idei de proiecte și o puteți folosi și dvs. Emisiunile TV, filmele sau chiar videoclipurile YouTube vă pot ajuta să creați idei. Oamenii de știință au determinat următoarele procese care sunt asociate cu procesul de generare a ideilor:

1. Creativitate combinațională

În această formă de creativitate, o persoană combină două (sau mai multe) idei existente pentru a genera ceva complet nou. De exemplu, puteți combina setul de date din înregistrările dvs. locale Airbnb și piața imobiliară pentru a vedea dacă există o relație între numărul de înregistrări Airbnb și prețul caselor din zona respectivă.

2. Creativitatea transformațională

Aici, profesionistul preia o idee existentă și schimbă unul (sau mai multe) aspecte ale acesteia pentru a-i transforma sensul sau regulile. Este cea mai provocatoare formă de creativitate și este cunoscută în mod popular sub numele de „gândirea din cutie”. Explicarea în cuvinte este destul de dificilă.

3. Creativitatea exploratorie

În acest proces, oamenii explorează ideile existente și găsesc noi probleme pe care le pot rezolva. Un exemplu excelent al unei astfel de situații este dezbaterea dintre oamenii de știință de date autodidacți vs. predați universitar. Puteți găsi care dintre ele are mai mult succes.

Pasul 4: Adunați date

Un cercetător de date nu poate lucra fără date. Pentru o nouă idee de proiect, s-ar putea să trebuiască să utilizați seturile de date existente și să colectați anumite date. Iată câteva surse interesante pe care le puteți folosi:

Colecții de seturi de date existente

Puteți verifica seturi de date populare, cum ar fi AWS, Kaggle, Data.gov, Google Datasets etc.

Sursele altor oameni

Puteți căuta pe google proiecte similare cu ale dvs. și puteți găsi ce surse au folosit alții în acele proiecte. Poate fi o modalitate excelentă de a găsi noi surse de date. O altă metodă grozavă de a găsi surse non-academice și academice este Our World in Data. Asigurați-vă că îl verificați.

Sursele tale

Puteți colecta date prin implementări de colectare a datelor. Text mining, API-urile, web scraping și urmărirea evenimentelor sunt unele dintre cele mai populare tehnici de colectare a datelor.

Pasul 5: Elaborați un plan

Am ajuns la secțiunea finală a pașilor noștri pentru a dezvolta idei de proiecte de știință a datelor. După ce ați parcurs toți pașii de mai sus, ar trebui să faceți o recapitulare și să răspundeți la următoarea întrebare:

Ideea ta de proiect este executabilă?

Analizați toate lucrurile despre care am discutat până acum. Aceasta înseamnă că ar trebui să începeți prin a verifica obiectivul, interesul pentru proiect, expertiza și sursele de date pe care le aveți. După ce ați verificat aceste aspecte ale execuției proiectului, luați în considerare următoarele:

Aveți abilitățile pentru a vă finaliza proiectul de știință a datelor?

Rețineți că diferitele proiecte necesită niveluri de calificare diferite. Ar trebui să țineți cont de abilitățile și experiența dvs. atunci când alegeți ideea de proiect potrivită. Pe lângă abilitățile dvs., ar trebui să luați în considerare cantitatea de timp pe care sunteți dispus să o petreceți proiectului. În cele din urmă, ideea dvs. de proiect ar trebui să aibă un interval de timp rezonabil și cerințe specifice din punct de vedere al competențelor.

Dacă ideea dvs. de proiect este executabilă, atunci ați venit cu succes cu o idee excelentă de proiect pentru știința datelor de unul singur. Felicitări!

Sfaturi suplimentare

Iată câteva sfaturi suplimentare pentru a simplifica procesul de generare a ideilor:

• În timp ce veniți cu idei de proiecte și planificați pentru el, nu uitați să vă gestionați așteptările. O tehnică faimoasă în rândul profesioniștilor creativi este de a păstra un blocnotes cu ei înșiși pentru a nota o idee oricând și oriunde îi lovește. Procesele creative sunt diferite de cele logice. Puteți începe să păstrați un bloc de note (sau să utilizați Evernote pe smartphone).
• Nu toate ideile sunt la fel. Este un punct important de reținut atunci când alegeți la ce proiect ar trebui să lucrați. Amintiți-vă de pasul final (executabilitate) atunci când selectați o idee de proiect.
• Discutați ideile dvs. de proiect cu altcineva. Astfel de discuții nu numai că te ajută să obții o nouă perspectivă asupra gândurilor tale, dar facilitează și gândirea creativă și fac procesul mult mai simplu pentru tine. Nu știi niciodată cât de utilă s-ar putea dovedi a fi cealaltă persoană.

Citește și: Salariul Data Scientist în India

Învață cursuri de știință a datelor online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Concluzie

A veni cu idei de proiecte este o provocare, dar suntem încrezători că sfaturile de mai sus ne vor ajuta. Sperăm că ați găsit util acest articol despre pașii de dezvoltare a ideilor de proiecte de știință a datelor. Spune-ne ce părere ai despre acest articol în comentariile de mai jos. Ne-am bucura sa primim vesti de la tine.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați Diploma PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creată pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1- on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.