8 лучших интересных идей и тем для проектов по анализу данных [для первокурсников]

Прохождение курсов по науке о данных уже довольно давно является одним из лучших и наиболее обнадеживающих вариантов карьеры для этого поколения. Если вы начинающий специалист по данным, вам следует больше сосредоточиться на улучшении своих технических возможностей. Поступая таким образом, вы повысите свой уровень квалификации специалиста по данным. Лучший способ попрактиковаться в искусстве — заняться личными проектами, чтобы повысить свои знания, навыки и уверенность в себе.

Анализ данных также играет важную роль в вашем карьерном росте. В основном это открытие новых идей, которые могут помочь вам в процессе принятия решений. Даже если вы спросите опытного аналитика, он скажет вам, что интуиция, которую мы видим как потребители, является результатом тяжелой работы. И около 80% всех задач по анализу данных начинаются с оценки данных. Итак, специалисту по данным необходимо больше знать об анализе данных и его типах.

Будьте уверены, с течением времени; вы разовьете необходимые навыки, необходимые для сбора данных и создания отчетов на основе ваших выводов. Вы также должны уметь:

• Очистить веб-данные
• Выполнение исследовательского анализа
• Очистить загроможденные наборы данных
• Визуально сообщите о своих результатах.

Тем не менее, наиболее важной частью становления квалифицированного специалиста по данным является работа над различными проектами, которые сосредоточены на очистке данных, исследовательском анализе и визуализации данных. Итак, приступим. Вот некоторые из идей проекта, которые вам понадобятся для создания профиля вашей работы в качестве специалиста по обработке и анализу данных.

Идеи проекта очистки данных

1. Сбор данных о фильмах

Этот проект для начинающих поможет вам получить необходимые навыки, необходимые специалисту по данным. Его основной целью является сбор и извлечение данных для дальнейшего анализа. Для этой цели вы можете использовать веб-сайт IMDB для сбора информации о популярных фильмах, телешоу, актерах и т. д. Формат этого веб-сайта относительно согласован и упрощает получение данных для анализа. Кроме того, у проекта есть большой потенциал, когда речь идет о сборе данных.

2. Сайты вакансий

В настоящее время парсинг данных с порталов вакансий используется для обучения начинающих дата-сайентистов. Это потому, что эти веб-сайты содержат стандартные типы данных. Вы также можете максимизировать свои возможности обучения с помощью различных онлайн-учебных занятий. Основная цель — собрать данные и информацию о должностях, компаниях, местах, навыках и т. д. Этот проект имеет отличные возможности для дальнейшего улучшения визуализации, например, для сравнения и определения различий между талантами и компаниями.

3, Интернет-магазины

Еще один способ улучшить свой необходимый набор навыков анализа данных — удалить данные о продуктах и ​​​​стоимости с сайтов онлайн-покупок. Например, вы можете собирать данные и информацию о популярных Bluetooth-гарнитурах на Flipkart. А собранные данные анализируются дальше для обработки нужной для проекта информации. Разумнее начать экспериментировать и анализировать данные, которые сначала используют более простые алгоритмы. А затем проложите свой путь к тому, чтобы освоиться со сложным дизайном данных.

4. Платформы социальных сетей

Ожидается, что аналитик данных начального уровня будет собирать данные с веб-сайтов социальных сетей. Например, вы можете собирать данные с нетрадиционных сайтов, таких как Reddit или Twitter. В Reddit возможен поиск по ключевым словам, отзывам, пользовательским данным и т. д., что дает вам достаточно ресурсов для дальнейшего изучения.

Веб-сайт приобрел популярность за последние годы благодаря своей простоте и созданию контента. Как аналитик данных, вы можете сравнивать и анализировать популярные ключевые слова с контентом, за который проголосовали. Вы также можете сделать еще один шаг вперед с помощью исследовательского анализа, чтобы проверить наличие корреляции между ними.

Идеи проекта исследовательского анализа данных

1. Глобальная шкала самоубийств

Следующим шагом в улучшении ваших навыков специалиста по данным является проведение исследовательского анализа структуры данных, шаблонов и характеристик. Например, проанализируйте наборы данных, которые охватывают количество случаев самоубийств, происходящих в разных странах.

Кроме того, найдите информацию практически обо всем, что попадется вам в руки, начиная от года, пола, возраста и заканчивая населением и ВВП. После завершения процесса сбора данных попытайтесь выяснить, связаны ли какие-либо закономерности с показателями самоубийств. Если вы научитесь лучше анализировать данные, вы сможете оценить проценты на основе роста или падения уровня самоубийств.

2. Доклад ООН о мировом счастье

По сравнению с предыдущим проектом, это задание включает отчет о мировом счастье. В этом конкретном отчете отслеживаются шесть основных факторов, которые измеряют счастье во всем мире. Шесть факторов — продолжительность жизни, экономика, социальная поддержка, отсутствие коррупции, свобода и щедрость. На основе отчета у вас может возникнуть множество вопросов, что является отличным упражнением для расширения ваших навыков анализа данных.

Первым шагом будет сбор и извлечение данных, необходимых для вашего проекта. Вы можете найти отчет хорошо организованным и последовательным, что упрощает анализ. Основное внимание здесь будет уделяться наблюдению за закономерностями и структурой данных, используемых при разработке всемирного доклада. Поиск дополнительной информации — лучший способ выполнить полный анализ.

Использование правильного набора данных даст вам возможность улучшить свои технические навыки. Если вы обнаружите, что ничего не понимаете в сложных структурах, попробуйте изменить анализ в свою пользу. Сделайте его простым, ясным и лаконичным для извлечения необходимой информации, необходимой для достижения целей вашего проекта.

Связанный: Лучшие идеи проектов по науке о данных

Идеи проекта визуализации данных

1. Всемирный доклад о Covid-19

Помимо очистки, очистки и анализа данных, мы должны найти средства для визуального представления наших результатов. В этом случае мы будем проверять отчет о состоянии здоровья Covid-19. Если вы посетите некоторые известные сайты, такие как Kaggle, вы получите доступ к нескольким тысячам наборов данных Covid-19. Следующим шагом будет сбор данных и их удаление. Приведите в порядок собранные данные для дальнейшего расследования. Организованные наборы данных облегчают аналитику визуализацию результатов.

Вы также можете выполнять различные сравнения между разными странами на основе количества активных случаев по сравнению с количеством выздоровевших пациентов. Создание диаграмм и графиков является критически важными элементами, необходимыми для визуализации результатов. И если вы хотите погрузиться глубже, поищите онлайн-руководства, которые могут вам помочь.

2. Инстаграм

Неважно, интересуетесь ли вы актерами или культурой бренда. Важно то, что Instagram обладает уникальным набором данных и информации по различным темам, что делает его идеальным инструментом для визуализации. Доступные варианты анализа этой платформы социальных сетей безграничны.

Вы можете отслеживать изменения в самых популярных учетных записях в режиме реального времени. Создание и разработка гистограмм на основе собранной информации может помочь в достижении целей вашего проекта. Реклама играет важную роль в этой социальной сети. Даже сравнение брендов компании с популярными брендами будет отличным упражнением для улучшения ваших технических навыков.

Читайте также: Лучшие идеи проектов по анализу данных

Заключение

После овладения необходимыми навыками, необходимыми для извлечения данных, исследовательского анализа и визуализации данных, вы можете рассчитывать на дальнейшее улучшение своих способностей к анализу данных. Вы можете начать с проектов по машинному обучению. Некоторые из проектов включают анализ настроений, прогнозный анализ и многое другое.

Жизненно важный элемент, который следует вынести из этого поста, заключается в том, что практика делает его совершенным. Итак, попробуйте сначала потратить время на более простые проекты, чтобы освоиться с алгоритмами, которые часто используются в наборах данных. Затем проложите свой путь, чтобы заняться жуткими проектами, которые могут помочь вам расти в отрасли.

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы идти в ногу с быстро развивающимися технологическими достижениями, ознакомьтесь с дипломом upGrad & IIIT-B PG в области науки о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические занятия. семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, индивидуальные встречи с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.