5 шагов для разработки интересных идей проекта по науке о данных [2022]

Независимо от того, работали ли вы уже над проектами по науке о данных или хотите, у вас уже есть представление о том, насколько сложным может быть поиск интересных идей. Обычные наборы данных, доступные в Интернете, нацелены на конкретные идеи и, следовательно, могут предложить только конкретные решения этих проблем.

Независимо от того, насколько большой или маленький проект, он может принести как ценные результаты, так и уроки. Поэтому важно постоянно проводить мозговой штурм и создавать новые идеи для проектов, чтобы вы могли оставаться на ногах и продолжать учиться все больше и больше.

Итак, чтобы убедиться, что мы можем каждый раз моделировать новые проектные идеи, мы придумали надежную систему, которую вы можете использовать. Используя эти шаги, вы можете достичь своей цели каждый раз, безошибочно. И самое приятное то, что вы можете использовать его, чтобы получить максимальную отдачу от своих оригинальных идей!

Давайте рассмотрим эти шаги:

Шаги по разработке идей проекта по науке о данных

Шаг 1 : Задайте вопрос: почему?

Находиться на этапе исследования — это одно, а иметь точный и подробный план проекта — совсем другое. Однако здесь абсолютно важна одна вещь: вам нужно спросить себя, почему вы хотите работать над тем или иным проектом. Если вы хотите улучшить свое резюме или портфолио, или проверить свои новые навыки, или попрактиковаться в определенных навыках обработки данных, вам нужно заранее знать цель.

Выше приведены лишь несколько примеров, чтобы дать вам представление о том, какой может быть ваша цель. У вас может быть что-то отличное от примеров, которые мы поделились выше. Определив план, вы будете знать, чего хотите достичь с помощью своего проекта, и, таким образом, вам будет легче придумать конкретную идею.

Шаг 2: Задайте вопрос: Что?

Среди важных шагов для разработки идей проекта по науке о данных — этот. Помните, что наука о данных является междисциплинарной, и у каждого специалиста по данным есть определенная область, в которой он больше всего заинтересован. Существует большая вероятность, что у вас есть определенная область науки о данных, которая интересует вас больше, чем другие. Было бы лучше, если бы вы искали свой интерес и опыт за пределами науки о данных.

Это потому, что когда вы применяете концепции науки о данных, такие как прогнозный анализ и визуализация, вы должны убедиться, что они имеют отношение к этой области. В противном случае ваша работа может стать неактуальной для специалистов в этой области, и никто не захочет работать над несвязанной задачей. Еще одна причина, по которой вы должны проявлять живой интерес к идее проекта и набору данных, заключается в важности самого интереса. Когда вы заинтересованы в проекте, вам не нужно заставлять себя начать работу над ним.

Когда человек начинает с человека, который ему неинтересен, он перестает заботиться о проекте, приложив немного усилий и бросив его на полпути. Это не только тратит ваше время и ресурсы, но и затрудняет выдвижение новых проектных идей. Каждый проект по науке о данных требует усилий по сбору, исследованию и анализу данных. Таким образом, иметь большой интерес к полям проекта имеет решающее значение.

Исследования показывают, что творческий процесс становится лучше, когда вы добавляете к нему ограничения. Поэтому, когда вы сосредотачиваетесь на конкретных областях своих интересов, придумывать инновационные и новые идеи становится намного удобнее.

Оформить заказ: причины стать специалистом по данным

Шаг 3: выберите тему

Получение вдохновения имеет важное значение. Мы можем сказать вам по опыту, что лучший способ черпать вдохновение — это читать. Есть много вещей, которые вы можете прочитать, чтобы получить вдохновение.

Источники чтения:

Сообщения в блогах / Новостные статьи

Вы также можете черпать вдохновение из статей в местных газетах или блогах. Например, вы можете определить, можно ли найти местонахождение человека с помощью его поиска в Google.

Научные статьи:

В научных статьях обсуждаются последние исследования и академический прогресс. Они являются отличным источником вдохновения.

Публикации по науке о данных

Вы можете читать отраслевые журналы, чтобы получать ценные идеи для проектов. Точно так же вы можете читать блоги по науке о данных, чтобы быть в курсе отраслевых тенденций.

Другие источники

Не все любят читать. Более того, вам не обязательно читать, чтобы черпать вдохновение для идей проекта по науке о данных. Вы можете осмотреться в своей повседневной жизни и получить вдохновение для идей проекта. Многие специалисты по данным используют этот метод для генерации идей проектов, и вы тоже можете его использовать. Телешоу, фильмы и даже видео на YouTube могут помочь вам в создании идей. Ученые определили следующие процессы, которые связаны с процессом генерации идей:

1. Комбинационное творчество

В этой форме творчества человек объединяет две (или более) уже существующие идеи, чтобы генерировать что-то совершенно новое. Например, вы можете объединить набор данных ваших местных объявлений Airbnb и рынок жилья, чтобы увидеть, есть ли связь между количеством объявлений Airbnb и ценой на дома в этом районе.

2. Трансформационное творчество

Здесь профессионал берет существующую идею и изменяет один (или несколько) ее аспектов, чтобы преобразовать ее значение или правила. Это самая сложная форма творчества, широко известная как «нестандартное мышление». Объяснить это на словах довольно сложно.

3. Исследовательское творчество

В этом процессе люди исследуют существующие идеи и находят новые проблемы, которые они могут решить. Отличным примером такой ситуации являются дебаты между учеными-самоучками и учеными-университетами. Вы можете найти, какой из них более успешен.

Шаг 4: Соберите данные

Специалист по данным не может работать без данных. Для идеи нового проекта вам, возможно, придется использовать существующие наборы данных и собрать некоторые данные самостоятельно. Вот несколько интересных источников, которые вы можете использовать:

Существующие коллекции наборов данных

Вы можете проверить популярные наборы данных, такие как AWS, Kaggle, Data.gov, наборы данных Google и т. д.

Источники других людей

Вы можете погуглить проекты, похожие на ваши, и найти, какие источники использовались в этих проектах другими. Это может быть отличным способом найти новые источники данных. Еще один отличный способ найти неакадемические и академические источники — «Наш мир в данных». Обязательно проверьте это.

Ваши источники

Вы можете собирать данные с помощью реализаций сбора данных. Интеллектуальный анализ текста, API-интерфейсы, просмотр веб-страниц и отслеживание событий являются одними из самых популярных методов сбора данных.

Шаг 5: Наметьте план

Мы подошли к заключительному разделу наших шагов по разработке идей проекта по науке о данных. После того, как вы выполнили все вышеперечисленные шаги, вы должны подвести итоги и ответить на следующий вопрос:

Реализуема ли идея вашего проекта?

Проанализируйте все, что мы уже обсуждали. Это означает, что вы должны начать с проверки цели, вашего интереса к проекту, вашего опыта и имеющихся у вас источников данных. После того, как вы проверили эти аспекты выполнения вашего проекта, рассмотрите следующее:

Есть ли у вас навыки для завершения вашего проекта по науке о данных?

Обратите внимание, что разные проекты требуют разного уровня навыков. Вы должны помнить о своих навыках и опыте при выборе правильной идеи проекта. Помимо ваших навыков, вы должны учитывать количество времени, которое вы готовы потратить на проект. В конце концов, ваша проектная идея должна иметь разумные временные рамки и конкретные требования к навыкам.

Если идея вашего проекта осуществима, то вы сами успешно придумали отличную идею проекта по науке о данных. Поздравляем!

Дополнительные советы

Вот еще несколько советов, которые упростят процесс генерации идей:

• Придумывая идеи проекта и планируя его, не забывайте управлять своими ожиданиями. Известная техника среди творческих профессионалов — держать при себе блокнот, чтобы записывать идею, когда и где бы она ни пришла им в голову. Творческие процессы отличаются от логических. Вы можете начать вести блокнот (или использовать Evernote на своем смартфоне).
• Все идеи не одинаковы. Это важный момент, который следует учитывать при выборе проекта, над которым вы должны работать. Помните о последнем шаге (осуществимость) при выборе идеи проекта.
• Обсудите свои проектные идеи с кем-нибудь еще. Такие обсуждения не только помогают вам по-новому взглянуть на свои мысли, но и способствуют творческому мышлению и значительно упрощают процесс. Никогда не знаешь, насколько полезным может оказаться другой человек.

Читайте также: Зарплата Data Scientist в Индии

Изучайте онлайн- курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Заключение

Придумывать идеи для проектов непросто, но мы уверены, что приведенные выше советы помогут. Мы надеемся, что эта статья о шагах по разработке идей проекта по науке о данных оказалась для вас полезной. Дайте нам знать, что вы думаете об этой статье в комментариях ниже. Мы хотели бы услышать от вас.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с дипломом IIIT-B & upGrad PG в области науки о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1- on-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.