แนวคิดและหัวข้อโครงการการวิเคราะห์ข้อมูลที่น่าตื่นเต้น 8 อันดับแรก [สำหรับมือใหม่]

การทำ data หลักสูตรวิทยาศาสตร์เป็นหนึ่งในตัวเลือกอาชีพที่ดีที่สุดและมั่นใจมากที่สุดของคนรุ่นนี้มาระยะหนึ่งแล้ว หากคุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล คุณควรมุ่งเน้นที่การปรับปรุงความสามารถด้านเทคนิคของคุณให้มากขึ้น การทำเช่นนี้จะเป็นการเพิ่มระดับทักษะของคุณในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิธีที่ดีที่สุดในการฝึกฝนศิลปะของคุณคือการทำโครงงานส่วนตัวเพื่อเพิ่มพูนความรู้ ทักษะ และความมั่นใจของคุณ

การวิเคราะห์ข้อมูลยังมีบทบาทสำคัญในการเติบโตในอาชีพของคุณ ส่วนใหญ่เกี่ยวกับการค้นพบข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ที่สามารถช่วยในกระบวนการตัดสินใจของคุณได้ แม้ว่าคุณจะถามนักวิเคราะห์ที่มีประสบการณ์ เขาจะบอกคุณว่าสัญชาตญาณที่เราเห็นในฐานะผู้บริโภคเป็นผลมาจากการทำงานหนัก และประมาณ 80% ของการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดเริ่มต้นด้วยการประเมินข้อมูล ดังนั้น Data Scientist จำเป็นต้องรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลและประเภทของข้อมูล

มั่นใจได้เมื่อเวลาผ่านไป คุณจะพัฒนาทักษะที่จำเป็นในการรวบรวมข้อมูลและจัดทำรายงานตามสิ่งที่คุณค้นพบ คุณควรจะสามารถ:

• ทำความสะอาดข้อมูลเว็บ
• ดำเนินการวิเคราะห์เชิงสำรวจ
• ล้างชุดข้อมูลที่รก
• สื่อสารผลลัพธ์ของคุณด้วยสายตา

อย่างไรก็ตาม ส่วนที่สำคัญที่สุดในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่มีทักษะคือการทำงานในโครงการต่างๆ ที่เน้นการดึงข้อมูล การวิเคราะห์เชิงสำรวจ และการแสดงภาพข้อมูล มาเริ่มกันเลยดีกว่า ต่อไปนี้คือแนวคิดบางส่วนของโครงการที่คุณจะต้องสร้างโปรไฟล์งานของคุณในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

แนวคิดโครงการขูดข้อมูล

1. การเก็บรวบรวมข้อมูลภาพยนตร์

โครงการเริ่มต้นนี้จะช่วยให้คุณได้รับทักษะที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล จุดมุ่งหมายหลักคือการรวบรวมและดึงข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ต่อไป เพื่อจุดประสงค์ดังกล่าว คุณสามารถใช้เว็บไซต์ IMDB เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับภาพยนตร์ยอดนิยม รายการทีวี นักแสดง ฯลฯ รูปแบบของเว็บไซต์นี้ค่อนข้างสอดคล้องกันและทำให้รับข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้ โครงการยังมีศักยภาพที่ดีในการรวบรวมข้อมูล

2. เว็บไซต์งาน

ทุกวันนี้ การขูดข้อมูลจากพอร์ทัลงานถูกใช้สำหรับการฝึกอบรมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมือใหม่ เป็นเพราะเว็บไซต์เหล่านี้มีประเภทข้อมูลมาตรฐาน คุณยังสามารถเพิ่มขีดความสามารถในการเรียนรู้ของคุณให้สูงสุดผ่านเซสชันการสอนออนไลน์ต่างๆ วัตถุประสงค์หลักคือการรวบรวมข้อมูลและข้อมูลเกี่ยวกับตำแหน่งงาน บริษัท สถานที่ ทักษะ ฯลฯ โครงการนี้มีความถนัดที่ยอดเยี่ยมสำหรับการปรับปรุงการแสดงภาพเพิ่มเติม เช่น การเปรียบเทียบและการทำแผนที่ความแตกต่างระหว่างความสามารถและบริษัท

3, เว็บไซต์ช้อปปิ้งออนไลน์

อีกวิธีหนึ่งในการปรับปรุงชุดทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็นของคุณคือ การแยกข้อมูลผลิตภัณฑ์และต้นทุนจากเว็บไซต์ช็อปปิ้งออนไลน์ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถรวบรวมข้อมูลและข้อมูลเกี่ยวกับชุดหูฟังบลูทูธที่กำลังเป็นที่นิยมบน Flipkart และข้อมูลที่รวบรวมจะได้รับการวิเคราะห์เพิ่มเติมสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่คุณต้องการสำหรับโครงการ เป็นการดีกว่าที่จะเริ่มทดลองและวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้อัลกอริธึมที่ตรงไปตรงมามากขึ้นก่อน จากนั้น ปูทางไปสู่ความคุ้นเคยกับการออกแบบข้อมูลที่ซับซ้อน

4. แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย

นักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้นคาดว่าจะดึงข้อมูลจากเว็บไซต์โซเชียลมีเดีย ตัวอย่างเช่น คุณสามารถรวบรวมข้อมูลจากเว็บไซต์ที่ไม่เป็นทางการ เช่น Reddit หรือ Twitter ค้นหาคีย์เวิร์ด โหวตเพิ่ม ข้อมูลผู้ใช้ ฯลฯ เป็นไปได้ใน Reddit ทำให้คุณมีทรัพยากรเพียงพอสำหรับการตรวจสอบเพิ่มเติม

เว็บไซต์ได้รับความนิยมในช่วงหลายปีที่ผ่านมาเนื่องจากความตรงไปตรงมาและการสร้างเนื้อหา ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล คุณสามารถเปรียบเทียบและวิเคราะห์คำหลักยอดนิยมที่มีเนื้อหาที่ได้รับการโหวตสูง คุณยังสามารถก้าวไปอีกขั้นด้วยการวิเคราะห์เชิงสำรวจเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างกัน

แนวคิดโครงการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

1. มาตราส่วนการฆ่าตัวตายทั่วโลก

ขั้นตอนต่อไปในการปรับปรุงทักษะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณคือการดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจเกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูล รูปแบบ และลักษณะเฉพาะ ตัวอย่างเช่น วิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ครอบคลุมจำนวนคดีฆ่าตัวตายที่เกิดขึ้นในประเทศต่างๆ

นอกจากนี้ ให้ค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับเกือบทุกอย่างที่คุณทำได้ ตั้งแต่ปี เพศ อายุ ประชากร และ GDP หลังจากเสร็จสิ้นกระบวนการเก็บรวบรวมข้อมูลแล้ว ให้ลองดูว่ารูปแบบใดเกี่ยวข้องกับอัตราการฆ่าตัวตายหรือไม่ หากคุณวิเคราะห์ข้อมูลได้ดีขึ้น คุณสามารถประเมินเปอร์เซ็นต์โดยพิจารณาจากอัตราการฆ่าตัวตายที่เพิ่มขึ้นหรือลดลง

2. รายงานความสุขโลกของสหประชาชาติ

เมื่อเทียบกับโครงการก่อนหน้านี้ งานมอบหมายนี้เกี่ยวข้องกับรายงานความสุขของโลก รายงานเฉพาะฉบับนี้ติดตามปัจจัยหลัก 6 ประการที่วัดความสุขทั่วโลก ปัจจัยทั้ง 6 ได้แก่ อายุขัย เศรษฐกิจ การสนับสนุนทางสังคม การทุจริตคอร์รัปชั่น เสรีภาพ และความเอื้ออาทร คำถามหลายข้อสามารถผุดขึ้นในใจคุณได้จากรายงาน ซึ่งเป็นแบบฝึกหัดที่ยอดเยี่ยมในการขยายทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ

ขั้นตอนแรกคือการรวบรวมและดึงข้อมูลที่จำเป็นสำหรับโครงการของคุณ คุณสามารถค้นหารายงานที่มีการจัดการที่ดีและสอดคล้องกัน ทำให้ง่ายต่อการวิเคราะห์ จุดเน้นหลักที่นี่คือการสังเกตรูปแบบและโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ออกแบบรายงานโลก การซักถามข้อมูลเพิ่มเติมเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการวิเคราะห์แบบสมบูรณ์

การใช้ชุดข้อมูลที่ถูกต้องจะช่วยให้คุณมีที่ว่างสำหรับพัฒนาทักษะทางเทคนิคของคุณ หากคุณพบว่าตัวเองว่างเปล่าเมื่อพูดถึงโครงสร้างที่ซับซ้อน ให้ลองตั้งค่าการวิเคราะห์ใหม่ให้เป็นประโยชน์ ทำให้ง่าย ชัดเจน และรัดกุมในการดึงข้อมูลที่จำเป็นเพื่อให้บรรลุเป้าหมายของโครงการ

ที่เกี่ยวข้อง: แนวคิดโครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยม

แนวคิดโครงการการแสดงข้อมูล

1. รายงานโลกของ Covid-19

นอกเหนือจากการขูด จัดระเบียบ และวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว เรายังต้องค้นหาวิธีในการสื่อสารผลลัพธ์ด้วยสายตา ในกรณีนี้ เราจะทำการตรวจสอบรายงานสุขภาพของ Covid-19 หากคุณเยี่ยมชมเว็บไซต์ที่มีชื่อเสียง เช่น Kaggle คุณจะสามารถเข้าถึงชุดข้อมูล Covid-19 ได้หลายพันชุด ขั้นตอนต่อไปคือการรวบรวมข้อมูลและทิ้งมัน จัดระเบียบข้อมูลที่รวบรวมไว้สำหรับการตรวจสอบต่อไป ชุดข้อมูลที่จัดระเบียบช่วยให้นักวิเคราะห์มองเห็นผลลัพธ์ได้ง่ายขึ้น

คุณยังสามารถทำการเปรียบเทียบต่างๆ ระหว่างประเทศต่างๆ ตามจำนวนเคสที่ใช้งานอยู่กับจำนวนผู้ป่วยที่หายดี การสร้างแผนภูมิและกราฟเป็นองค์ประกอบสำคัญที่จำเป็นสำหรับการแสดงภาพผลลัพธ์ และถ้าคุณต้องการเจาะลึกลงไป ให้มองหาบทช่วยสอนออนไลน์ที่สามารถช่วยคุณได้

2. อินสตาแกรม

ไม่สำคัญว่าคุณจะสนใจนักแสดงหรือวัฒนธรรมของแบรนด์หรือไม่ สิ่งสำคัญคือ Instagram มีชุดข้อมูลและข้อมูลเกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ ที่ไม่เหมือนใคร ทำให้เป็นเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบสำหรับการสร้างภาพข้อมูล ตัวเลือกที่ใช้ได้สำหรับการวิเคราะห์แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียนี้ไม่มีขอบเขต

คุณสามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงในบัญชีที่ติดตามมากที่สุดในแบบเรียลไทม์ การสร้างและพัฒนาแผนภูมิแท่งตามข้อมูลที่รวบรวมสามารถช่วยให้บรรลุเป้าหมายโครงการของคุณได้ การโฆษณามีบทบาทสำคัญในแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียนี้ แม้แต่การเปรียบเทียบแบรนด์บริษัทกับแบรนด์ดังก็เป็นแบบฝึกหัดที่ยอดเยี่ยมในการเพิ่มพูนทักษะทางเทคโนโลยีของคุณ

อ่านเพิ่มเติม: แนวคิดโครงการวิเคราะห์ข้อมูลยอดนิยม

บทสรุป

หลังจากฝึกฝนทักษะที่จำเป็นสำหรับการดึงข้อมูล การวิเคราะห์เชิงสำรวจ และการแสดงข้อมูลเป็นภาพแล้ว คุณสามารถตั้งตารอที่จะปรับปรุงความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณต่อไป คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการทำโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง บางโครงการรวมถึงการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และอื่นๆ อีกมากมาย

องค์ประกอบสำคัญที่จะนำออกไปจากโพสต์นี้คือการปฏิบัติทำให้สมบูรณ์แบบ ดังนั้น ให้ลองใช้เวลากับโปรเจ็กต์ที่ตรงไปตรงมามากขึ้นในตอนแรก เพื่อทำความคุ้นเคยกับอัลกอริธึมที่มักใช้กับชุดข้อมูล จากนั้น ปีนขึ้นไปเพื่อดำเนินโครงการบักเกอร์ที่สามารถช่วยให้คุณเติบโตในอุตสาหกรรมได้

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อก้าวไปข้างหน้ากับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ให้ลองดูประกาศนียบัตร PG ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Grad & IIIT-B ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 แบบ ลงมือปฏิบัติจริง การประชุมเชิงปฏิบัติการ การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม ตัวต่อตัวกับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ