İlginç Veri Bilimi Proje Fikirleri Geliştirmek İçin 5 Adım [2022]

Halihazırda veri bilimi projelerinde çalışmış veya çalışmak istiyor olsanız da, ilginç fikirler bulmanın ne kadar zor olabileceğine dair bir fikriniz var. Çevrimiçi olarak mevcut olan olağan veri kümeleri belirli fikirleri hedefler ve bu nedenle bu sorunlara yalnızca belirli çözümler sunabilir.

Bir proje ne kadar büyük veya küçük olursa olsun, öğrenmelerin yanı sıra değerli sonuçlar da sağlayabilir. Bu nedenle, sürekli beyin fırtınası yapmak ve projeler için yeni fikirler oluşturmak, kendi ayaklarınızın üzerinde durabilmeniz ve daha fazla öğrenmeye devam edebilmeniz için önemlidir.

Bu nedenle, her seferinde yeni proje fikirlerini simüle edebildiğimizden emin olmak için kullanabileceğiniz kusursuz bir sistem geliştirdik. Bu adımları kullanarak, her seferinde başarısız olmadan hedefinize ulaşabilirsiniz. Ve en iyi yanı, orijinal fikirlerinizden de en iyi sonucu aldığınızdan emin olmak için kullanabilmenizdir!

Şu adımlara bir göz atalım:

Veri Bilimi Proje Fikirleri Geliştirme Adımları

Adım 1 : Soruyu Sorun: Neden?

Bir proje için kesin ve ayrıntılı bir plana sahip olmak tamamen başka bir şeyken, keşif aşamasında olmak başka bir şeydir. Ancak, burada kesinlikle önemli olan bir şey var: kendinize neden belirli bir proje üzerinde çalışmak istediğinizi sormanız gerekiyor. İster CV'nizi veya portföyünüzü geliştirmek, ister yeni becerilerinizi test etmek veya belirli bir veri bilimi becerisini uygulamak istiyorsanız, önceden hedefin farkında olmanız gerekir.

Yukarıdakiler, hedefinizin ne olabileceği konusunda size bir fikir vermek için sadece birkaç örnektir. Yukarıda paylaştığımız örneklerden farklı bir şeye sahip olabilirsiniz. Bir plan belirleyerek projenizle ne elde etmek istediğinizi bileceksiniz ve böylece belirli bir fikir bulmanız daha kolay olacaktır.

Adım 2: Soruyu Sorun: Ne?

Veri bilimi proje fikirleri geliştirmenin temel adımları arasında bu da var. Veri biliminin çok disiplinli olduğunu ve her veri bilimcisinin en çok ilgilendikleri belirli bir alanı olduğunu unutmayın. Sizi diğerlerinden daha fazla ilgilendiren belirli bir veri bilimi alanına sahip olma ihtimaliniz çok yüksektir. İlginiz ve uzmanlığınız için veri biliminin dışına bakmanız en iyisi olacaktır.

Bunun nedeni, tahmine dayalı analiz ve görselleştirmeler gibi veri bilimi kavramlarını uyguladığınızda, bunların o alanla alakalı olduklarından emin olmanız gerekir. Aksi takdirde, işiniz o alanın profesyonelleri için ilgisiz hale gelebilir ve hiç kimse ilgisiz bir görev üzerinde çalışmak istemez. Proje fikrine ve veri setine yoğun bir ilgi duymanızın bir başka nedeni de ilginin kendisinin önemidir. Projeyle ilgilendiğinizde, üzerinde çalışmaya başlamak için kendinizi zorlamanız gerekmez.

Bir kişi, ilgilenmediği bir kişiye başladığında, biraz çaba sarf ettikten ve yarıda bıraktıktan sonra projeyi umursamayı bırakır. Sadece zamanınızı ve kaynaklarınızı boşa harcamakla kalmaz, aynı zamanda yeni proje fikirleri bulmanızı da zorlaştırır. Her veri bilimi projesi, veri toplama, araştırma ve analiz için çaba gerektirir. Bu nedenle, projenin alanlarına güçlü bir ilgi duymak çok önemlidir.

Araştırmalar , yaratıcı sürece kısıtlamalar eklediğinizde daha iyi hale geldiğini gösteriyor. Böylece, ilgi duyduğunuz belirli alanlara odaklandığınızda, yenilikçi ve özgün fikirler bulmak çok daha rahat hale geliyor.

Checkout: Veri bilimcisi olmak için nedenler

3. Adım: Konuyu Seçin

İlham almak çok önemlidir. İlham almanın en iyi yolunun okumaktan geçtiğini bir deneyimle söyleyebiliriz. İlham almak için okuyabileceğiniz birçok şey var.

Okuma Kaynakları:

Blog Yazıları / Haber Yazıları

Yerel gazete makalelerinizden veya blog yazılarınızdan da ilham alabilirsiniz. Örneğin, bir kişinin konumunu Google aramalarıyla bulmanın mümkün olup olmadığını belirleyebilirsiniz.

Bilimsel belgeler:

Bilimsel makaleler son araştırmaları ve akademik ilerlemeyi tartışır. İlham almak için harika bir kaynaktırlar.

Veri Bilimi Yayınları

Değerli proje fikirleri almak için sektöre özel dergileri okuyabilirsiniz. Benzer şekilde, endüstri trendlerini öğrenmek için veri bilimi bloglarını okuyabilirsiniz.

Diğer kaynaklar

Herkes okumayı sevmez. Ayrıca, veri bilimi proje fikirleri için ilham almak için okumak zorunda değilsiniz. Günlük yaşamınızda etrafınıza bakabilir ve proje fikirleri için ilham alabilirsiniz. Birçok veri bilimcisi, proje fikirleri oluşturmak için bu yöntemi kullanır ve siz de kullanabilirsiniz. TV şovları, filmler ve hatta YouTube videoları fikir oluşturmanıza yardımcı olabilir. Bilim adamları, fikir üretme süreciyle ilişkili aşağıdaki süreçleri belirlemişlerdir:

1. Kombinasyonlu Yaratıcılık

Bu yaratıcılık biçiminde, kişi tamamen yeni bir şey oluşturmak için iki (veya daha fazla) mevcut fikri birleştirir. Örneğin, Airbnb listelerinin sayısı ile o bölgedeki evlerin fiyatları arasında bir ilişki olup olmadığını görmek için yerel Airbnb listelerinizin veri kümesini ve konut piyasasını birleştirebilirsiniz.

2. Dönüşümsel Yaratıcılık

Burada profesyonel, mevcut bir fikri alır ve anlamını veya kurallarını dönüştürmek için aynının bir (veya birkaç) yönünü değiştirir. Bu, yaratıcılığın en zorlu şeklidir ve halk arasında 'kutunun dışında düşünmek' olarak bilinir. Bunu kelimelerle açıklamak oldukça zordur.

3. Keşifsel Yaratıcılık

Bu süreçte insanlar var olan fikirleri keşfeder ve çözebilecekleri yeni problemler bulurlar. Böyle bir duruma harika bir örnek, kendi kendini yetiştirmiş veri bilimcileri ile üniversitede öğretilenler arasındaki tartışmadır. Hangisinin daha başarılı olduğunu bulabilirsiniz.

4. Adım: Veri Toplayın

Bir veri bilimcisi veri olmadan çalışamaz. Yeni bir proje fikri için mevcut veri kümelerini kullanmanız ve bazı verileri kendiniz toplamanız gerekebilir. İşte kullanabileceğiniz bazı heyecan verici kaynaklar:

Mevcut Veri Kümesi Koleksiyonları

AWS, Kaggle, Data.gov, Google Datasets gibi popüler veri kümelerini kontrol edebilirsiniz.

Diğer İnsanların Kaynakları

Kendinize benzer projeleri google'da aratabilir ve bu projelerde başkalarının hangi kaynakları kullandığını bulabilirsiniz. Yeni veri kaynakları bulmak için mükemmel bir yol olabilir. Akademik olmayan ve akademik kaynakları bulmanın bir başka harika yöntemi de Verilerdeki Dünyamızdır. Kontrol ettiğinizden emin olun.

Kaynaklarınız

Veri toplama uygulamaları aracılığıyla veri toplayabilirsiniz. Metin madenciliği, API'ler, web kazıma ve olay izleme, en popüler veri toplama tekniklerinden bazılarıdır.

Adım 5: Bir Plan Çizelgesi Oluşturun

Veri bilimi proje fikirleri geliştirmeye yönelik adımlarımızın son bölümüne geldik. Yukarıdaki tüm adımları tamamladıktan sonra, bir özet yapmalı ve aşağıdaki soruyu yanıtlamalısınız:

Proje fikriniz yürütülebilir mi?

Şimdiye kadar tartıştığımız her şeyi analiz edin. Bu, hedefi, projeye olan ilginizi, uzmanlığınızı ve sahip olduğunuz veri kaynaklarını kontrol ederek başlamanız gerektiği anlamına gelir. Proje yürütmenizin bu yönlerini kontrol ettikten sonra aşağıdakileri göz önünde bulundurun:

Veri bilimi projenizi tamamlama becerileriniz var mı?

Farklı projelerin farklı beceri seviyeleri gerektirdiğini unutmayın. Doğru proje fikrini seçerken becerilerinizi ve uzmanlığınızı göz önünde bulundurmalısınız. Becerilerinizin yanı sıra, projeye harcamak istediğiniz zamanı da göz önünde bulundurmalısınız. Sonunda, proje fikriniz makul bir zaman çerçevesine ve beceriler açısından özel gereksinimlere sahip olmalıdır.

Proje fikriniz yürütülebilir ise, kendi başınıza mükemmel bir veri bilimi projesi fikrini başarıyla bulmuşsunuzdur. Tebrikler!

Ek İpuçları

Fikir üretme sürecini basitleştirmek için birkaç ipucu daha:

• Proje fikirleri üretirken ve bunun için plan yaparken beklentilerinizi yönetmeyi unutmayın. Yaratıcı profesyoneller arasında ünlü bir teknik, akıllarına ne zaman ve nerede gelirse gelsin bir fikir yazmak için yanlarında bir not defteri bulundurmaktır. Yaratıcı süreçler mantıksal olanlardan farklıdır. Bir not defteri tutmaya başlayabilir (veya akıllı telefonunuzda Evernote'u kullanabilirsiniz).
• Tüm fikirler aynı değildir. Hangi proje üzerinde çalışacağınızı seçerken akılda tutulması gereken önemli bir nokta. Bir proje fikri seçerken son adımı (yürütülebilirlik) unutmayın.
• Proje fikirlerinizi başka biriyle tartışın. Bu tür tartışmalar, sadece düşüncelerinize yeni bir bakış açısı kazandırmakla kalmaz, aynı zamanda yaratıcı düşünmeyi kolaylaştırır ve süreci sizin için çok daha basit hale getirir. Diğer kişinin ne kadar yardımcı olabileceğini asla bilemezsiniz.

Ayrıca Okuyun: Hindistan'da Veri Bilimcisi Maaşı

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi veri bilimi kurslarını öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Çözüm

Proje fikirleri bulmak zordur, ancak yukarıdaki ipuçlarının yardımcı olacağından eminiz. Veri bilimi proje fikirleri geliştirme adımlarıyla ilgili bu makaleyi yararlı bulduğunuzu umuyoruz. Aşağıdaki yorumlarda bu makale hakkında ne düşündüğünüzü bize bildirin. Sizden haber almak isteriz.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın, 1- endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.