开发有趣的数据科学项目创意的 5 个步骤 [2022]

无论您是否已经从事过数据科学项目或想要从事这项工作，您都已经知道找到有趣的想法是多么具有挑战性。 在线可用的常用数据集针对特定的想法，因此只能为这些问题提供特定的解决方案。

无论项目有多大或多小，它都可以提供有价值的结果和学习。 因此，重要的是不断集思广益，为项目创造新想法，这样你才能站稳脚跟，不断学习。

因此，为了确保我们每次都能模拟新的项目想法，我们想出了一个您可以使用的万无一失的系统。 通过使用这些步骤，您可以每次都达到您的目标，而不会失败。 最好的部分是您可以使用它来确保您也能充分利用您的原始想法！

让我们看一下这些步骤：

开发数据科学项目想法的步骤

第 1 步：问问题：为什么？

处于探索阶段是一回事，而为项目制定准确而详细的计划则完全是另一回事。 然而，这里有一件事是绝对重要的：你需要问自己为什么要从事一个特定的项目。 无论您是想增强您的简历或投资组合，还是测试您的新技能，还是练习特定的数据科学技能，您都需要事先了解目标。

以上只是几个例子，让您了解您的目标是什么。 你可以有一些与我们上面分享的例子不同的东西。 通过确定一个计划，您将知道您想通过您的项目实现什么，因此，您将更容易提出一个具体的想法。

第 2 步：问问题：什么？

开发数据科学项目理念的重要步骤之一就是这一点。 请记住，数据科学是多学科的，每个数据科学家都有他们最感兴趣的特定领域。很有可能你拥有比其他人更感兴趣的特定数据科学领域。 如果您出于兴趣和专业知识而在数据科学之外寻找，那将是最好的。

这是因为当您应用预测分析和可视化等数据科学概念时，您必须确保它们与该领域相关。 否则，您的工作可能与该领域的专业人士无关，并且没有人愿意从事无关的任务。 您应该对项目理念和数据集产生浓厚兴趣的另一个原因是兴趣本身的重要性。 当你对这个项目感兴趣时，你不必强迫自己开始工作。

当一个人开始一个他们不感兴趣的人时，他们在付出一点努力并中途离开后就不再关心这个项目。 它不仅浪费您的时间和资源，而且还使您难以提出新的项目想法。 每个数据科学项目都需要在数据收集、研究和分析方面付出努力。 因此，对项目的领域有浓厚的兴趣是至关重要的。

研究表明，当您添加限制时，创作过程会变得更好。 因此，当您专注于您感兴趣的特定领域时，提出创新和新颖的想法会变得更加轻松。

结帐：成为数据科学家的理由

第 3 步：选择主题

获得灵感是必不可少的。 我们可以用一个经验告诉你，获得灵感的最好方法是通过阅读。 你可以阅读很多东西来获得灵感。

阅读来源：

博客文章/新闻文章

您也可以从当地报纸文章或博客文章中获取灵感。 例如，您可以确定是否可以通过 Google 搜索找到某人的位置。

科学论文：

科学论文讨论了最近的研究和学术进展。 它们是获得灵感的重要来源。

数据科学出版物

您可以阅读特定行业的期刊以获得有价值的项目创意。 同样，您可以阅读数据科学博客以了解行业趋势。

其他来源

不是每个人都喜欢阅读。 此外，您不一定非要阅读才能获得数据科学项目创意的灵感。 您可以在日常生活中环顾四周，并获得项目创意的灵感。 许多数据科学家使用这种方法来产生项目想法，你也可以使用它。 电视节目、电影甚至 YouTube 视频都可以帮助您创造创意。 科学家们已经确定了与想法产生过程相关的以下过程：

1. 组合创意

在这种形式的创造力中，一个人结合了两个（或更多）现有的想法来产生全新的东西。 例如，您可以将当地 Airbnb 房源数据集与房地产市场结合起来，看看 Airbnb 房源数量与该地区房价之间是否存在关系。

2. 变革性的创造力

在这里，专业人士采用现有的想法并改变其一个（或几个）方面以改变其含义或规则。 这是最具挑战性的创造力形式，通常被称为“跳出框框思考”。 用语言来解释是相当困难的。

3. 探索性创意

在这个过程中，人们探索现有的想法并找到他们可以解决的新问题。 这种情况的一个很好的例子是自学成才的数据科学家与大学教师之间的争论。 您可以找到哪个更成功。

第 4 步：收集数据

没有数据，数据科学家就无法工作。 对于一个新的项目构想，您可能必须使用现有的数据集并自己收集一些数据。 以下是您可以使用的一些令人兴奋的资源：

现有数据集集合

您可以查看流行的数据集，例如 AWS、Kaggle、Data.gov、Google 数据集等。

其他人的消息来源

您可以搜索与您自己类似的项目，并找到其他人在这些项目中使用的资源。 这可能是寻找新数据源的绝佳方式。 另一种寻找非学术和学术资源的好方法是我们的​​数据世界。 请务必检查一下。

您的资源

您可以通过数据收集实现来收集数据。 文本挖掘、API、网络抓取和事件跟踪是一些最流行的数据收集技术。

第 5 步：制定计划

我们已经到了开发数据科学项目构想的最后一步。 完成上述所有步骤后，您应该回顾一下并回答以下问题：

你的项目想法可执行吗？

分析到目前为止我们讨论过的所有事情。 这意味着您应该首先检查目标、您对项目的兴趣、您的专业知识以及您拥有的数据源。 检查项目执行的这些方面后，请考虑以下事项：

您是否具备完成数据科学项目的技能？

请注意，不同的项目需要不同的技能水平。 在选择正确的项目创意时，您应该牢记自己的技能和专业知识。 除了你的技能，你还应该考虑你愿意花在这个项目上的时间。 最后，您的项目构想应该有一个合理的时间框架和具体的技能要求。

如果您的项目想法是可执行的，那么您已经成功地自己提出了一个出色的数据科学项目想法。 恭喜！

附加提示

以下是一些简化创意生成过程的提示：

• 在提出项目想法并进行规划时，请记住管理您的期望。 创意专业人士的一项著名技巧是随身携带一个记事本，随时随地记下一个想法。 创作过程不同于逻辑过程。 您可以开始使用记事本（或在智能手机上使用 Evernote）。
• 所有的想法都不一样。 在选择您应该从事的项目时，请牢记这一点。 记住选择项目创意时的最后一步（可执行性）。
• 与其他人讨论您的项目想法。 这样的讨论不仅可以帮助您对自己的想法有新的看法，还可以促进创造性思维并使过程变得更加简单。 你永远不知道另一个人可能会有多大的帮助。

另请阅读：印度数据科学家的薪水

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结论

提出项目想法具有挑战性，但我们相信上述提示会有所帮助。 我们希望您发现这篇关于开发数据科学项目想法的步骤的文章很有用。 请在下面的评论中告诉我们您对本文的看法。 我们很乐意听取您的意见。

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