開發有趣的數據科學項目創意的 5 個步驟 [2022]

無論您是否已經從事過數據科學項目或想要從事這項工作，您都已經知道找到有趣的想法是多麼具有挑戰性。 在線可用的常用數據集針對特定的想法，因此只能為這些問題提供特定的解決方案。

無論項目有多大或多小，它都可以提供有價值的結果和學習。 因此，重要的是不斷集思廣益，為項目創造新想法，這樣你才能站穩腳跟，不斷學習。

因此，為了確保我們每次都能模擬新的項目想法，我們想出了一個您可以使用的萬無一失的系統。 通過使用這些步驟，您可以每次都達到您的目標，而不會失敗。 最好的部分是您可以使用它來確保您也能充分利用您的原始想法！

讓我們看一下這些步驟：

開發數據科學項目想法的步驟

第 1 步：問問題：為什麼？

處於探索階段是一回事，而為項目制定準確而詳細的計劃則完全是另一回事。 然而，這裡有一件事是絕對重要的：你需要問自己為什麼要從事一個特定的項目。 無論您是想增強您的簡歷或投資組合，還是測試您的新技能，還是練習特定的數據科學技能，您都需要事先了解目標。

以上只是幾個例子，讓您了解您的目標是什麼。 你可以有一些與我們上面分享的例子不同的東西。 通過確定一個計劃，您將知道您想通過您的項目實現什麼，因此，您將更容易提出一個具體的想法。

第 2 步：問問題：什麼？

開發數據科學項目理念的重要步驟之一就是這一點。 請記住，數據科學是多學科的，每個數據科學家都有一個他們最感興趣的特定領域。很有可能你擁有比其他人更感興趣的特定數據科學領域。 如果您出於興趣和專業知識而在數據科學之外尋找，那將是最好的。

這是因為當您應用預測分析和可視化等數據科學概念時，您必須確保它們與該領域相關。 否則，您的工作可能與該領域的專業人士無關，並且沒有人願意從事無關的任務。 您應該對項目理念和數據集產生濃厚興趣的另一個原因是興趣本身的重要性。 當你對這個項目感興趣時，你不必強迫自己開始工作。

當一個人開始一個他們不感興趣的人時，他們在付出一點努力併中途離開後就不再關心這個項目。 它不僅浪費您的時間和資源，而且還使您難以提出新的項目想法。 每個數據科學項目都需要在數據收集、研究和分析方面付出努力。 因此，對項目的領域有濃厚的興趣是至關重要的。

研究表明，當您添加限制時，創作過程會變得更好。 因此，當您專注於您感興趣的特定領域時，提出創新和新穎的想法會變得更加輕鬆。

結帳：成為數據科學家的理由

第 3 步：選擇主題

獲得靈感是必不可少的。 我們可以用一個經驗告訴你，獲得靈感的最好方法是通過閱讀。 你可以閱讀很多東西來獲得靈感。

閱讀來源：

博客文章/新聞文章

您也可以從當地報紙文章或博客文章中獲取靈感。 例如，您可以確定是否可以通過 Google 搜索找到某人的位置。

科學論文：

科學論文討論了最近的研究和學術進展。 它們是獲得靈感的重要來源。

數據科學出版物

您可以閱讀特定行業的期刊以獲得有價值的項目創意。 同樣，您可以閱讀數據科學博客以了解行業趨勢。

其他來源

不是每個人都喜歡閱讀。 此外，您不一定非要閱讀才能獲得數據科學項目創意的靈感。 您可以在日常生活中環顧四周，並獲得項目創意的靈感。 許多數據科學家使用這種方法來產生項目想法，你也可以使用它。 電視節目、電影甚至 YouTube 視頻都可以幫助您創造創意。 科學家們已經確定了與想法產生過程相關的以下過程：

1. 組合創意

在這種形式的創造力中，一個人結合了兩個（或更多）現有的想法來產生全新的東西。 例如，您可以將當地 Airbnb 房源數據集與房地產市場結合起來，看看 Airbnb 房源數量與該地區房價之間是否存在關係。

2. 變革性的創造力

在這裡，專業人士採用現有的想法並改變其一個（或幾個）方面以改變其含義或規則。 這是最具挑戰性的創造力形式，通常被稱為“跳出框框思考”。 用語言來解釋是相當困難的。

3. 探索性創意

在這個過程中，人們探索現有的想法並找到他們可以解決的新問題。 這種情況的一個很好的例子是自學成才的數據科學家與大學教師之間的爭論。 您可以找到哪個更成功。

第 4 步：收集數據

沒有數據，數據科學家就無法工作。 對於一個新的項目構想，您可能必須使用現有的數據集並自己收集一些數據。 以下是您可以使用的一些令人興奮的資源：

現有數據集集合

您可以查看流行的數據集，例如 AWS、Kaggle、Data.gov、Google 數據集等。

其他人的消息來源

您可以搜索與您自己類似的項目，並找到其他人在這些項目中使用的資源。 這可能是尋找新數據源的絕佳方式。 另一種尋找非學術和學術資源的好方法是我們的數據世界。 請務必檢查一下。

您的資源

您可以通過數據收集實現來收集數據。 文本挖掘、API、網絡抓取和事件跟踪是一些最流行的數據收集技術。

第 5 步：制定計劃

我們已經到了開發數據科學項目構想的最後一步。 完成上述所有步驟後，您應該回顧一下並回答以下問題：

你的項目想法可執行嗎？

分析到目前為止我們討論過的所有事情。 這意味著您應該首先檢查目標、您對項目的興趣、您的專業知識以及您擁有的數據源。 檢查項目執行的這些方面後，請考慮以下事項：

您是否具備完成數據科學項目的技能？

請注意，不同的項目需要不同的技能水平。 在選擇正確的項目創意時，您應該牢記自己的技能和專業知識。 除了你的技能，你還應該考慮你願意花在這個項目上的時間。 最後，您的項目構想應該有一個合理的時間框架和具體的技能要求。

如果您的項目想法是可執行的，那麼您已經成功地自己提出了一個出色的數據科學項目想法。 恭喜！

附加提示

以下是一些簡化創意生成過程的提示：

• 在提出項目想法並進行規劃時，請記住管理您的期望。 創意專業人士的一項著名技巧是隨身攜帶一個記事本，隨時隨地記下一個想法。 創作過程不同於邏輯過程。 您可以開始使用記事本（或在智能手機上使用 Evernote）。
• 所有的想法都不一樣。 在選擇您應該從事的項目時，請牢記這一點。 記住選擇項目創意時的最後一步（可執行性）。
• 與其他人討論您的項目想法。 這樣的討論不僅可以幫助您對自己的想法有新的看法，還可以促進創造性思維並使過程變得更加簡單。 你永遠不知道另一個人可能會有多大的幫助。

另請閱讀：印度數據科學家的薪水

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結論

提出項目想法具有挑戰性，但我們相信上述提示會有所幫助。 我們希望您發現這篇關於開發數據科學項目想法的步驟的文章很有用。 請在下面的評論中告訴我們您對本文的看法。 我們很樂意聽取您的意見。

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