Datová analýza může být slibným způsobem, jak nastartovat kariéru, ale klíčem k tomu, aby si vás potenciální zaměstnavatel všiml, je, aby vaše projekty datové analýzy byly reprezentativní. Začínající datový analytik musí pracovat v různých oblastech a získávat poznatky, které se mohou promítnout do vašeho dalšího významného nápadu na projekt datového analytika!

V současné době podniky hledají datové analytiky znalé problémů v daném odvětví, a proto v jejich životopise najdou veškeré relevantní projekty. Rozhodnout se pro projektový nápad může být zdrcující úkol jen proto, abyste se cítili zastrašeni jeho objemnými kódy a nadužívanou koncepcí. Právě proto vám přinášíme spojení nápadů na projekty datové analytiky, které by vám pomohly procvičit si chytrou práci s obrovskými soubory dat. Pojďme se do toho pustit!

Než začnete, musíte si ujasnit, s jakými typy projektů byste chtěli pracovat:

Začátečník: Projekty v těchto úrovních mohou být docela známé a pohodlně se s nimi pracuje. Pro každého, kdo začíná s analýzou dat, nebudou takové projekty vyžadovat masivní použití techniky. Místo toho můžete s pomocí jednoduchých algoritmů snadno postupovat vpřed.

Mírně pokročilí: Tato kategorie obecně zahrnuje práci se středně velkými až velkými shluky dat a vyžaduje dobrou znalost principů dolování dat. Může také vyžadovat použití technik strojového učení, a proto se doporučuje zkušeným datovým analytikům.

Pokročilý nebo expert: Pro veterány v oboru, kteří chtějí vytvářet ambiciózní projekty založené na reálných datových souborech, se takové projekty mohou ukázat jako zlaté. Od neuronových sítí až po hloubkovou analýzu vysokorozměrných dat – pro takové projekty je zapotřebí dokonalá kombinace kreativity, odborných znalostí a vhledu.

Přečtěte si: 14 fascinujících reálných aplikací datové analýzy

Nápady na projekty datové analýzy – úroveň pro začátečníky

Projekty průzkumné analýzy dat (EDA)

Práce datového analytika zůstává neúplná bez průzkumné analýzy dat – fáze, kdy se zkoumají data a vytvářejí se vzory nebo zjištění. Poskytuje shrnutí celkových charakteristik při analýze dat a jejich pochopení pomocí technik datového modelování. To, co by při hledání anomálií v číslech zabralo dlouhé a vyčerpávající sezení, je průzkumná analýza dat dokonalým způsobem, jak toho dosáhnout.

EDA lze obecně provádět dvěma způsoby: zaprvé s pomocí grafiky nebo negrafiky a zadruhé s jednorozměrnými nebo dvourozměrnými veličinami. Pro pokračování v jakýchkoli projektech analýzy dat se může ukázat jako vydatný zdroj informací komunita IBM Analytics Community.

Témata, která se mohou hodit při budování projektu EDA, jsou:

• Pochopení dat a vymýšlení smysluplných a relevantních hypotéz
• Řešení problémů pomocí vizualizací dat nebo algoritmů
• Vyhledávání trendů dat
• Pochopení vztahů mezi proměnnými a interakce s vizualizacemi dat v podobě grafů.

Vhodnou oborovou studií může být zdravotnictví, kde můžete pomoci mnoha způsoby, od pochopení trendů chybějících návštěv u lékaře až po nedostatek kusů zařízení.

Analýza sentimentu

Pro datové analytiky může být cílem mít projekt analýzy sentimentu, který spočívá v pochopení pozitivní nebo negativní polarity diváků na základě jejich sentimentu. Takové extrakce mohou pomoci poznat obecný názor diváků na určitou myšlenku na základě jejich názorů sdílených na webových stránkách, na účtech sociálních médií atd. Jednotlivé kategorie mohou být veselé, naštvané, smutné, zvědavé atd.

Pro profesionály používající tento rámec R lze také najít příslušnou sadu dat v balíčku ‚janeaustenR‘. Vzhledem k tomu, že rozdíl je založen na mraku slov, lze jasně rozlišit skupiny dat a jim odpovídající pocity. Takové projekty analýzy dat mohou být užitečné:

Řízení online reputace jakékoli značky – monitorování sociálních médií

• Zejména užitečné při sledování a pochopení obecného vnímání spotřebitelů nad vaší značkou
• Zvýraznění klíčových oblastí pozornosti
• Jakýkoli vývoj, jako jsou aktualizace kampaní influencerů

Analýza konkurence

• Pomůže vám získat exkluzivní poznatky o trhu a udržet si náskok před konkurencí
• Shromažďovat informace napříč různými digitálními platformami
• Rozvíjet Business Intelligence

Čtěte: Zkuste si přečíst 26 otázek na pohovory pro datové analytiky &odpovědi

Nápady na projekty datové analýzy – středně pokročilé úrovně

Tvorba chatbotů

Imperativní pro firmy na internetu, chatboti jsou trendem pro své mnohé funkce. Mohou být nápomocné při automatizaci procesů obsluhy zákazníků a také šetřit čas a zdroje. Výkonní chatboti, obohacení o techniky umělé inteligence a strojového učení, jsou všude kolem nás – od automatických zpráv aplikací pro zasílání zpráv až po chytrá nositelná zařízení.

Chatbot je inteligentní program, který simuluje skutečnou interakci s uživateli prostřednictvím chatovacího rozhraní. Tímto způsobem tito roboti reagují na jakékoli psané nebo mluvené dotazy a chápou konverzaci. Protože jsou sebevědomé, čím více interakcí s nimi probíhá, tím jsou inteligentnější.

Pro datového analytika je skutečnou výzvou pochopit kvalitu výkonu chatbota na základě jeho potenciálu pochopit požadavky uživatelů a také jeho schopnosti srozumitelně je uživatelům sdělit. Vzhledem k tomu, že chatboti mohou být buď doménově specifičtí, kteří vyžadují, aby chatboti řešili problémy, nebo otevřeně doménoví, kdy uživatelé mohou zadat dotaz z jakéhokoli odvětví – je zde velký prostor pro projekt.

Pomocí jazyka Python a souboru dat Intents json musí analytik nahlédnout do rozsáhlých souborů dat a záludných jazyků pomocí několika modelů. Takové modely mohou pomoci zlepšit a zkvalitnit zákaznickou podporu.

Vyhledávání: Plat datového analytika v Indii

Nápady na projekty datové analýzy – úroveň experta

Systém doporučování filmů

Jedna z nejzákladnějších metod vytváření služeb na míru uživatelům, budování stabilního systému doporučování filmů, nemusí přijít tak snadno, jak se zdá. Vzhledem k tomu, že koncept je založen na abstraktní klikací metodě, existovaly by masivní implementace strojového učení. Vyžadovali byste rozsáhlý přístup k rozsáhlým souborům dat o historii prohlížení filmů, preferencích uživatelů a dalším.

Metody jako kolaborativní filtrování mohou pomoci při pochopení chování uživatelů. Proto k odstranění případných slabých míst systému můžete použít rámce, jako je R, a datovou sadu MovieLens. K usměrnění datových sad se mohou hodit také metody Matrix Factorization a Surprise Model Selection.

Takové projekty analýzy dat, které využívají značky jako Netflix, mohou znamenat vyčerpávající práci i pro odborníky z oboru.

Také si přečtěte: Data Science Projects in R

Shrnutí

Nejlepším způsobem, jak projevit své dovednosti, je pracovat na novějších, jedinečných nápadech na projekty datové analytiky. To by přišlo až s tím, jak budete získávat zkušenosti v oboru a budete se setkávat s různými výzvami specializovanými na dané odvětví. Především zůstaňte pozitivní a budujte projekty, to je ta správná cesta!

Pokud jste zvědaví na studium datové vědy, podívejte se na PG Diploma in Data Science od IIIT-B & upGrad, který je vytvořen pro pracující profesionály a nabízí více než 10 případových studií & projektů, praktické workshopy, mentoring s odborníky z oboru, 1 na 1 s mentory z oboru, více než 400 hodin výuky a asistenci při hledání práce u špičkových firem.

.