Data-analyysi voi tarjota lupaavan tavan aloittaa urasi, mutta avain siihen, että potentiaaliset työnantajat huomaavat sinut, on se, että data-analyysihankkeesi ovat edustavia. Aloittelevan data-analyytikon on työskenneltävä eri aloilla ja saatava oivalluksia, jotka voidaan muuntaa seuraavaksi merkittäväksi data-analyytikon projekti-ideaksi!

Nykyisin yritykset etsivät data-analyytikkoja, jotka ovat tietoisia tietyn toimialan haasteista, ja löytävät siksi ansioluettelostaan kaikki asiaankuuluvat projektit. Voi olla ylivoimainen tehtävä päättää projekti-ideasta vain tuntea pelkäävänsä sen tilaa vieviä koodeja ja ylikäytettyä käsitettä. Juuri siksi tuomme sinulle yhdistelmän data-analytiikan projekti-ideoita, jotka auttaisivat sinua harjoittelemaan älykästä työskentelyä massiivisten tietokokonaisuuksien kanssa. Aloitetaan!

Ennen kuin aloitat, sinun on ymmärrettävä, minkä tyyppisten projektien parissa haluaisit työskennellä:

Aloittelija: Tämän tason projektit voivat olla melko tuttuja ja mukavia työskennellä. Tietoanalyysin aloittelevalle tällaiset projektit eivät vaadi massiivisia sovellustekniikoita. Sen sijaan yksinkertaisten algoritmien avulla pääsee helposti eteenpäin.

Keskitaso: Tähän kuuluu yleensä työskentely keskisuurten tai suurten dataklustereiden parissa, ja se edellyttää vankkaa tietämystä tiedonlouhinnan periaatteista. Se voi myös vaatia koneoppimistekniikoiden soveltamista, ja siksi sitä suositellaan kokeneille data-analyytikoille.

Kehittynyt tai asiantuntija: Alan veteraaneille, jotka haluavat rakentaa kunnianhimoisia projekteja, jotka perustuvat tosielämän datakokonaisuuksiin, tällaiset projektit voivat osoittautua kullanarvoisiksi. Neuraalisista verkoista korkea-ulotteisen datan syvälliseen analyysiin, tällaisiin projekteihin tarvitaan täydellinen sekoitus luovuutta, asiantuntemusta ja oivalluksia.

Lue: 14 kiehtovaa data-analytiikan tosielämän sovellusta

Data-analytiikan projekti-ideoita – aloittelijataso

Tutkimukselliset data-analyysiprojektit (EDA)

Data-analyytikon työ jää epätäydelliseksi ilman tutkimusdata-analytiikkaa – vaihetta, jossa dataa tarkastellaan ja siitä muodostetaan kuvioita tai havaintoja. Siinä esitetään yhteenveto data-analyysin yleisistä ominaisuuksista ja sen ymmärtämisestä datamallinnustekniikoiden avulla. Se, mikä olisi vaatinut pitkiä, tyhjentäviä istuntoja numeroiden poikkeavuuksien löytämiseksi, saadaan tehtyä eksploratiivisella data-analyysillä.

EDA voidaan yleensä tehdä kahdella tavalla: ensinnäkin grafiikan tai ei-grafiikan avulla ja toiseksi yksi- tai kaksimuuttujaisten suureiden avulla. Jos haluat jatkaa mitä tahansa data-analytiikkaprojekteja, IBM Analytics Community voi osoittautua runsaaksi resurssiksi.

Aiheet, joista voi olla hyötyä EDA-projektia rakennettaessa, ovat:

• Datan ymmärtäminen ja mielekkään ja relevantin hypoteesin keksiminen
• Ongelmanratkaisu datan visualisoinneilla tai algoritmeilla
• Datan trendien havaitseminen
• Muuttujien välisten yhteyksien ymmärtäminen ja vuorovaikutus datan visualisoinneilla kuvioiden muodossa.

Yhteensopiva kenttätutkimus voi olla terveydenhuoltoala, jossa voit auttaa lukuisilla tavoilla aina puuttuvien lääkäriaikojen trendien ymmärtämisestä laitteiden puuttumiseen.

Sentimenttianalyysi

Data-analyytikoille sentimenttianalyysiprojektien tavoitteena voi olla katsojien positiivisten tai negatiivisten polariteettien ymmärtäminen heidän tunteidensa perusteella. Tällaiset otteet voivat auttaa tietämään katsojien yleisen näkemyksen tietystä ajatuksesta, joka perustuu heidän verkkosivustoilla, sosiaalisen median kahvoissa jne. jaettuihin mielipiteisiin. Eri luokat voivat olla iloinen, vihainen, surullinen, utelias jne.

Kehystä käyttäville ammattilaisille R:stä löytyy myös asiaankuuluva tietokokonaisuus ’janeaustenR’-paketista. Koska ero perustuu sanapilveen, tietoryhmien ja niitä vastaavien tunnetilojen välillä voidaan tehdä selviä eroja. Tällaisista data-analyysihankkeista voi olla apua:

Minkä tahansa tuotemerkin online-maineen hallinta – Sosiaalisen median seuranta

• Erityisen hyödyllistä seurata ja ymmärtää kuluttajien yleistä käsitystä tuotemerkistäsi
• Keskeisten huomioalueiden korostaminen
• Mikä tahansa kehitys, kuten vaikuttajakampanjoiden päivitykset

Kilpailija-analyysi

• Auttaisi sinua saamaan eksklusiivista tietoa markkinoista ja pysymään kilpailijoitasi edellä
• Kerää tietoja eri digitaalisilta alustoilta
• Kehitä liiketoimintatietoa

Lue: & Vastaukset

Data-analytiikan projekti-ideat – keskitaso

Chatbottien rakentaminen

Chatbotit ovat olleet trenditrendissä monien toiminnallisuuksiensa vuoksi, sillä ne ovat tärkeitä yrityksille verkossa. Ne voivat auttaa asiakaspalveluprosessien automatisoinnissa sekä säästää aikaa ja resursseja. Tekoälyn ja koneoppimisen tekniikoilla höystetyt tehokkaat chatbotit ovat kaikkialla ympärillämme – viestisovellusten automaattisista viesteistä älykkäisiin puettaviin tuotteisiin.

Chatbot on älykäs ohjelma, joka simuloi todellista vuorovaikutusta käyttäjien kanssa chat-käyttöliittymän kautta. Näin nämä botit reagoivat kaikkiin kirjoitettuihin tai puhuttuihin kyselyihin ja ymmärtävät keskustelua. Koska ne ovat itsetietoisia, mitä enemmän ne ovat vuorovaikutuksessa, sitä älykkäämmiksi ne tulevat.

Data-analyytikkona todellinen haaste on ymmärtää chatbotin suorituskyvyn laatu, joka perustuu sen kykyyn ymmärtää käyttäjien pyyntöjä sekä sen kykyyn välittää se selkeästi käyttäjille. Koska chatbotit voivat olla joko toimialakohtaisia, joissa tarvitaan chatbotteja ratkaisemaan ongelmia, tai avoimia, joissa käyttäjät voivat tehdä kyselyjä miltä tahansa toimialalta – projektissa on paljon liikkumavaraa.

Käyttämällä Pythonia ja Intents json -datatiedostoa analyytikon on tarkasteltava laajoja tietokokonaisuuksia ja hankalia kieliä useiden mallien avulla. Tällaisten mallien avulla voidaan tehostaa ja parantaa asiakastukea.

Kassa: Data Analyst Salary in India

Data Analytics Project Ideas – Expert Level

Movie Recommendation System

Yksi perustavanlaatuisimmista menetelmistä rakentaa käyttäjälle räätälöityjä palveluita, vakaan elokuvasuositusjärjestelmän rakentaminen, ei välttämättä tule niin helposti kuin miltä se kuulostaa. Koska konsepti perustuu abstraktiin klikkausmenetelmään, olisi olemassa massiivisia Machine Learning -toteutuksia. Tarvittaisiin laaja pääsy suuriin tietokokonaisuuksiin käyttäjien elokuvien selaushistoriasta, mieltymyksistä ja muusta.

Käyttäjäkäyttäytymisen ymmärtämisessä voivat auttaa esimerkiksi kollaboratiivisen suodatuksen kaltaiset menetelmät. Siksi järjestelmän haavoittuvuuksien poistamiseksi voi käyttää R:n kaltaisia kehyksiä ja MovieLens-tietokokonaisuutta. Matriisifaktorointi ja yllätysmallien valinta voivat myös olla käteviä tietokokonaisuuksien kanavoinnissa.

Netflixin kaltaisten brändien käyttämät tällaiset data-analyysiprojektit voivat merkitä uuvuttavaa työtä jopa alan asiantuntijoille.

Lue myös:

Yhteenveto

Paras tapa näyttää taitojasi on työskennellä uudempien, ainutlaatuisten data-analytiikan projekti-ideoiden parissa. Se tulisi vasta, kun hankit kokemusta alalta ja altistut erilaisille teollisuuteen erikoistuneille haasteille. Ennen kaikkea positiivisena pysyminen ja projektien rakentaminen on oikea tapa toimia!

Jos olet utelias oppimaan datatieteestä, tutustu IIIT-B & upGradin PG Diploma in Data Science -ohjelmaan, joka on luotu työelämän ammattilaisille ja tarjoaa 10+ tapaustutkimusta & projekteja, käytännön käytännönläheisiä käytännön työpajoja, mentorointia alan asiantuntijoiden kanssa, 1 vs. 1 -opiskelua alan mentoreiden kanssa, 400+ oppimistuntia ja työapua huippuyritysten kanssa.

.