L’analyse de données peut fournir pour un moyen prometteur de démarrer votre carrière, mais la clé pour être remarqué par tout employeur potentiel est d’avoir vos projets d’analyse de données présentables. Un aspirant analyste de données doit travailler dans différents domaines et obtenir des idées qui peuvent se traduire par votre prochaine idée de projet d’analyste de données proéminente !

A l’heure actuelle, les entreprises recherchent des analystes de données conscients des défis d’une industrie particulière et trouvent donc tout projet pertinent dans leur CV. Il peut être une tâche écrasante de décider d’une idée de projet seulement pour se sentir intimidé par ses codes volumineux et son concept trop utilisé. C’est précisément la raison pour laquelle nous vous proposons un amalgame d’idées de projets d’analyse de données qui vous aideront à vous entraîner à travailler intelligemment avec des ensembles de données massifs. C’est parti !

Avant de commencer, vous devez comprendre les types de projets avec lesquels vous seriez prêt à travailler :

Débutant : Les projets de ces niveaux peuvent être assez familiers et confortables à travailler. Pour quiconque débute dans l’analyse de données, de tels projets ne nécessiteront pas de techniques d’application massives. Au lieu de cela, avec l’aide d’algorithmes simples, vous pouvez avancer facilement.

Intermédiaire : Cela comprend généralement le travail avec des grappes de données moyennes à grandes et nécessite une bonne compréhension des principes d’exploration de données. Il peut également nécessiter l’application de techniques de Machine Learning et est donc recommandé aux analystes de données chevronnés.

Avancé ou expert : Pour les vétérans de l’industrie qui cherchent à construire des projets ambitieux basés sur des ensembles de données réels, de tels projets peuvent s’avérer être de l’or. Des réseaux neuronaux à l’analyse approfondie de données hautement dimensionnelles, il faut un mélange parfait de créativité, d’expertise et de perspicacité pour de tels projets.

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Idées de projets d’analyse de données – Niveau débutant

Projets d’analyse de données exploratoires (ADA)

Le travail d’un analyste de données reste incomplet sans l’analyse de données exploratoires – l’étape où les données sont examinées et où des modèles ou des conclusions sont faits. Il fournit un résumé des caractéristiques générales de l’analyse des données et de leur compréhension avec les techniques de modélisation des données. Ce qui aurait nécessité de longues sessions exhaustives pour trouver des anomalies dans les chiffres, l’analyse exploratoire des données est le moyen parfait pour y parvenir.

L’AED peut généralement être réalisée de deux manières : d’abord, à l’aide de graphiques ou de non-graphiques, et ensuite avec des quantités univariées ou bivariées. Pour poursuivre tout projet d’analyse de données, l’IBM Analytics Community peut s’avérer être une ressource ample.

Les sujets qui peuvent s’avérer utiles lors de la construction d’un projet d’AED sont :

• Comprendre les données et aboutir à une hypothèse significative et pertinente
• Résoudre des problèmes avec des visualisations de données ou des algorithmes
• Spoter les tendances des données
• Comprendre la relation entre les variables et interagir avec les visualisations de données sous forme de graphiques.

Une étude de terrain pertinente peut être l’industrie de la santé où vous pouvez aider de nombreuses façons, de la compréhension des tendances de rendez-vous manqués chez le médecin au manque de pièces d’équipement.

Analyse des sentiments

Pour les analystes de données, l’objectif d’avoir un projet d’analyse des sentiments peut être de comprendre les polarités positives ou négatives des spectateurs en fonction de leurs sentiments. De telles extractions peuvent aider à connaître le point de vue général de vos téléspectateurs sur une idée particulière, en fonction de leurs opinions partagées sur des sites Web, des poignées de médias sociaux, etc. Les différentes catégories peuvent être heureuses, en colère, tristes, curieuses, etc.

Pour les professionnels utilisant le framework, R peut également trouver le jeu de données pertinent dans le paquet ‘janeaustenR’. Comme la différence est basée sur le nuage de mots, il peut y avoir des distinctions claires entre les groupes de données et leurs sentiments correspondants. De tels projets d’analyse de données peuvent être utiles pour :

Gestion de la réputation en ligne de toute marque – Surveillance des médias sociaux

• Spécialement utile pour suivre et comprendre la perception générale des consommateurs sur votre marque
• Souligner les zones d’attention clés
• Tout développement, comme les mises à jour des campagnes d’influence

Analyse de la concurrence

• Vous aider à obtenir des informations exclusives sur le marché et à garder une longueur d’avance sur vos concurrents
• Collationner des informations sur diverses plateformes numériques
• Développer la veille économique

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Data Analytics Project Ideas – Intermediate Level

Building Chatbots

Impératif pour les entreprises en ligne, les chatbots ont été tendance pour ses nombreuses fonctionnalités. Ils peuvent contribuer à l’automatisation des processus de service client, ainsi qu’à l’économie de temps et de ressources. Parsemés de techniques d’IA et d’apprentissage automatique, les chatbots puissants sont partout autour de nous – des messages automatisés des applications de messagerie aux vêtements intelligents.

Un chatbot est un programme intelligent qui simule une interaction réelle avec les utilisateurs via une interface de chat. Ainsi, ces bots réagissent à toute requête écrite ou orale et comprennent la conversation. Comme ils sont conscients d’eux-mêmes, plus ils ont d’interactions, plus ils deviennent intelligents.

En tant qu’analyste de données, le véritable défi consiste à comprendre la qualité de performance d’un chatbot, en fonction de son potentiel de compréhension des demandes des utilisateurs ainsi que de sa capacité à les transmettre clairement aux utilisateurs. Comme les chatbots peuvent être soit spécifiques à un domaine qui nécessite que les chatbots résolvent des problèmes, soit à un domaine ouvert où les utilisateurs peuvent placer une demande de n’importe quelle industrie – il y a beaucoup de possibilités pour le projet.

En utilisant Python et le fichier de données Intents json, un analyste doit examiner les vastes ensembles de données et les langages délicats à l’aide de plusieurs modèles. De tels modèles peuvent aider à renforcer et à améliorer le support client.

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Idées de projet d’analyse de données – niveau expert

Système de recommandation de films

L’une des méthodes les plus fondamentales pour construire des services personnalisés par les utilisateurs, la construction d’un système de recommandation de films stable, peut ne pas venir aussi facilement qu’il y paraît. Puisque le concept est basé sur une méthode abstraite de clic, il y aurait des implémentations massives d’apprentissage automatique. Vous auriez besoin d’un accès étendu à de grands ensembles de données sur l’historique de navigation des films des utilisateurs, leurs préférences, et plus encore.

Des méthodes comme le filtrage collaboratif peuvent aider à comprendre le comportement des utilisateurs. Par conséquent, pour éliminer toute vulnérabilité du système, vous pouvez utiliser des frameworks comme R et le jeu de données MovieLens. La factorisation matricielle et la sélection de modèles surprise peuvent également s’avérer pratiques pour canaliser les jeux de données.

Utilisés par des marques comme Netflix, ces projets d’analyse de données peuvent signifier un travail éreintant, même pour les experts du secteur.

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Summary

La meilleure façon de montrer vos compétences est de travailler sur des idées de projets d’analyse de données plus récentes et uniques. Cela ne viendrait qu’à mesure que vous gagnez de l’expérience dans le domaine et que vous êtes exposé à divers défis spécialisés dans l’industrie. Par-dessus tout, rester positif et construire des projets est la bonne façon de procéder !

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