Az adatelemzés ígéretes módja lehet a karriered beindításának, de a kulcs ahhoz, hogy bármely potenciális munkáltató felfigyeljen rád, az, hogy az adatelemzési projektjeid bemutatásra alkalmasak legyenek. Egy feltörekvő adatelemzőnek különböző területeken kell dolgoznia, és olyan meglátásokat kell szereznie, amelyek lefordíthatók a következő kiemelkedő adatelemzői projektötletébe!

A jelenlegi időkben a vállalkozások olyan adatelemzőket keresnek, akik tisztában vannak az adott iparág kihívásaival, és ezért minden releváns projektet megtalálnak az önéletrajzukban. Megterhelő feladat lehet egy projektötlet mellett dönteni, csak azért, hogy megfélemlítve érezzük magunkat a terjedelmes kódok és a túlhasznált koncepció miatt. Pontosan ezért hozzuk el Önnek az adatelemzési projektötletek összevonását, amelyek segítenének gyakorolni a hatalmas adathalmazokkal való intelligens munkát. Lássunk hozzá!

Mielőtt belekezdenél, meg kell értened, hogy milyen típusú projektekkel szeretnél dolgozni:

A kezdők: Az ilyen szintű projektek eléggé ismerősek és kényelmes lehet a munka. Bárki számára, aki az adatelemzésben kezd, az ilyen projektek nem igényelnek masszív alkalmazási technikákat. Ehelyett egyszerű algoritmusok segítségével könnyedén haladhat előre.

Közepes: Ez általában közepes és nagy adathalmazokkal való munkát foglal magában, és az adatbányászati elvek alapos ismeretét igényli. A gépi tanulási technikák alkalmazását is megkövetelheti, ezért tapasztalt adatelemzőknek ajánlott.

Hosszú vagy szakértő: Az olyan ipari veteránok számára, akik ambiciózus projekteket szeretnének valós adathalmazokon alapuló projekteket létrehozni, az ilyen projektek aranyat érhetnek. A neurális hálózatoktól kezdve a nagydimenziós adatok mélyreható elemzéséig a kreativitás, a szakértelem és a meglátások tökéletes keveréke szükséges az ilyen projektekhez.

olvassa:

olvassa: 14 lenyűgöző adatelemzési valós életbeli alkalmazás

Adatelemzési projektötletek – kezdő szint

Exploratív adatelemzési projektek (EDA)

Az adatelemző munkája hiányos marad a feltáró adatelemzés nélkül – az a szakasz, amikor az adatokat megvizsgálják, és mintákat vagy megállapításokat tesznek. Összefoglalja az adatelemzés általános jellemzőit és megértését az adatmodellezési technikákkal. Ami hosszú, kimerítő munkameneteket igényelt volna a számok rendellenességeinek megtalálásához, azt a feltáró adatelemzés tökéletesen megoldja.

Az EDA általában kétféleképpen végezhető: először is grafikus vagy nem grafikus eszközökkel, másodszor pedig egyváltozós vagy kétváltozós mennyiségekkel. Bármilyen adatelemzési projekt folytatásához az IBM Analytics Community bőséges forrásnak bizonyulhat.

Az EDA-projekt felépítése során hasznosnak bizonyulhatnak a következő témák:

• Az adatok megértése és értelmes és releváns hipotézis felállítása
• Problémamegoldás adatvizualizációkkal vagy algoritmusokkal
• Adattrendek felismerése
• A változók közötti kapcsolat megértése és az ábrák formájában megjelenő adatvizualizációkkal való interakció.

Egy releváns terepkutatás lehet az egészségügy, ahol számos módon segíthet, a hiányzó orvosi rendelések tendenciáinak megértésétől kezdve az eszközök hiányának megértéséig.

Szentimentelemzés

Az adatelemzők számára egy szentimentelemzési projekt célja lehet a nézők pozitív vagy negatív polaritásának megértése az érzelmeik alapján. Az ilyen kivonatok segíthetnek megismerni a nézők általános álláspontját egy adott gondolattal kapcsolatban, a weboldalakon, közösségi médiakezelőkön stb. megosztott véleményük alapján. A különböző kategóriák lehetnek boldogok, dühösek, szomorúak, kíváncsiak stb.

A keretrendszert használó szakemberek számára az R-ben is megtalálható a megfelelő adatkészlet a ‘janeaustenR’ csomagban. Mivel a különbség a szófelhőn alapul, egyértelműen meg lehet különböztetni az adatcsoportokat és a hozzájuk tartozó érzelmeket. Az ilyen adatelemzési projektek hasznosak lehetnek:

Minden márka online hírnévmenedzsmentje – közösségi médiafigyelés

• Különösen hasznos a fogyasztók általános megítélésének nyomon követésében és megértésében az Ön márkájával kapcsolatban
• Kiemeli a legfontosabb figyelemfelkeltő területeket
• Minden fejleményt, mint például influencer kampányok frissítései

Versenytárs elemzés

• Segítségével exkluzív betekintést nyerhet a piacról, és versenytársai előtt maradhat
• A különböző digitális platformok információinak összegyűjtése
• Üzleti intelligencia fejlesztése

olvassa: & Válaszok

Adatelemzési projektötletek – középszintű

Csevegőrobotok építése

A vállalkozások számára fontos online, a csevegőrobotok számos funkciója miatt trendi. Fontos szerepet játszhatnak az ügyfélszolgálati folyamatok automatizálásában, valamint időt és erőforrásokat takaríthatnak meg. A mesterséges intelligenciával és gépi tanulási technikákkal megspékelt, nagy teljesítményű chatbotok mindenhol ott vannak körülöttünk – az üzenetküldő alkalmazások automatizált üzeneteitől az intelligens viselhető eszközökig.

A chatbot egy olyan intelligens program, amely egy csevegőfelületen keresztül szimulálja a felhasználókkal való valós interakciót. Ily módon ezek a botok reagálnak bármilyen írott vagy szóbeli kérdésre, és megértik a beszélgetést. Mivel öntudatosak, minél több interakcióban vesznek részt, annál intelligensebbek lesznek.

Adatelemzőként az igazi kihívást az jelenti, hogy megértsük egy chatbot teljesítményének minőségét, amely a felhasználói kérések megértési potenciálján, valamint a felhasználók számára történő egyértelmű közvetítés képességén alapul. Mivel a chatbotok lehetnek akár szakterület-specifikusak, amelyekhez a chatbotok problémamegoldást igényelnek, akár nyílt szakterületűek, ahol a felhasználók bármely iparágból feltehetnek egy megkeresést – a projektnek sok mozgástere van.

A Python és az Intents json adatkészlet fájl használatával egy elemzőnek több modell segítségével kell átnéznie a hatalmas adathalmazokat és a trükkös nyelveket. Az ilyen modellek segíthetnek az ügyféltámogatás fokozásában és javításában.

Kassza: Data Analyst Salary in India

Data Analytics Project Ideas – Expert Level

Movie Recommendation System

A felhasználóra szabott szolgáltatások kialakításának egyik legalapvetőbb módszere, egy stabil filmajánló rendszer kiépítése nem biztos, hogy olyan könnyen jön, mint ahogyan hangzik. Mivel a koncepció egy absztrakt kattintásos módszerre épül, a gépi tanulás masszív megvalósításai lennének. Kiterjedt hozzáférésre lenne szükség a felhasználók filmböngészési előzményeinek, preferenciáinak stb. nagy adathalmazaihoz.

A felhasználói viselkedés megértésében segíthetnek az olyan módszerek, mint a kollaboratív szűrés. Ezért a rendszer sebezhetőségének kiküszöbölésére olyan keretrendszereket használhat, mint az R és a MovieLens adatkészlet. A mátrix-faktorizáció és a meglepetésmodell-választás is jól jöhet az adathalmazok átcsatornázásához.

Az olyan márkák által használt, mint a Netflix, az ilyen adatelemzési projektek még az iparági szakértők számára is fárasztó munkát jelenthetnek.

Még olvassa el:

Összefoglaló

A legjobb módja annak, hogy megmutassa képességeit, ha újabb, egyedi adatelemzési projektötleteken dolgozik. Ez csak akkor jönne el, ha tapasztalatot szereznél a területen, és különböző iparági specializált kihívásoknak lennél kitéve. Mindenekelőtt pozitívnak maradni és projekteket építeni a helyes út!

Ha kíváncsi vagy az adattudomány megismerésére, nézd meg az IIIT-B & upGrad’s PG Diploma in Data Science-t, amelyet dolgozó szakemberek számára hoztak létre, és 10+ esettanulmányt & projekteket, gyakorlatias gyakorlati workshopokat, mentorálást ipari szakértőkkel, 1-on-1-et ipari mentorokkal, 400+ órányi tanulást és álláskeresési támogatást kínál a legjobb cégeknél.

.