L’analisi dei dati può fornire un modo promettente per avviare la tua carriera, ma la chiave per farsi notare da qualsiasi potenziale datore di lavoro è avere i tuoi progetti di analisi dei dati presentabili. Un aspirante analista di dati deve lavorare in diversi domini e ottenere intuizioni che possono tradursi nella tua prossima importante idea di progetto di analista di dati!

Nei tempi attuali, le imprese cercano analisti di dati consapevoli delle sfide in un particolare settore e quindi trovano qualsiasi progetto rilevante nel loro curriculum. Può essere un compito travolgente decidere su un’idea di progetto solo per sentirsi intimiditi dai suoi codici ingombranti e dal concetto abusato. Questo è precisamente il motivo per cui vi portiamo un’amalgama di idee di progetti di analisi dei dati che vi aiuterebbero a praticare il lavoro intelligente con massicci set di dati. Cominciamo!

Prima di iniziare, dovete capire i tipi di progetti con cui sareste disposti a lavorare:

Principiante: I progetti a questi livelli possono essere abbastanza familiari e comodi da lavorare. Per chiunque inizi nell’analisi dei dati, tali progetti non richiederanno tecniche applicative massicce. Invece, con l’aiuto di semplici algoritmi, si può andare avanti facilmente.

Intermedio: Questo include generalmente il lavoro con cluster di dati di medie e grandi dimensioni e richiede una solida comprensione dei principi del data mining. Può anche richiedere l’applicazione di tecniche di Machine Learning ed è quindi raccomandato per analisti di dati esperti.

Avanzato o Esperto: Per i veterani del settore che cercano di costruire progetti ambiziosi basati su set di dati reali, tali progetti possono rivelarsi oro. Dalle reti neurali all’analisi approfondita di dati altamente dimensionali, è necessaria la perfetta miscela di creatività, esperienza e intuizioni per tali progetti.

Leggi: 14 Affascinanti Applicazioni di Data Analytics nella Vita Reale

Idee per Progetti di Data Analytics – Livello Principiante

Progetti di Analisi dei Dati Esplorativi (EDA)

Il lavoro di un analista di dati rimane incompleto senza l’Analisi Esplorativa dei Dati – la fase in cui i dati vengono esaminati e vengono fatti modelli o risultati. Fornisce un riassunto delle caratteristiche generali nell’analisi dei dati e la loro comprensione con tecniche di modellazione dei dati. Ciò che avrebbe richiesto lunghe ed esaustive sessioni per trovare anomalie nei numeri, l’analisi esplorativa dei dati è il modo perfetto per farlo.

L’analisi dei dati esplorativi può essere fatta generalmente in due modi: primo, con l’aiuto di grafici o non grafici, e secondo con quantità univariate o bivariate. Per continuare con qualsiasi progetto di analisi dei dati, l’IBM Analytics Community può rivelarsi un’ampia risorsa.

Gli argomenti che possono tornare utili durante la costruzione di un progetto EDA sono:

• Comprendere i dati e formulare un’ipotesi significativa e rilevante
• Risolvere i problemi con visualizzazioni di dati o algoritmi
• Osservare le tendenze dei dati
• Comprendere la relazione tra variabili e interagire con visualizzazioni di dati sotto forma di grafici.

Un campo di studio rilevante può essere l’industria della salute dove si può aiutare in numerosi modi, dalla comprensione delle tendenze degli appuntamenti medici mancanti alla mancanza di attrezzature.

Analisi del sentimento

Per gli analisti dei dati, l’obiettivo di avere un progetto di analisi del sentimento può essere la comprensione delle polarità positive o negative degli spettatori in base ai loro sentimenti. Tali estrazioni possono aiutare a conoscere il punto di vista generale dei vostri spettatori su una particolare idea, sulla base delle loro opinioni condivise su siti web, maniglie di social media, ecc. Le varie categorie possono essere felici, arrabbiate, tristi, curiose, ecc.

Per i professionisti che utilizzano il framework, R può anche trovare il relativo set di dati nel pacchetto ‘janeaustenR’. Poiché la differenza si basa sulla nuvola di parole, ci possono essere chiare distinzioni tra i gruppi di dati e i loro sentimenti corrispondenti. Tali progetti di analisi dei dati possono essere utili per:

Gestione della reputazione online di qualsiasi marchio – Monitoraggio dei social media

• Particolarmente utile per tracciare e capire la percezione generale dei consumatori sul tuo marchio
• Evidenzia le aree di attenzione chiave
• Qualsiasi sviluppo, come gli aggiornamenti delle campagne degli influencer

Analisi della concorrenza

• Aiutano a ottenere intuizioni esclusive sul mercato e a stare davanti alla concorrenza
• Raccogliere informazioni su varie piattaforme digitali
• Sviluppare la Business Intelligence

Leggi: Must Read 26 Data Analyst Interview Questions & Answers

Data Analytics Project Ideas – Intermediate Level

Building Chatbots

Imperativo per le aziende online, i chatbot sono stati di tendenza per le sue molte funzionalità. Possono essere strumentali nell’automatizzare i processi di servizio al cliente, così come risparmiare tempo e risorse. Con tecniche di AI e Machine Learning, potenti chatbot sono intorno a noi – dai messaggi automatizzati delle applicazioni di messaggistica agli indossabili intelligenti.

Un chatbot è un programma intelligente che simula una reale interazione con gli utenti attraverso un’interfaccia di chat. In questo modo, questi bot reagiscono a qualsiasi richiesta scritta o parlata e comprendono la conversazione. Poiché sono autocoscienti, più interazione hanno, più diventano intelligenti.

Come analista di dati, la vera sfida è capire la qualità delle prestazioni di un chatbot, basata sul suo potenziale di comprensione delle richieste degli utenti e la sua capacità di trasmetterle chiaramente agli utenti. Poiché i chatbot possono essere sia dominio-specifici che richiedono chatbot per risolvere i problemi e dominio aperto in cui gli utenti possono fare una richiesta da qualsiasi settore – c’è un sacco di spazio per il progetto.

Utilizzando Python e il file Intents json dataset, un analista ha bisogno di esaminare i vasti set di dati e le lingue difficili con l’aiuto di modelli multipli. Tali modelli possono aiutare a potenziare e migliorare l’assistenza clienti.

Checkout: Data Analyst Salary in India

Data Analytics Project Ideas – Expert Level

Movie Recommendation System

Uno dei metodi più basilari per costruire servizi personalizzati dall’utente, costruire un sistema stabile di raccomandazione di film, potrebbe non essere così facile come sembra. Poiché il concetto è basato su un metodo astratto di click, ci sarebbero massicce implementazioni di Machine Learning. Si richiederebbe un ampio accesso a grandi set di dati della cronologia di navigazione dei film degli utenti, delle preferenze e altro ancora.

Metodi come il filtraggio collaborativo possono aiutare nella comprensione del comportamento degli utenti. Pertanto, per rimuovere qualsiasi vulnerabilità del sistema, è possibile utilizzare framework come R e il dataset MovieLens. Matrix Factorization e Surprise Model Selection possono anche essere utili per incanalare i set di dati.

Utilizzati da marchi come Netflix, tali progetti di analisi dei dati possono significare un lavoro estenuante, anche per gli esperti del settore.

Leggi anche: Progetti di scienza dei dati in R

Sommario

Il modo migliore per mostrare le tue abilità è lavorare su idee di progetti di analisi dei dati nuovi e unici. Ciò avverrà solo quando avrai acquisito esperienza nel campo e sarai esposto a varie sfide specifiche del settore. Soprattutto, rimanere positivi e costruire progetti è il modo giusto di procedere!

Se sei curioso di imparare la scienza dei dati, controlla il Diploma PG in Data Science di IIIT-B & upGrad che è stato creato per i professionisti che lavorano e offre 10+ casi di studio & progetti, workshop pratici pratici, mentorship con esperti del settore, 1-on-1 con mentori del settore, 400+ ore di apprendimento e assistenza al lavoro con le migliori aziende.

.