Data-analyse kan een veelbelovende manier zijn om een vliegende start te maken met je carrière, maar de sleutel om opgemerkt te worden door een potentiële werkgever is om je data-analyseprojecten presentabel te hebben. Een aspirant-data-analist moet in verschillende domeinen werken en inzichten verkrijgen die zich kunnen vertalen in je volgende prominente data-analist projectidee!

In de huidige tijden zoeken bedrijven naar data-analisten die zich bewust zijn van de uitdagingen in een bepaalde industrie en daarom alle relevante projecten in hun cv vinden. Het kan een overweldigende taak zijn om te beslissen over een projectidee alleen om zich geïntimideerd te voelen door de omvangrijke codes en het overgebruikte concept. Dit is precies waarom wij u een amalgaam van data analytics projectideeën brengen die u zouden helpen slim te oefenen met het werken met enorme datasets. Laten we aan de slag gaan!

Voordat je begint, moet je begrijpen met welke soorten projecten je zou willen werken:

Beginner: Projecten in deze niveaus kunnen vrij vertrouwd en comfortabel zijn om mee te werken. Voor iedereen die met gegevensanalyse begint, vereisen dergelijke projecten geen massieve toepassingstechnieken. In plaats daarvan kunt u met behulp van eenvoudige algoritmen gemakkelijk vooruit komen.

Intermediair: Dit omvat over het algemeen het werken met middelgrote tot grote gegevensclusters en vereist een goed begrip van de principes van datamining. Het kan ook de toepassing van Machine Learning-technieken vereisen en wordt daarom aanbevolen voor doorgewinterde data-analisten.

Geavanceerd of Expert: Voor veteranen uit de industrie die ambitieuze projecten willen bouwen op basis van real-life datasets, kunnen dergelijke projecten goud waard blijken te zijn. Van neurale netwerken tot diepgaande analyse van hoog-dimensionale gegevens, het vereist de perfecte mix van creativiteit, expertise en inzichten voor dergelijke projecten.

Lees: 14 Fascinerende Data Analytics Real Life Applications

Data Analytics Project Ideas – Beginner Level

Exploratory Data Analysis Projects (EDA)

Het werk van een data-analist blijft onvolledig zonder de Exploratory Data Analysis – de fase waarin de gegevens worden bekeken en patronen of bevindingen worden gemaakt. Het geeft een overzicht van de algemene kenmerken bij data-analyse en het begrijpen ervan met datamodelleringstechnieken. Wat lange, uitputtende sessies zou hebben gekost om anomalieën in getallen te vinden, is met verkennende gegevensanalyse perfect voor elkaar te krijgen.

EDA kan in het algemeen op twee manieren worden gedaan: ten eerste met behulp van grafieken of niet-grafieken, en ten tweede met univariate of bivariate grootheden. Voor het voortzetten van alle data-analyse projecten, kan de IBM Analytics Gemeenschap blijken te zijn een ruime bron.

De onderwerpen die van pas kunnen komen bij het bouwen van een EDA-project zijn:

• Inzicht in de gegevens en komen met een zinvolle en relevante hypothese
• Probleemoplossing met datavisualisaties of algoritmen
• Opsporen van gegevenstrends
• Inzicht in de relatie tussen variabelen en interactie met datavisualisaties in de vorm van plots.

Een relevant veldonderzoek kan de gezondheidsindustrie zijn, waar u op tal van manieren kunt helpen, van het begrijpen van trends in ontbrekende doktersafspraken tot het ontbreken van stukken apparatuur.

Sentimentanalyse

Voor gegevensanalisten kan het doel van het hebben van een sentimentanalyseproject zijn over het begrijpen van de positieve of negatieve polariteiten van de kijkers op basis van hun sentimenten. Dergelijke extracties kunnen helpen om het algemene standpunt van uw kijkers over een bepaald idee te kennen, op basis van hun meningen die worden gedeeld op websites, sociale mediahandvatten, enz. De verschillende categorieën kunnen blij, boos, verdrietig, nieuwsgierig, enz.

Voor professionals die het raamwerk gebruiken, is in R ook de relevante dataset te vinden in het pakket ‘janeaustenR’. Aangezien het verschil is gebaseerd op de woordwolk, kan er een duidelijk onderscheid worden gemaakt tussen gegevensgroepen en hun bijbehorende sentimenten. Dergelijke data-analyseprojecten kunnen nuttig zijn bij:

Online Reputatie Management van elk Merk – Social Media Monitoring

• Bijzonder behulpzaam bij het volgen en begrijpen van de algemene perceptie van consumenten over uw merk
• Highlight key aandachtsgebieden
• Elke ontwikkelingen, zoals influencer campagne updates

Competitor Analyse

• Help u exclusieve inzichten over de markt te verkrijgen en uw concurrenten voor te blijven
• Het verzamelen van informatie over verschillende digitale platforms
• Ontwikkelen van Business Intelligence

Lees: Must Read 26 Data Analyst Interview Questions & Answers

Data Analytics Project Ideas – Intermediate Level

Building Chatbots

Imperatief voor bedrijven online, chatbots zijn trending geweest voor zijn vele functionaliteiten. Ze kunnen nuttig zijn bij het automatiseren van customer service processen, maar ook tijd en middelen te besparen. Gelardeerd met AI en Machine Learning-technieken, zijn krachtige chatbots overal om ons heen – van geautomatiseerde berichten van messaging-applicaties tot slimme wearables.

Een chatbot is een slim programma dat een echte interactie met gebruikers simuleert via een chatinterface. Op deze manier reageren deze bots op geschreven of gesproken vragen en begrijpen ze het gesprek. Omdat ze zelfbewust zijn, worden ze intelligenter naarmate ze meer interactie hebben.

Als data-analist is het de echte uitdaging om inzicht te krijgen in de kwaliteit van de prestaties van een chatbot, op basis van zijn vermogen om verzoeken van gebruikers te begrijpen en deze duidelijk over te brengen aan gebruikers. Aangezien chatbots zowel domeinspecifiek kunnen zijn, waarvoor chatbots nodig zijn om problemen op te lossen, als open-domein, waarbij gebruikers een vraag uit elke branche kunnen plaatsen – is er veel ruimte voor het project.

Met behulp van Python en het Intents json-datasetbestand moet een analist zich verdiepen in de enorme datasets en lastige talen met behulp van meerdere modellen. Dergelijke modellen kunnen helpen de klantenondersteuning te verbeteren en te verbeteren.

Checkout: Data Analyst Salary in India

Data Analytics Project Ideas – Expert Level

Movie Recommendation System

Een van de meest elementaire methoden om diensten op maat van de gebruiker te bouwen, het bouwen van een stabiel filmaanbevelingssysteem, komt misschien niet zo gemakkelijk als het klinkt. Aangezien het concept is gebaseerd op een abstracte klikmethode, zouden er massale implementaties van Machine Learning zijn. Er zou uitgebreide toegang nodig zijn tot grote datasets met de browsegeschiedenis van gebruikers, voorkeuren en meer.

Methodes zoals collaborative filtering kunnen helpen bij het begrijpen van gebruikersgedrag. Om eventuele kwetsbaarheden van het systeem te verwijderen, kunt u daarom gebruikmaken van frameworks zoals R en de dataset MovieLens. Matrix Factorization en Surprise Model Selection kunnen ook van pas komen om door de datasets te kanaliseren.

Gebruikt door merken als Netflix, kunnen dergelijke data analytics projecten slopend werk betekenen, zelfs voor experts uit de industrie.

Ook lezen: Data Science Projecten in R

Samenvatting

De beste manier om je vaardigheden te tonen is door te werken aan nieuwere, unieke ideeën voor data analytics projecten. Dit kan alleen als je ervaring opdoet in het vakgebied en blootgesteld wordt aan verschillende uitdagingen die gespecialiseerd zijn in de industrie. Bovenal, positief blijven en projecten bouwen is de juiste manier om het aan te pakken!

Als je nieuwsgierig bent om te leren over data science, check out IIIT-B & upGrad’s PG Diploma in Data Science die is gemaakt voor werkende professionals en biedt 10 + case studies & projecten, praktische hands-on workshops, mentorschap met experts uit de industrie, 1-op-1 met mentoren uit de industrie, 400+ uur leren en job assistentie met topbedrijven.

in