Analiza danych może zapewnić obiecujący sposób na rozpoczęcie kariery, ale kluczem do uzyskania zauważenia przez każdego potencjalnego pracodawcę jest posiadanie swoich projektów analityki danych, które można zaprezentować. Aspirujący analityk danych musi pracować w różnych domenach i uzyskać wgląd, który może przełożyć się na swój następny wybitny pomysł na projekt analityki danych!

W obecnych czasach, przedsiębiorstwa poszukują analityków danych świadomych wyzwań w danej branży, a zatem znaleźć wszelkie istotne projekty w swoim CV. Podjęcie decyzji o wyborze pomysłu na projekt może być przytłaczającym zadaniem, tylko po to, aby poczuć się onieśmielonym jego nieporęcznym kodem i nadużywaną koncepcją. To właśnie dlatego przedstawiamy Ci amalgamację pomysłów na projekty z zakresu analityki danych, które pomogą Ci ćwiczyć inteligentną pracę z masywnymi zbiorami danych. Zaczynajmy!

Zanim zaczniesz, musisz zrozumieć typy projektów, z którymi chciałbyś pracować:

Początkujący: Projekty na tych poziomach mogą być całkiem znajome i wygodne w pracy. Dla każdego, kto zaczyna pracę w analizie danych, takie projekty nie będą wymagały masywnych technik aplikacji. Zamiast tego, z pomocą prostych algorytmów, można łatwo posuwać się naprzód.

Średniozaawansowany: To ogólnie obejmuje pracę ze średnimi do dużych klastrów danych i wymaga solidnego zrozumienia zasad eksploracji danych. Może również wymagać zastosowania technik Machine Learning i dlatego jest zalecany dla doświadczonych analityków danych.

Advanced lub Expert: Dla weteranów branży poszukujących możliwości budowania ambitnych projektów opartych na rzeczywistych zestawach danych, takie projekty mogą okazać się złotem. Od sieci neuronowych do dogłębnej analizy danych wielowymiarowych, wymaga to idealnej mieszanki kreatywności, wiedzy i spostrzeżeń dla takich projektów.

Przeczytaj: 14 Fascinating Data Analytics Real Life Applications

Data Analytics Project Ideas – Beginner Level

Projekty Eksploracyjnej Analizy Danych (EDA)

Praca analityka danych pozostaje niekompletna bez Eksploracyjnej Analizy Danych – etapu, w którym dane zostają przejrzane i powstają wzorce lub wnioski. Stanowi ona podsumowanie ogólnej charakterystyki analizy danych i jej zrozumienia za pomocą technik modelowania danych. Co zajęłoby długie, wyczerpujące sesje, aby znaleźć anomalie w liczbach, eksploracyjna analiza danych jest doskonałym sposobem, aby to zrobić.

EDA może być ogólnie wykonane na dwa sposoby: po pierwsze, z pomocą grafiki lub nie-grafiki, a drugi z jedno- lub dwuwariantowych wielkości. W przypadku kontynuowania jakichkolwiek projektów związanych z analizą danych, społeczność IBM Analytics Community może okazać się doskonałym źródłem informacji.

Tematy, które mogą się przydać podczas tworzenia projektu EDA, to:

• Zrozumienie danych i postawienie sensownej i istotnej hipotezy
• Rozwiązywanie problemów za pomocą wizualizacji danych lub algorytmów
• Zauważanie trendów w danych
• Zrozumienie zależności między zmiennymi i interakcja z wizualizacjami danych w postaci działek.

Odpowiednim badaniem terenowym może być branża zdrowotna, w której można pomóc na wiele sposobów, od zrozumienia trendów brakujących wizyt lekarskich do braku elementów wyposażenia.

Analiza sentymentu

Dla analityków danych, celem posiadania projektu analizy sentymentu może być zrozumienie pozytywnych lub negatywnych polaryzacji widzów w oparciu o ich sentymenty. Takie ekstrakcje mogą pomóc poznać ogólny punkt widzenia widzów na temat konkretnego pomysłu, w oparciu o ich opinie udostępniane na stronach internetowych, uchwytach mediów społecznościowych itp. Różne kategorie mogą być szczęśliwy, zły, smutny, ciekawy, itp.

Dla profesjonalistów korzystających z ram, R może również znaleźć odpowiedni zestaw danych w pakiecie „janeaustenR”. Ponieważ różnica jest oparta na chmurze słów, mogą istnieć wyraźne rozróżnienia między grupami danych i odpowiadającymi im sentymentami. Takie projekty analizy danych mogą być pomocne w:

Online Reputation Management dowolnej marki – Social Media Monitoring

• Szczególnie pomocne w śledzeniu i zrozumieniu ogólnego postrzegania konsumentów na temat Twojej marki
• Wyświetlić kluczowe obszary uwagi
• Wszelkie wydarzenia, jak aktualizacje kampanii influencerów

Analiza konkurencji

• Pomoże Ci zdobyć ekskluzywne spostrzeżenia na temat rynku i wyprzedzić konkurencję
• Zbieraj informacje na różnych platformach cyfrowych
• Rozwijaj analitykę biznesową

Czytaj: Must Read 26 Data Analyst Interview Questions & Answers

Data Analytics Project Ideas – Intermediate Level

Building Chatbots

Imperative for businesses online, chatbots have been trending for its many functionalities. Mogą one być instrumentalne w automatyzacji procesów obsługi klienta, jak również zaoszczędzić czas i zasoby. Laced z AI i technik uczenia maszynowego, potężne chatboty są wszędzie wokół nas – od zautomatyzowanych wiadomości aplikacji do inteligentnych wearables.

Czatbot to inteligentny program, który symuluje rzeczywistą interakcję z użytkownikami za pośrednictwem interfejsu czatu. W ten sposób boty reagują na wszelkie pisemne lub ustne zapytania i rozumieją przebieg rozmowy. Ponieważ są one samoświadome, im więcej interakcji mają, tym bardziej inteligentne się stają.

Jako analityk danych, prawdziwym wyzwaniem jest zrozumienie jakości działania chatbota, w oparciu o jego potencjał rozumienia zapytań użytkowników, jak również jego zdolność do przekazywania ich w sposób jasny dla użytkowników. Ponieważ chatboty mogą być zarówno specyficzne dla danej domeny, która wymaga od chatbotów rozwiązywania problemów, jak i otwarte, gdzie użytkownicy mogą składać zapytania z dowolnej branży – pole do popisu dla tego projektu jest bardzo szerokie.

Używając Pythona i pliku danych json Intents, analityk musi przyjrzeć się ogromnym zbiorom danych i skomplikowanym językom z pomocą wielu modeli. Takie modele mogą pomóc w ulepszeniu i usprawnieniu obsługi klienta.

Checkout: Data Analyst Salary in India

Data Analytics Project Ideas – Expert Level

Movie Recommendation System

Jedna z najbardziej podstawowych metod budowania usług dostosowanych do potrzeb użytkownika, budowanie stabilnego systemu rekomendacji filmów, może nie przyjść tak łatwo, jak się wydaje. Ponieważ koncepcja oparta jest na abstrakcyjnej metodzie klikania, należałoby zastosować masowe implementacje uczenia maszynowego. Wymagany byłby szeroki dostęp do dużych zbiorów danych dotyczących historii przeglądania filmów przez użytkowników, ich preferencji i innych.

Metody takie jak filtrowanie kolaboracyjne mogą pomóc w zrozumieniu zachowań użytkowników. Dlatego, aby usunąć wszelkie luki w systemie, można użyć frameworków takich jak R i zbioru danych MovieLens. Matrix Factorization i Surprise Model Selection mogą również przydać się do skanowania zbiorów danych.

Używane przez marki takie jak Netflix, takie projekty analizy danych mogą oznaczać wyczerpującą pracę, nawet dla ekspertów branżowych.

Czytaj także: Data Science Projects in R

Podsumowanie

Najlepszym sposobem na pokazanie swoich umiejętności jest praca nad nowszymi, unikalnymi pomysłami projektów z zakresu analityki danych. Będzie to możliwe tylko wtedy, gdy zdobędziesz doświadczenie w tej dziedzinie i zetkniesz się z różnymi wyzwaniami specyficznymi dla branży. Przede wszystkim jednak, pozostawanie pozytywnym i budowanie projektów jest właściwą drogą do tego celu!

Jeśli jesteś ciekawy nauki o danych, sprawdź IIIT-B & upGrad’s PG Diploma in Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje 10+ studiów przypadku & projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami branżowymi, 1 na 1 z mentorami branżowymi, 400+ godzin nauki i pomoc w znalezieniu pracy z najlepszymi firmami.

.