Análise de dados pode proporcionar uma forma promissora de iniciar sua carreira, mas a chave para ser notado por qualquer empregador em potencial é ter seus projetos de análise de dados apresentáveis. Um aspirante a analista de dados deve trabalhar em diferentes domínios e obter insights que possam se traduzir em sua próxima idéia proeminente de projeto de analista de dados!

Em tempos atuais, as empresas procuram analistas de dados conscientes dos desafios em um determinado setor e, portanto, encontram qualquer projeto relevante em seu currículo. Pode ser uma tarefa avassaladora decidir sobre uma idéia de projeto apenas para se sentir intimidado por seus códigos volumosos e conceito superutilizado. É precisamente por isso que lhe trazemos uma amálgama de idéias de projetos de análise de dados que o ajudaria a praticar o trabalho inteligente com conjuntos de dados massivos. Vamos começar!

Antes de começar, você deve entender os tipos de projetos com os quais você estaria disposto a trabalhar:

Beginner: Os projectos nestes níveis podem ser bastante familiares e confortáveis de trabalhar. Para quem começa na análise de dados, tais projetos não requerem técnicas de aplicação massiva. Ao invés disso, com a ajuda de algoritmos simples, você pode avançar facilmente.

Intermediário: Isto geralmente inclui trabalhar com clusters de dados médios a grandes e requer uma sólida compreensão dos princípios de mineração de dados. Pode também requerer a aplicação de técnicas de Machine Learning e, portanto, é recomendado para analistas de dados experientes.

Advanced ou Expert: Para veteranos da indústria que procuram construir projetos ambiciosos baseados em conjuntos de dados da vida real, tais projetos podem provar ser ouro. Desde redes neurais até a análise profunda de dados de alta dimensão, requer a combinação perfeita de criatividade, experiência e insights para tais projetos.

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Idéias de Projeto de Análise de Dados – Nível Iniciante

Projetos de Análise de Dados Explicativa (EDA)

O trabalho de um analista de dados permanece incompleto sem a Análise Exploratória de Dados – a etapa onde os dados são analisados e os padrões ou descobertas são feitos. Ele fornece um resumo das características gerais na análise de dados e a compreensão dos mesmos com técnicas de modelagem de dados. O que teria levado longas e exaustivas sessões para encontrar anomalias em números, a análise exploratória de dados é a forma perfeita de se fazer isso.

EDA pode geralmente ser feito de duas maneiras: primeiro, com a ajuda de gráficos ou não gráficos, e segundo, com quantidades univariadas ou bivariadas. Para continuar com qualquer projeto de análise de dados, a comunidade IBM Analytics pode se mostrar um recurso amplo.

Os tópicos que podem ser úteis durante a construção de um projeto EDA são:

• Entendendo os dados e chegando a uma hipótese significativa e relevante
• Solucionando problemas com visualizações de dados ou algoritmos
• Tendências dos dados de localização
• Entendendo a relação entre variáveis e interagindo com visualizações de dados na forma de gráficos.

Um estudo de campo relevante pode ser a indústria da saúde onde você pode ajudar de inúmeras maneiras, desde a compreensão das tendências de consultas médicas ausentes até a falta de equipamentos.

Análise de sentimento

Para analistas de dados, o objetivo de ter um projeto de análise de sentimento pode ser a compreensão das polaridades positivas ou negativas dos espectadores com base em seus sentimentos. Tais extracções podem ajudar a conhecer o ponto de vista geral dos seus telespectadores sobre uma determinada ideia, com base nas suas opiniões partilhadas em websites, social media handles, etc. As várias categorias podem ser felizes, zangadas, tristes, curiosas, etc.

Para os profissionais que utilizam a estrutura, R também pode encontrar o conjunto de dados relevantes no pacote ‘janeaustenR’. Como a diferença é baseada na palavra nuvem, pode haver distinções claras entre os grupos de dados e seus sentimentos correspondentes. Tais projetos de análise de dados podem ser úteis:

Gestão da Reputação Online de qualquer Marca – Monitorização de Meios Sociais

• Especialmente útil no acompanhamento e compreensão da percepção geral dos consumidores sobre a sua marca
• Áreas de grande atenção
• Todos os desenvolvimentos, como atualizações da campanha de influência

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Análise do concorrente

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• Ajude você a obter insights exclusivos sobre o mercado e ficar à frente de seus concorrentes
• Colha informações em várias plataformas digitais

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• Desenvolver Business Intelligence

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Ler: Deve ler 26 Perguntas de Entrevista com Analistas de Dados & Respostas

Data Analytics Project Ideas – Intermediate Level

Building Chatbots

Imperativo para as empresas online, os chatbots têm tido tendência para as suas muitas funcionalidades. Eles podem ser instrumentais na automatização dos processos de atendimento ao cliente, bem como economizar tempo e recursos. Face às técnicas de IA e Machine Learning, os poderosos chatbots estão à nossa volta – desde mensagens automatizadas de aplicações de mensagens até aos suportes de uso inteligente.

Um chatbot é um programa inteligente que simula uma interação real com os usuários através de uma interface de chat. Desta forma, estes bots reagem a qualquer pergunta escrita ou falada e compreendem a conversa. Como eles são autoconscientes, quanto mais interação eles têm, mais inteligentes eles ficam.

Como analista de dados, o verdadeiro desafio é compreender a qualidade do desempenho de um chatbot, com base no seu potencial de compreensão das solicitações dos usuários, bem como na sua capacidade de transmiti-lo claramente aos usuários. Como os chatbots podem ser específicos de um domínio que requer chatbots para resolver problemas e domínio aberto onde os usuários podem colocar um inquérito de qualquer indústria – há muito espaço para o projeto.

Usando Python e o arquivo de conjunto de dados json Intents, um analista precisa olhar para os vastos conjuntos de dados e linguagens complicadas com a ajuda de vários modelos. Tais modelos podem ajudar a melhorar e melhorar o suporte ao cliente.

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Data Analytics Project Ideas – Expert Level

Movie Recommendation System

Um dos métodos mais básicos para construir serviços customizados pelo usuário, construindo um sistema estável de recomendação de filmes, pode não vir tão fácil como parece. Uma vez que o conceito é baseado em um método de clique abstrato, haveria implementações maciças de Machine Learning. Você exigiria acesso extensivo a grandes conjuntos de dados do histórico de navegação de filmes dos usuários, preferências e mais.

Métodos como a filtragem colaborativa podem ajudar a entender o comportamento do usuário. Portanto, para remover quaisquer vulnerabilidades do sistema, você pode usar frameworks como R e o conjunto de dados MovieLens. A Factorização Matricial e Seleção de Modelos Surpresa também podem vir a ser úteis para canalizar através dos conjuntos de dados.

Usado por marcas como Netflix, tais projetos de análise de dados podem significar um trabalho árduo, mesmo para especialistas da indústria.

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Resumo

A melhor maneira de exibir suas habilidades é trabalhando em idéias mais novas e exclusivas de projetos de análise de dados. Isso só aconteceria quando você ganhasse experiência na área e fosse exposto a vários desafios especializados na indústria. Acima de tudo, permanecer positivo e construir projetos é a maneira certa de fazer isso!

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