Analiza de date poate reprezenta o modalitate promițătoare de a vă lansa în carieră, dar cheia pentru a vă face remarcat de orice potențial angajator este ca proiectele dvs. de analiză a datelor să fie prezentabile. Un analist de date aspirant trebuie să lucreze în diferite domenii și să obțină informații care se pot traduce în următoarea idee proeminentă de proiect de analiză de date!

În vremurile actuale, întreprinderile caută analiști de date conștienți de provocările dintr-o anumită industrie și, prin urmare, găsesc orice proiecte relevante în CV-ul lor. Poate fi o sarcină copleșitoare să te decizi asupra unei idei de proiect doar pentru a te simți intimidat de codurile sale voluminoase și de conceptul suprautilizat. Tocmai de aceea vă aducem un amalgam de idei de proiecte de analiză de date care v-ar ajuta să exersați lucrul inteligent cu seturi masive de date. Haideți să începem!

Înainte de a începe, trebuie să înțelegeți tipurile de proiecte cu care ați fi dispuși să lucrați:

Dincepător: Proiectele din aceste niveluri pot fi destul de familiare și confortabile pentru a lucra. Pentru oricine începe în analiza datelor, astfel de proiecte nu vor necesita tehnici de aplicare masivă. În schimb, cu ajutorul unor algoritmi simpli, puteți avansa cu ușurință.

Intermediar: Aceasta include, în general, lucrul cu clustere de date medii și mari și necesită o bună înțelegere a principiilor de extragere a datelor. Poate necesita, de asemenea, aplicarea tehnicilor de Machine Learning și, prin urmare, este recomandată pentru analiștii de date experimentați.

Avanțat sau Expert: Pentru veteranii din industrie care doresc să construiască proiecte ambițioase bazate pe seturi de date din viața reală, astfel de proiecte se pot dovedi a fi de aur. De la rețele neuronale la analiza în profunzime a datelor cu dimensiuni mari, este nevoie de un amestec perfect de creativitate, expertiză și intuiție pentru astfel de proiecte.

Citește: 14 aplicații fascinante de analiză a datelor în viața reală

Idei de proiecte de analiză a datelor – nivel începător

Proiecte de analiză exploratorie a datelor (EDA)

Lucrarea unui analist de date rămâne incompletă fără analiza exploratorie a datelor – etapa în care se analizează datele și se fac modele sau constatări. Acesta oferă un rezumat al caracteristicilor generale în analiza datelor și înțelegerea acestora cu ajutorul tehnicilor de modelare a datelor. Ceea ce ar fi necesitat sesiuni lungi și exhaustive pentru a găsi anomalii în cifre, analiza exploratorie a datelor este modalitatea perfectă de a face acest lucru.

EDA se poate face, în general, în două moduri: în primul rând, cu ajutorul graficelor sau al non-graficelor și, în al doilea rând, cu cantități univariate sau bivariate. Pentru continuarea oricăror proiecte de analiză a datelor, IBM Analytics Community se poate dovedi a fi o resursă amplă.

Subiectele care pot fi utile în timp ce se construiește un proiect EDA sunt:

• Înțelegerea datelor și formularea unei ipoteze semnificative și relevante
• Soluționarea problemelor cu ajutorul vizualizărilor de date sau al algoritmilor
• Scoaterea tendințelor datelor
• Înțelegerea relației dintre variabile și interacțiunea cu vizualizările de date sub formă de grafice.

Un studiu de domeniu relevant poate fi industria sănătății, unde puteți ajuta în numeroase moduri, de la înțelegerea tendințelor privind programările lipsă la medic până la lipsa pieselor de echipament.

Sentiment Analysis

Pentru analiștii de date, obiectivul de a avea un proiect de analiză a sentimentelor poate fi despre înțelegerea polarităților pozitive sau negative ale telespectatorilor pe baza sentimentelor acestora. Astfel de extrageri pot ajuta la cunoașterea punctului de vedere general al telespectatorilor dvs. cu privire la o anumită idee, pe baza opiniilor lor împărtășite pe site-uri web, pe rețelele de socializare etc. Diversele categorii pot fi fericite, furioase, triste, curioase etc.

Pentru profesioniștii care utilizează acest cadru, R poate găsi, de asemenea, setul de date relevant în pachetul „janeaustenR”. Deoarece diferența se bazează pe norul de cuvinte, se pot face distincții clare între grupurile de date și sentimentele lor corespunzătoare. Astfel de proiecte de analiză a datelor pot fi utile în:

Gestionarea reputației online a oricărei mărci – Monitorizarea rețelelor sociale

• Sunt deosebit de utile pentru urmărirea și înțelegerea percepției generale a consumatorilor asupra mărcii dumneavoastră
• Sublinificați zonele cheie de atenție
• Toate evoluțiile, cum ar fi actualizări ale campaniilor de influențare

Analiză a concurenței

• Vă ajută să obțineți informații exclusive despre piață și să rămâneți în fața competitorilor
• Colectați informații pe diverse platforme digitale
• Dezvoltați informații de afaceri

Citește: Must Read 26 Data Analyst Interview Questions & Answers

Data Analytics Project Ideas – Intermediate Level

Building Chatbots

Imperative pentru afacerile online, chatbots au fost în trend pentru numeroasele sale funcționalități. Acestea pot fi instrumentale în automatizarea proceselor de deservire a clienților, precum și pentru a economisi timp și resurse. Îmbogățite cu tehnici de inteligență artificială și învățare automată, chatbots puternici sunt peste tot în jurul nostru – de la mesajele automate ale aplicațiilor de mesagerie până la dispozitivele inteligente de purtat.

Un chatbot este un program inteligent care simulează o interacțiune reală cu utilizatorii prin intermediul unei interfețe de chat. În acest fel, acești roboți reacționează la orice interogare scrisă sau vorbită și înțeleg conversația. Deoarece sunt conștienți de sine, cu cât au mai multe interacțiuni, cu atât devin mai inteligenți.

În calitate de analist de date, adevărata provocare este de a înțelege calitatea performanței unui chatbot, pe baza potențialului său de înțelegere a solicitărilor utilizatorilor, precum și a capacității sale de a le transmite în mod clar utilizatorilor. Având în vedere că chatbot-urile pot fi fie specifice unui domeniu, care necesită ca chatbot-urile să rezolve probleme, fie open-domain, în care utilizatorii pot face o cerere din orice domeniu – există o mulțime de posibilități pentru acest proiect.

Utilizând Python și fișierul de set de date json Intents, un analist trebuie să analizeze seturi de date vaste și limbaje complicate cu ajutorul mai multor modele. Astfel de modele pot contribui la consolidarea și îmbunătățirea asistenței pentru clienți.

Checkout: Data Analyst Salary in India

Data Analytics Project Ideas – Expert Level

Movie Recommendation System

Una dintre cele mai de bază metode pentru a construi servicii personalizate de utilizator, construirea unui sistem stabil de recomandare a filmelor, poate să nu fie atât de ușor pe cât pare. Deoarece conceptul se bazează pe o metodă abstractă de click, ar exista implementări masive de Machine Learning. Ar fi nevoie de un acces extins la seturi mari de date cu istoricul de navigare a filmelor, preferințele și altele ale utilizatorilor.

Metode precum filtrarea colaborativă pot ajuta la înțelegerea comportamentului utilizatorilor. Prin urmare, pentru a elimina orice vulnerabilitate a sistemului, puteți utiliza cadre precum R și setul de date MovieLens. Factorizarea matricei și Selecția modelului surpriză pot fi, de asemenea, utile pentru a canaliza prin seturile de date.

Utilizate de branduri precum Netflix, astfel de proiecte de analiză a datelor pot însemna o muncă epuizantă, chiar și pentru experții din industrie.

Citește și: „De asemenea, citiți: Proiecte de știință a datelor în R

Summary

Cel mai bun mod de a vă expune abilitățile este să lucrați la idei de proiecte de analiză a datelor mai noi și unice. Acest lucru ar veni doar pe măsură ce veți câștiga experiență în domeniu și veți fi expus la diverse provocări specializate în industrie. Mai presus de toate, să rămâi pozitiv și să construiești proiecte este modul corect de a proceda!

Dacă sunteți curioși să învățați despre știința datelor, consultați IIIT-B & Diploma PG în știința datelor de la IIIT-B & upGrad’s PG Diploma in Data Science, care este creată pentru profesioniștii care lucrează și oferă 10+ studii de caz & proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1 la 1 cu mentori din industrie, 400+ ore de învățare și asistență la locul de muncă cu firme de top.

.