Pemula harus melakukan proyek ilmu data karena mereka memberikan pengalaman langsung dan membantu dalam menerapkan konsep teoretis yang dipelajari dalam kursus, membangun portofolio, dan meningkatkan keterampilan. Ini memungkinkan mereka untuk mendapatkan kepercayaan diri dan menonjol di pasar kerja yang kompetitif.
Apakah Anda sedang mempertimbangkan proyek disertasi ilmu data atau hanya ingin menunjukkan keahlian di lapangan dengan melakukan penelitian independen dan menerapkan teknik analitik data tingkat lanjut, ide proyek berikut mungkin terbukti bermanfaat.
Analisis sentimen ulasan produk
Ini melibatkan analisis kumpulan data dan membuat visualisasi untuk lebih memahami data. Misalnya, ide proyek mungkin untuk melihat peringkat pengguna produk di Amazon menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) metode untuk memastikan mood umum terhadap hal-hal seperti itu. Untuk melakukan ini, kumpulan ulasan produk yang cukup besar dapat dikumpulkan dari Amazon menggunakan metode pengikisan web atau API produk Amazon.
Salah satu kumpulan data Kaggle favorit saya:
Ulasan Amazon
Gagasan untuk proyek Anda:
• Hitung analisis produk dasar
• Gunakan algoritma pengelompokan untuk mengelompokkan produk
• Kasus penggunaan NLP tak terbatas: analisis sentimen, ekstraksi kata kunci, peringkasanCoba lihat!
— David Miller (@thedavescience) 21 Oktober 2022
Setelah data terkumpul, data dapat diproses sebelumnya dengan menghapus kata berhenti, tanda baca, dan kekacauan lainnya. Polaritas ulasan, atau apakah sentimen yang ditunjukkan di dalamnya menguntungkan, negatif, atau netral, kemudian dapat ditentukan dengan menerapkan algoritme analisis sentimen ke bahasa yang diproses sebelumnya. Untuk memahami pendapat umum produk, hasilnya dapat direpresentasikan menggunakan grafik atau alat visualisasi data lainnya.
Perkiraan harga rumah
Proyek ini melibatkan pembuatan model pembelajaran mesin untuk memprediksi harga rumah berdasarkan berbagai faktor seperti lokasi, ukuran luas, dan jumlah kamar tidur.
Menggunakan model pembelajaran mesin yang menggunakan data pasar real estat, seperti lokasi, jumlah kamar tidur dan kamar mandi, luas persegi, dan data penjualan sebelumnya, untuk memperkirakan harga jual rumah tertentu adalah contoh proyek ilmu data yang terhubung dengan prediksi harga-harga rumah.
Model dapat dilatih pada kumpulan data penjualan rumah sebelumnya dan diuji pada kumpulan data terpisah untuk mengevaluasi keakuratannya. Tujuan utamanya adalah untuk menawarkan wawasan dan prakiraan yang dapat membantu agen, pembeli, dan penjual real estat membuat pilihan bijak mengenai harga dan taktik pembelian/penjualan.
segmentasi pelanggan
Proyek segmentasi pelanggan melibatkan penggunaan algoritme pengelompokan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian, demografi, dan faktor lainnya.
Peran ilmu data dalam segmentasi pelanggan
Ilmu data telah merevolusi bidang segmentasi pelanggan dengan menyediakan alat bagi perusahaan untuk menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat dan akurat.
— Mastermindzero (@Mg_S_) 9 Maret 2023
Proyek ilmu data segmentasi pelanggan mungkin melibatkan analisis data pelanggan perusahaan ritel, seperti riwayat transaksi, demografi, dan pola perilaku. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi segmen pelanggan yang berbeda menggunakan teknik pengelompokan untuk mengelompokkan pelanggan dengan karakteristik serupa bersama-sama dan mengidentifikasi faktor-faktor yang membedakan setiap kelompok.
Analisis ini dapat memberikan wawasan tentang perilaku, preferensi, dan kebutuhan pelanggan, yang dapat digunakan untuk mengembangkan kampanye pemasaran bertarget, rekomendasi produk, dan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi. Dengan meningkatkan kepuasan pelanggan, retensi, dan profitabilitas, perusahaan ritel dapat memperoleh manfaat dari hasil proyek ini.
Intersepsi penipuan
Proyek ini melibatkan pembuatan model pembelajaran mesin untuk mendeteksi transaksi penipuan dalam kumpulan data. Menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk memeriksa data transaksi keuangan dan menemukan pola aktivitas penipuan adalah contoh proyek ilmu data yang terkait dengan deteksi penipuan.
Tujuan utamanya adalah menciptakan model deteksi penipuan yang kuat yang dapat membantu lembaga keuangan mencegah transaksi penipuan dan melindungi akun konsumen mereka.
Klasifikasi gambar
Proyek ini melibatkan pembuatan model pembelajaran mendalam untuk mengklasifikasikan gambar ke dalam berbagai kategori. Proyek ilmu data klasifikasi gambar mungkin melibatkan pembuatan model pembelajaran mendalam untuk mengklasifikasikan gambar ke dalam kategori yang berbeda berdasarkan karakteristik visualnya. Model dapat dilatih pada kumpulan data besar gambar berlabel dan kemudian diuji pada kumpulan data terpisah untuk mengevaluasi keakuratannya.
Tujuan utamanya adalah menyediakan sistem klasifikasi gambar otomatis yang dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan objek, pencitraan medis, dan mobil tanpa pengemudi.
Analisis deret waktu
Proyek ini melibatkan analisis data dari waktu ke waktu dan membuat prediksi tentang tren masa depan. Proyek analisis deret waktu mungkin melibatkan analisis data harga historis untuk spesifik cryptocurrencyseperti bitcoin (bitcoin), menggunakan pemodelan statistik dan teknik pembelajaran mesin untuk memprediksi tren harga di masa mendatang.
Tujuannya adalah untuk menawarkan wawasan dan prakiraan yang dapat membantu pedagang dan investor membuat pilihan berdasarkan informasi terkait pembelian, penjualan, dan penyimpanan mata uang kripto.
Sistem rekomendasi
Proyek ini melibatkan pembangunan sistem rekomendasi untuk menyarankan produk atau konten kepada pengguna berdasarkan perilaku dan preferensi sebelumnya.
Sistem rekomendasi adalah salah satu topik yang paling banyak digunakan dalam pembelajaran mesin.
Netflix, YouTube, Amazon – semuanya memiliki sistem rekomendasi bawaan.
Berikut kumpulan data yang bagus untuk dipelajari: https://t.co/j418uwjawL
Lebih dari 45.000 film. 26 juta peringkat dari lebih dari 270.000 pengguna. pic.twitter.com/P3HhFKCixQ
— Abacus.AI (@abacusai) 21 Januari 2023
Proyek sistem rekomendasi dapat melibatkan analisis data pengguna Netflix, seperti riwayat tontonan, peringkat, dan permintaan pencarian, untuk membuat rekomendasi yang dipersonalisasi untuk film dan acara TV. Tujuannya adalah untuk memberi pengguna pengalaman yang lebih dipersonalisasi dan relevan di platform, yang dapat meningkatkan interaksi dan retensi.
Pengikisan web dan analisis data
Pengikisan web adalah pengumpulan data otomatis dari beberapa situs web menggunakan perangkat lunak seperti BeautifulSoup atau Scrapy, sedangkan analitik data adalah proses menganalisis data yang diambil menggunakan metode statistik dan algoritme pembelajaran mesin. Proyek ini dapat melibatkan penambangan data dari situs web dan menganalisisnya menggunakan metode ilmu data untuk mendapatkan wawasan dan membuat prediksi.
Terkait: 5 Karier Bergaji Tinggi dalam Ilmu Data
Ini mungkin juga melibatkan pengumpulan informasi tentang perilaku pelanggan, tren pasar, atau topik relevan lainnya dengan tujuan memberikan wawasan dan saran praktis kepada organisasi atau individu. Tujuan utamanya adalah menggunakan volume data yang sangat besar yang mudah diakses secara online untuk menghasilkan penemuan yang berwawasan dan mendorong pengambilan keputusan berdasarkan data.
Analisis transaksi blockchain
KE blockchain Proyek analitik transaksi melibatkan analisis data jaringan blockchain, seperti Bitcoin atau Ethereum, untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan tentang transaksi di jaringan. Ini dapat membantu meningkatkan pemahaman tentang sistem berbasis blockchain dan berpotensi menginformasikan keputusan investasi atau pengambilan keputusan.
Tujuan utamanya adalah menggunakan keterbukaan dan kekekalan blockchain untuk mendapatkan wawasan baru tentang bagaimana pengguna jaringan berperilaku dan memungkinkan pembuatan aplikasi terdesentralisasi yang lebih tahan lama dan tangguh.
