17 проектов аналитика данных для резюме (с советами)

2 апреля 2022 г.

Начинающие аналитики данных часто создают собственные проекты, чтобы улучшить свои возможности и получить практический опыт работы с разными языками программирования. Работа над проектами по анализу данных в свободное время также может предоставить вам множество материалов для улучшения вашего портфолио, резюме и материалов заявки. Если вы готовитесь подать заявку на роль аналитика данных, вам может быть интересно узнать о типах проектов, которые вы можете разработать для своего резюме, чтобы произвести впечатление на менеджеров по найму.

В этой статье мы объясним, что квалифицируется как проект аналитика данных, перечислим 17 типов проектов аналитика данных, которые вы можете выбрать, и объясним, как включить эти проекты в свое резюме.

Что такое проекты по анализу данных?

В проектах по анализу данных используются алгоритмы и машинное обучение для автоматической оценки наборов данных. Аналитики данных создают эти проекты, чтобы помочь им выявить связи между точками данных и понять, как разные переменные могут влиять друг на друга. Они также могут разрабатывать проекты по анализу данных, которые помогают им предсказывать вероятность определенных событий. Если вы начинающий аналитик данных, поиск возможностей попрактиковаться в разработке проектов такого типа может помочь вам преуспеть на протяжении всей вашей карьеры.

10 проектов аналитика данных для резюме

Вот 10 идей проекта аналитика данных, которые могут вдохновить вас на создание впечатляющей программы или дизайна для вашего резюме:

1. Классификационный проект

Работа над классификационным проектом дает прекрасную возможность научиться использовать алгоритмы машинного обучения для группировки новых точек данных в установленные категории. Аналитики данных могут использовать классификацию для организации больших объемов данных. Например, аналитик данных может применить алгоритм классификации, который присваивает документам определенные теги, чтобы их было легче найти.

Для начала выберите тип данных, которые можно классифицировать на основе определенных характеристик. Вы можете выбрать классификацию изображений, текстовых сообщений или сообщений в блогах. Затем определите несколько простых категорий, которые вы можете использовать для организации своих данных. Наконец, разработайте параметры для алгоритма машинного обучения, чтобы помочь ему оценить, к каким точкам данных относятся конкретные категории, чтобы вы могли автоматически сортировать собранную информацию.

2. Проект анализа настроений

Анализ настроений относится к процессу интерпретации и анализа слов, чтобы определить, является ли тон положительным или отрицательным. Расширенные программы анализа настроений могут даже идентифицировать определенные эмоции, такие как счастье, волнение, печаль и гнев. Чтобы создать проект анализа настроений, соберите несколько образцов текста, которые вы хотите интерпретировать. Это могут быть электронные письма, комментарии в социальных сетях, рекламные объявления или даже литературные отрывки. Затем используйте язык R для создания алгоритма, который интерпретирует тон ваших сэмплов. Чтобы отобразить окончательные результаты, рассмотрите возможность создания облака слов.

3. Кластеризация проекта

Аналитики данных используют кластеризацию для разработки алгоритмов обучения без учителя, которые группируют вместе точки данных с похожими свойствами. Если вы работаете с большим набором данных, это может помочь вам быстро выявить общие черты путем создания категорий. Вы можете использовать эту концепцию для группировки сообщений в социальных сетях по темам, песен по жанрам или продуктовых магазинов по типам продуктов. Выберите область, на которой нужно сосредоточиться, чтобы начать. Затем начните собирать данные и создайте широкий список категорий, относящихся к вашему проекту. Наконец, разработайте алгоритм обучения без учителя для анализа каждой точки данных и определения того, как ее классифицировать.

4. Проект прогнозирования кредита

Страховая отрасль часто использует аналитику данных для автоматизации процессов и принятия обоснованных решений. Вы можете использовать предиктивную аналитику для создания проекта, определяющего шансы одобрения кредитов. Чтобы начать этот проект, изучите, какие типы факторов учитывают страховые компании при рассмотрении заявок на получение кредита. Затем создайте несколько персонажей, представляющих людей с широким диапазоном кредитных рейтингов и финансовых активов. Наконец, создайте алгоритм, который оценивает наиболее важные факторы и ранжирует их, чтобы предсказать вероятность одобрения каждого человека.

5. Проект по обнаружению фейковых новостей

Платформы социальных сетей и онлайн-форумы позволяют людям распространять дезинформацию в Интернете. Одним из способов борьбы с этим является создание алгоритмов, которые анализируют комментарии и сообщения, чтобы определить, содержат ли они мистификации или фейковые новости. Самый популярный язык программирования, который аналитики данных используют для обнаружения дезинформации в Интернете, — это Python. Вы можете создать алгоритм обнаружения поддельных новостей для своего резюме, создав TfidVectorizer. Затем используйте .PassiveAggressiveClassifier для оценки достоверности различных утверждений.

6. Проект по распознаванию речевых эмоций

Вместо того, чтобы интерпретировать текст, как во многих проектах из этого списка, рассмотрите возможность создания алгоритма, который распознает эмоции человека на основе его речи. Librosa — это популярный инструмент, который аналитики данных используют для изучения тона и интонации голоса человека при разговоре. Соедините этот инструмент с языком программирования Python, чтобы начать анализ аудиоклипов. Затем используйте набор данных RAVDESS, чтобы определить эмоции, которые каждый человек передает через свою речь.

7. Проект генератора подписей к изображениям

Создание генератора подписей к изображениям — отличный способ произвести впечатление на менеджеров по найму. Компьютеры обычно интерпретируют фотографии, графику и другие визуальные элементы как ряд чисел. Каждое число представляет определенное значение цвета и пиксель. Чтобы автоматически создавать подписи к изображениям, соедините Python с платформой Keras. Затем разработайте алгоритм, который предоставляет набор рекомендаций, помогающих компьютерам идентифицировать определенные объекты на изображениях.

8. Проект рекомендации фильмов

Создание проекта, который рекомендует фильмы на основе личных симпатий, антипатий и истории просмотров, может быть интересным способом узнать больше об анализе данных и поведении человека. Начните с того, что попросите большую группу участников оценить фильмы, которые они видели раньше. Затем создайте алгоритм, который идентифицирует похожие ответы от разных участников. Используйте эти данные, чтобы идентифицировать фильмы, которые люди еще не смотрели, но которые нравятся другим людям со схожими интересами.

9. Проект сегментации клиентов

Маркетологи часто используют инструменты сегментации клиентов для создания целевых аудиторий потенциальных клиентов. Часто они создают несколько целевых аудиторий, чтобы персонализировать рекламу и определять, какие типы контента показывать разным людям. Чтобы создать проект сегментации клиентов, изучите, какие типы фильтров обычно используют маркетологи для создания целевых аудиторий. Затем создайте выборочную совокупность, состоящую из людей с широким спектром характеристик. Наконец, используйте язык R, чтобы сгруппировать клиентов из вашей выборки вместе на основе характеристик, которые они имеют друг с другом.

10. Регрессионный проект

Регрессионные проекты — отличный вариант для начинающих аналитиков данных, потому что они довольно просты в разработке. Регрессия относится к алгоритмам процесса, используемым для оценки того, насколько сильны отношения между двумя переменными. Эти алгоритмы также могут помочь аналитикам данных определить, как изменение одной переменной может повлиять на связанную переменную. Для начала выберите интересующий вас набор данных. Некоторые распространенные примеры включают определение взаимосвязи между образованием и доходом или возрастом и поведением при голосовании. Затем соберите достаточно данных, чтобы сравнить выбранные вами наборы данных и найти закономерности.

7 дополнительных проектов аналитика данных для резюме

Вот семь дополнительных проектов по анализу данных, которые вы можете изучить:

1. Проект исследовательского анализа данных: используйте существующий набор данных для проведения исследовательского анализа данных, который задает множество вопросов, чтобы определить, какова основная структура данных, выявить тенденции, проверить гипотезы и решить проблемы.

2. Проект очистки данных: покажите менеджерам по найму, что вы можете очищать большие наборы данных, собирая данные, включающие несколько файлов из разных источников, и разрабатывая алгоритм, который поможет вам удалить неверную или дублирующую информацию.

3. Проект по обнаружению спама: используйте такие инструменты, как SpaCy, Scikit-learn, Python и NLTK, чтобы создать алгоритм, способный обнаруживать спам-сообщения, просматривая их содержимое и информацию об отправителе.

4. Проект парсинга веб-данных: разработайте проект парсинга веб-данных, чтобы показать менеджерам по найму, что вы можете получать релевантные общедоступные данные, сканируя веб-страницы с помощью таких инструментов, как Scrapy или Beautiful Soup.

5. Проект искусственной нейронной сети. Если вы хотите создать продвинутый проект, способный распознавать изображения, интерпретировать почерк или определять разные языки, рассмотрите возможность использования искусственной нейронной сети для создания алгоритма машинного обучения, который работает аналогично человеческому мозгу.

6. Проект обработки естественного языка: используйте обработку естественного языка для извлечения ключевой информации из текстовых данных, чтобы вы могли быстро анализировать документы, отзывы клиентов или описания продуктов.

7. Проект рекомендации продукта: создайте рекомендательную систему, которая предоставляет индивидуальные предложения продуктов на основе предыдущих покупок человека и списков пожеланий.

Как включить проекты аналитика данных в резюме

Список проектов по анализу данных, над которыми вы работали, может помочь вам составить уникальное резюме, которое выделит вас среди других кандидатов, которые могут иметь аналогичный опыт работы и академическое образование. Вот несколько шагов, которые помогут вам включить проекты аналитика данных в свое резюме:

1. Просмотрите описание работы. Определите, какие навыки ищет менеджер по найму, а затем выберите соответствующие проекты, над которыми вы работали, которые демонстрируют ваши способности в этих областях.

2. Определите, где разместить список своих проектов. Если у вас есть значительное количество проектов, которые вы хотели бы выделить, рассмотрите возможность создания отдельного раздела проектов в своем резюме. В противном случае рассмотрите возможность включения проектов ниже в разделы «Опыт работы» или «Образование».

3. Включите ссылку на ваше онлайн-портфолио. Вы можете включить эту ссылку вместе со своей контактной информацией, чтобы побудить менеджеров по найму ознакомиться с проектами, над которыми вы работали в прошлом.

Обратите внимание, что ни одна из компаний, упомянутых в этой статье, не связана с компанией Indeed.