17 Datenanalystenprojekte für Lebensläufe (mit Tipps) • BUOM

2. April 2022

Angehende Datenanalysten erstellen häufig eigene Projekte, um ihre Fähigkeiten zu verbessern und praktische Erfahrungen mit verschiedenen Programmiersprachen zu sammeln. Wenn Sie in Ihrer Freizeit an Datenanalyseprojekten arbeiten, erhalten Sie außerdem reichlich Material zur Verbesserung Ihres Portfolios, Ihres Lebenslaufs und Ihrer Bewerbungsunterlagen. Wenn Sie sich darauf vorbereiten, sich für eine Stelle als Datenanalyst zu bewerben, könnten Sie daran interessiert sein, mehr über die Arten von Projekten zu erfahren, die Sie für Ihren Lebenslauf entwickeln können, um Personalmanager zu beeindrucken.

In diesem Artikel erklären wir, was als Datenanalystenprojekt gilt, listen 17 Arten von Datenanalystenprojekten auf, aus denen Sie wählen können, und erklären, wie Sie diese Projekte in Ihren Lebenslauf aufnehmen.

Was sind Datenanalyseprojekte?

Datenanalyseprojekte nutzen Algorithmen und maschinelles Lernen, um Datensätze automatisch auszuwerten. Datenanalysten erstellen diese Projekte, um Verbindungen zwischen Datenpunkten zu erkennen und zu verstehen, wie sich verschiedene Variablen gegenseitig beeinflussen können. Möglicherweise entwickeln sie auch Datenanalyseprojekte, die ihnen dabei helfen, die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ereignisse vorherzusagen. Wenn Sie ein angehender Datenanalyst sind, kann die Suche nach Gelegenheiten, die Entwicklung dieser Art von Projekten zu üben, Ihnen im Laufe Ihrer Karriere zum Erfolg verhelfen.

10 Datenanalystenprojekte für Ihren Lebenslauf

Hier sind 10 Projektideen für Datenanalysten, die Sie dazu inspirieren könnten, ein beeindruckendes Programm oder Design für Ihren Lebenslauf zu erstellen:

1. Klassifizierungsprojekt

Die Arbeit an einem Klassifizierungsprojekt bietet eine hervorragende Gelegenheit zu lernen, wie man maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um neue Datenpunkte in etablierte Kategorien zu gruppieren. Datenanalysten können mithilfe der Klassifizierung große Datenmengen organisieren. Beispielsweise könnte ein Datenanalyst einen Klassifizierungsalgorithmus anwenden, der Dokumenten bestimmte Tags zuweist, um sie leichter auffindbar zu machen.

Wählen Sie zunächst den Datentyp aus, der anhand bestimmter Merkmale klassifiziert werden kann. Sie können Bilder, Textnachrichten oder Blogbeiträge kategorisieren. Identifizieren Sie als Nächstes einige einfache Kategorien, die Sie zum Organisieren Ihrer Daten verwenden können. Schließlich entwickeln Sie Parameter für den Algorithmus für maschinelles Lernen, um ihn bei der Bewertung zu unterstützen, welche Datenpunkte in bestimmte Kategorien fallen, damit Sie die gesammelten Informationen automatisch sortieren können.

2. Sentiment-Analyse-Projekt

Unter Stimmungsanalyse versteht man den Prozess der Interpretation und Analyse von Wörtern, um festzustellen, ob der Ton positiv oder negativ ist. Fortgeschrittene Stimmungsanalyseprogramme können sogar bestimmte Emotionen wie Glück, Aufregung, Traurigkeit und Wut identifizieren. Um ein Stimmungsanalyseprojekt zu erstellen, sammeln Sie mehrere Textbeispiele, die Sie interpretieren möchten. Dabei kann es sich um E-Mails, Social-Media-Kommentare, Anzeigen oder auch literarische Passagen handeln. Erstellen Sie dann mit R einen Algorithmus, der den Ton Ihrer Samples interpretiert. Um die Endergebnisse anzuzeigen, sollten Sie die Erstellung einer Wortwolke in Erwägung ziehen.

3. Projekt-Clustering

Datenanalysten nutzen Clustering, um unbeaufsichtigte Lernalgorithmen zu entwickeln, die Datenpunkte mit ähnlichen Eigenschaften gruppieren. Wenn Sie mit einem großen Datensatz arbeiten, können Sie durch die Erstellung von Kategorien schnell Gemeinsamkeiten erkennen. Mit diesem Konzept können Sie Social-Media-Beiträge nach Thema, Songs nach Genre oder Lebensmittelgeschäfte nach Produkttyp gruppieren. Wählen Sie zunächst einen Bereich aus, auf den Sie sich konzentrieren möchten. Beginnen Sie dann mit der Datenerfassung und erstellen Sie eine umfassende Liste mit Kategorien, die für Ihr Projekt relevant sind. Entwickeln Sie abschließend einen unbeaufsichtigten Lernalgorithmus, um jeden Datenpunkt zu analysieren und zu bestimmen, wie er zu klassifizieren ist.

4. Kreditprognoseprojekt

Die Versicherungsbranche nutzt häufig Datenanalysen, um Prozesse zu automatisieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Mithilfe von Predictive Analytics können Sie ein Projekt erstellen, das die Chancen auf eine Kreditgenehmigung ermittelt. Um mit diesem Projekt zu beginnen, untersuchen Sie, welche Arten von Faktoren Versicherungsunternehmen bei der Prüfung von Kreditanträgen berücksichtigen. Erstellen Sie dann mehrere Personas, die Personen mit unterschiedlichen Kredit-Scores und finanziellen Vermögenswerten repräsentieren. Erstellen Sie abschließend einen Algorithmus, der die wichtigsten Faktoren bewertet und in eine Rangfolge bringt, um die Wahrscheinlichkeit einer Zustimmung für jede Person vorherzusagen.

5. Projekt zur Erkennung gefälschter Nachrichten

Social-Media-Plattformen und Online-Foren ermöglichen es Menschen, Fehlinformationen online zu verbreiten. Eine Möglichkeit, dem entgegenzuwirken, besteht darin, Algorithmen zu entwickeln, die Kommentare und Beiträge analysieren, um festzustellen, ob sie Falschmeldungen oder Fake News enthalten. Die beliebteste Programmiersprache, mit der Datenanalysten Online-Fehlinformationen erkennen, ist Python. Sie können einen Algorithmus zur Erkennung gefälschter Nachrichten für Ihren Lebenslauf erstellen, indem Sie einen TfidVectorizer erstellen. Verwenden Sie dann den .PassiveAggressiveClassifier, um die Gültigkeit der verschiedenen Aussagen zu bewerten.

6. Projekt zur Erkennung von Sprachemotionen

Anstatt Text zu interpretieren, wie es bei vielen Projekten auf dieser Liste der Fall ist, sollten Sie über die Entwicklung eines Algorithmus nachdenken, der die Emotionen einer Person anhand ihrer Sprache erkennt. Librosa ist ein beliebtes Tool, mit dem Datenanalysten den Ton und den Tonfall der Stimme einer Person beim Sprechen untersuchen. Kombinieren Sie dieses Tool mit der Programmiersprache Python, um mit der Analyse von Audioclips zu beginnen. Verwenden Sie dann den RAVDESS-Datensatz, um die Emotionen zu bestimmen, die jede Person durch ihre Rede vermittelt.

7. Projekt zum Generator von Bildunterschriften

Die Erstellung eines Bildunterschriftengenerators ist eine großartige Möglichkeit, Personalmanager zu beeindrucken. Computer interpretieren Fotos, Grafiken und andere visuelle Elemente normalerweise als eine Reihe von Zahlen. Jede Zahl stellt einen bestimmten Farbwert und ein bestimmtes Pixel dar. Um Bildunterschriften automatisch zu erstellen, kombinieren Sie Python mit dem Keras-Framework. Entwickeln Sie dann einen Algorithmus, der eine Reihe von Empfehlungen liefert, um Computern dabei zu helfen, bestimmte Objekte in Bildern zu identifizieren.

8. Filmempfehlungsprojekt

Die Erstellung eines Projekts, das Filme auf der Grundlage persönlicher Vorlieben, Abneigungen und des Sehverlaufs empfiehlt, kann eine interessante Möglichkeit sein, mehr über Datenanalyse und menschliches Verhalten zu erfahren. Bitten Sie zunächst eine große Gruppe von Teilnehmern, Filme zu bewerten, die sie zuvor gesehen haben. Erstellen Sie dann einen Algorithmus, der ähnliche Antworten verschiedener Teilnehmer identifiziert. Verwenden Sie diese Daten, um Filme zu identifizieren, die Menschen noch nicht gesehen haben, die anderen Menschen mit ähnlichen Interessen aber gefallen.

9. Kundensegmentierungsprojekt

Vermarkter nutzen häufig Tools zur Kundensegmentierung, um gezielte Zielgruppen potenzieller Kunden zu erstellen. Sie erstellen häufig mehrere Zielgruppen, um Anzeigen zu personalisieren und zu bestimmen, welche Arten von Inhalten verschiedenen Personen angezeigt werden sollen. Um ein Kundensegmentierungsprojekt zu erstellen, recherchieren Sie, welche Arten von Filtern Vermarkter normalerweise verwenden, um Zielgruppen zu erstellen. Erstellen Sie dann eine Stichprobenpopulation, die aus Personen mit einem breiten Spektrum an Merkmalen besteht. Verwenden Sie abschließend R, um die Kunden in Ihrer Stichprobe basierend auf den Merkmalen, die sie miteinander teilen, zu gruppieren.

10. Regressionsprojekt

Regressionsprojekte sind eine großartige Option für neue Datenanalysten, da sie relativ einfach zu entwickeln sind. Unter Regression versteht man Prozessalgorithmen, mit denen geschätzt wird, wie stark die Beziehung zwischen zwei Variablen ist. Diese Algorithmen können Datenanalysten auch dabei helfen, zu bestimmen, wie sich eine Änderung einer Variablen auf eine zugehörige Variable auswirken kann. Wählen Sie zunächst den Datensatz aus, an dem Sie interessiert sind. Gängige Beispiele hierfür sind die Bestimmung des Zusammenhangs zwischen Bildung und Einkommen oder Alter und Wahlverhalten. Sammeln Sie dann genügend Daten, um die von Ihnen ausgewählten Datensätze zu vergleichen und Muster zu finden.

7 zusätzliche Datenanalystenprojekte für Ihren Lebenslauf

Hier sind sieben weitere Datenanalyseprojekte, die Sie erkunden können:

1. Projekt zur explorativen Datenanalyse: Verwenden Sie einen vorhandenen Datensatz, um eine explorative Datenanalyse durchzuführen, bei der verschiedene Fragen gestellt werden, um die zugrunde liegende Struktur der Daten zu bestimmen, Trends zu identifizieren, Hypothesen zu testen und Probleme zu lösen.

2. Datenbereinigungsprojekt: Zeigen Sie Personalmanagern, dass Sie große Datensätze bereinigen können, indem Sie Daten sammeln, die mehrere Dateien aus verschiedenen Quellen umfassen, und einen Algorithmus entwickeln, der Ihnen hilft, falsche oder doppelte Informationen zu entfernen.

3. Spam-Erkennungsprojekt: Verwenden Sie Tools wie SpaCy, Scikit-learn, Python und NLTK, um einen Algorithmus zu erstellen, der Spam-Nachrichten erkennen kann, indem er deren Inhalt und Absenderinformationen untersucht.

4. Web-Data-Scraping-Projekt: Entwickeln Sie ein Web-Data-Scraping-Projekt, um Personalmanagern zu zeigen, dass Sie relevante öffentliche Daten erhalten können, indem Sie Webseiten mit Tools wie Scrapy oder Beautiful Soup crawlen.

5. Künstliches neuronales Netzwerkprojekt. Wenn Sie ein fortgeschrittenes Projekt erstellen möchten, das Bilder erkennen, Handschriften interpretieren oder verschiedene Sprachen erkennen kann, sollten Sie die Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzwerks in Betracht ziehen, um einen Algorithmus für maschinelles Lernen zu erstellen, der ähnlich wie das menschliche Gehirn funktioniert.

6. Projekt zur Verarbeitung natürlicher Sprache: Verwenden Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache, um wichtige Informationen aus Textdaten zu extrahieren, damit Sie Dokumente, Kundenrezensionen oder Produktbeschreibungen schnell analysieren können.

7. Produktempfehlungsprojekt: Erstellen Sie ein Empfehlungssystem, das personalisierte Produktvorschläge basierend auf früheren Einkäufen und Wunschlisten einer Person bereitstellt.

So fügen Sie Datenanalystenprojekte in einen Lebenslauf ein

Die Auflistung der Datenanalyseprojekte, an denen Sie gearbeitet haben, kann Ihnen dabei helfen, einen einzigartigen Lebenslauf zu erstellen, der Sie von anderen Kandidaten abhebt, die möglicherweise über ähnliche Berufserfahrung und einen ähnlichen akademischen Hintergrund verfügen. Hier sind einige Schritte, die Ihnen dabei helfen, Datenanalystenprojekte in Ihren Lebenslauf aufzunehmen:

1. Überprüfen Sie die Stellenbeschreibung. Bestimmen Sie, nach welchen Fähigkeiten der Personalmanager sucht, und wählen Sie dann relevante Projekte aus, an denen Sie gearbeitet haben und die Ihre Fähigkeiten in diesen Bereichen unter Beweis stellen.

2. Entscheiden Sie, wo Sie Ihre Projekte auflisten möchten. Wenn Sie eine große Anzahl von Projekten hervorheben möchten, sollten Sie in Erwägung ziehen, in Ihrem Lebenslauf einen separaten Projektabschnitt zu erstellen. Andernfalls erwägen Sie, die folgenden Projekte in die Abschnitte „Berufserfahrung“ oder „Ausbildung“ aufzunehmen.

3. Fügen Sie einen Link zu Ihrem Online-Portfolio hinzu. Sie können diesen Link zusammen mit Ihren Kontaktinformationen einfügen, um Personalmanager zu ermutigen, sich Projekte anzusehen, an denen Sie in der Vergangenheit gearbeitet haben.

Bitte beachten Sie, dass keines der in diesem Artikel genannten Unternehmen mit Indeed verbunden ist.