Αν βρίσκεσαι στην αρχή της επαγγελματικής σου καριέρας ως data analyst, τότε προκειμένου να εξασκηθείς περαιτέρω, η ενασχόληση με data analytics projects, είναι μεγάλης σημασίας και θα ενισχύσει ακόμα περισσότερο το βιογραφικό σου κατά την αναζήτηση εργασίας.

Ιδιαίτερα εάν δεν διαθέτεις εμπειρία σε real life cases, η δημιουργία ενός project, μπορεί να σε βοηθήσει στο να εμβαθύνεις ως προς την τεχνογνωσία σου.

Στο σημερινό λοιπόν άρθρο έχουμε συγκεντρώσει τα εξής 3 data analytics projects που μπορείς να ξεκινήσεις άμεσα για σίγουρη επιτυχία:

- Ανάλυση συναισθήματος κοινωνικών μέσων

- Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων

- Ανάλυση Συστάσεων Προϊόντων

Ας ξεκινήσουμε πρώτα εξηγώντας ορισμένα βασικά πράγματα για τα data analytics.

Πού Χρησιμοποιούνται τα Data Analytics;

Τα Data Analytics είναι ένα σύνολο από τεχνικές που χρησιμοποιούνται από τους data analysts για την ανάλυση ακατέργαστων δεδομένων με σκοπό την εύρεση τάσεων και την απάντηση ερωτημάτων.

Η ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιείται σε διάφορους κλάδους, όπως το λιανικό εμπόριο, η υγειονομική περίθαλψη, το manufacturing, το marketing και οι τραπεζικές υπηρεσίες.

Υπάρχουν πολλά διαθέσιμα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων με μερικά από τα πιο δημοφιλή να είναι το Tableau, το Power BI, το Google Analytics και το Qlik Sense.

Ακολούθως, ας δούμε μερικά Data Analytics projects που μπορείς να ξεκινήσεις αν είσαι αρχάριος και θέλεις να ενισχύσεις τις γνώσεις σου.

3 Data Analytics Projects που Μπορείς να Ξεκινήσεις

Μερικά ενδιαφέροντα Data Analytics projects που μπορείς να ξεκινήσεις είναι τα ακόλουθα.

   Project #1: Ανάλυση συναισθήματος στα Social Media

Η ανάλυση συναισθήματος (sentiment analysis) είναι η διαδικασία ανάλυσης ψηφιακού κειμένου προκειμένου να προσδιοριστεί εάν ο συναισθηματικός τόνος του μηνύματος είναι θετικός, αρνητικός ή ουδέτερος.

Με τον τεράστιο όγκο δεδομένων που υπάρχουν σήμερα, οι εταιρείες έχουν αστείρευτες πηγές δεδομένων κειμένου, όπως, για παράδειγμα, μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, μεταγραφές συνομιλίας υποστήριξης πελατών, σχόλια κοινωνικών μέσων αλλά και κριτικές πελατών πάνω σε κάποια υπηρεσία ή προϊόν.

Η ανάλυση συναισθήματος αποτελεί μια ιδιαίτερα χρήσιμη τεχνική στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και χρησιμοποιείται ιδιαίτερα από τους data analysts για να βελτιώσουν την εξυπηρέτηση πελατών και να αυξήσουν τη φήμη της εταιρείας στην οποία εργάζονται.

Για να ξεκινήσεις λοιπόν το συγκεκριμένο data analytics project, μπορείς να ξεκινήσεις με ιστότοπους όπως:

- Amazon (για δεδομένα και κριτικές προϊόντων)

- Rotten Tomatoes (για δεδομένα και κριτικές ταινιών)

- Facebook

- Twitter

- Reddit

Συνεχίζοντας, ας δούμε το δεύτερο project.

   Project #2: Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων (EDA)

Η ικανότητα διεξαγωγής διερευνητικής ανάλυσης δεδομένων (EDA) είναι ιδιαίτερα κρίσιμη για έναν data analyst.

Μια διερευνητική ανάλυση δεδομένων εξετάζει τη δομή των δεδομένων, επιτρέποντάς σε έναν αναλυτή δεδομένων να προσδιορίσει διάφορα μοτίβα και τα χαρακτηριστικά τους.

Ακόμη, συμβάλλει σημαντικά κατά τον καθαρισμό δεδομένων (data cleaning), μια εξίσου κρίσιμη διαδικασία, για το έργο ενός data analyst.

Μέσα λοιπόν από αυτό το project μπορείς να εξάγεις σημαντικές μεταβλητές, να εντοπίσεις ακραίες τιμές, ανωμαλίες και σε γενικό πλαίσιο να ελέγξεις τις υποκείμενες υποθέσεις, χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες της Python όπως Pandas, NumPy, matplotlib και Seaborn.

Ένα ιδιαίτερα χρήσιμο project διερευνητικής ανάλυσης δεδομένων, αποτελεί η ανάλυση δεδομένων αμερικανικών πανεπιστημίων προκειμένου να εντοπιστούν ποια είναι τα προτιμώμενα χαρακτηριστικά από τους φοιτητές όταν πρόκειται για την επιλογή ενός πανεπιστημίου.

Ένα τέτοιο project, πραγματοποιήθηκε χρησιμοποιώντας τα εργαλεία Numpy και Pandas, καθώς τα Matplotlib και Seaborn, για την οπτικοποίηση και εξερεύνηση των δεδομένων.

Επιπρόσθετα, ένα ακόμα παράδειγμα ενός project βαθιάς διερευνητικής ανάλυσης αποτελεί η ανάλυση του παγκόσμιου πληθυσμού.

Μέσα από αυτό το project, μπορείς να εξερευνήσεις διάφορες στήλες, να απεικονίσεις τις λιγότερο και πιο πυκνοκατοικημένες χώρες καθώς και να εξερευνήσεις την πυκνότητα του πληθυσμού και τον ρυθμό ανάπτυξης.

Συνάμα, μπορείς να δημιουργήσεις ένα χάρτη κατανομής και συσχέτισης κατάταξης χώρας.

   Project #3: Ανάλυση Συστάσεων Προϊόντων

Το συγκεκριμένο, πρόκειται για ένα project που περιλαμβάνει τη συλλογή και ανάλυση δεδομένων σχετικά με τη συμπεριφορά των χρηστών, όπως το ιστορικό αγορών, το ιστορικό περιήγησης, τις αξιολογήσεις προϊόντων και τις κριτικές.

Τα τελευταία χρόνια, με την άνοδο των Youtube, Amazon και Netflix, η αγορά των μηχανών συστάσεων έχει εξελιχθεί και αναπτυχθεί ραγδαία, μιας και αναμένεται ότι θα φτάσει πάνω από 16 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2026.

Όπως, είναι λογικό, η ανάλυση των συστάσεων προϊόντων χρησιμοποιείται ευρέως από ecommerce sites, καθώς πιστεύεται ότι η εμφάνιση και η πρόταση ενός προϊόντος επηρεάζει την συμπεριφορά των αγοραστών.

Σε αυτό λοιπόν το data analytics project, ένας αναλυτής μπορεί να οπτικοποιήσει πωλήσεις, αγορές και ιστορικά περιήγησης χρησιμοποιώντας επίσης βιβλιοθήκες Python όπως τα libraries Seaborn και matplotlib.

Πώς να Γίνεις Αναλυτής Δεδομένων

Είδαμε λοιπόν μερικά data analytics projects που μπορείς να ξεκινήσεις για να εμπλουτίσεις ακόμα περισσότερο το βιογραφικό σου και να ξεχωρίσεις κατά την αναζήτηση εργασίας από τον ανταγωνισμό.

Ο κλάδος της ανάλυσης δεδομένων είναι ιδιαίτερα δημοφιλής, εξελίσσεται διαρκώς και προσφέρει πολλές ευκαιρίες και θέσεις εργασίας.

Άλλωστε, όπως είδαμε, τα data analytics αποτελούν αναπόσπαστο κομμάτι μερικών από τις μεγαλύτερες εταιρείες όπως το Netflix και η Amazon.

Αν λοιπόν, αποτελεί το μονοπάτι που επιθυμείς να ακολουθήσεις επαγγελματικά, πάρε μέρος στο Data Analytics Bootcamp της Big Blue, λάβε ουσιαστική πρακτική γνώση και απογείωσε την καριέρα σου!