Tổng hợp 05 dự án phân tích dữ liệu cho newbie

Ứng viên trái ngành hoặc fresher muốn apply thành công các vị trí trong lĩnh vực phân tích dữ liệu thì cần những gì ? Câu trả lời chính là kinh nghiệm thực chiến. Nhưng nếu bạn chưa có cơ hội tham gia giải quyết các bài toán ở doanh nghiệp thực tế hoặc có kinh nghiệm từ những vị trí trước thì sao? Vậy hãy tập trung vào các projects phân tích dữ liệu để làm phong phú CV và portfolio của bạn. Đối với newbie thì bạn phải lựa chọn thật kỹ những projects giúp CV của bạn nổi bật và cạnh tranh với các ứng viên khác. Hãy luôn ghi nhớ rằng những projects đó phải đáp ứng những yêu cầu về khả năng thu thập dữ liệu, cleaning data, phân tích và trình bày dữ liệu trực quan, sinh động. Cùng MCI khám phá 05 dự án dưới đây sẽ giúp bạn nâng cao kỹ năng và ghi điểm trong mắt nhà tuyển dụng. 

1. Scraping Top Repositories for Topics on GitHub

Mặc dù có rất nhiều bộ dữ liệu công khai để mọi người thoải mái sử dụng và thực hành nhưng bạn phải biết cách thu thập dữ liệu phù hợp cho từng mục đích của bài toán. Hãy luôn nhớ rằng, web scraping chỉ đơn giản là trích xuất dữ liệu web một cách tự động.

Đối với dự án này, bạn sẽ tạo một tệp CSV riêng cho từng chủ đề GitHub. Mỗi CSV chứa 25 kho lưu trữ cùng chủ đề với một số thông tin cần thiết như username, number of stars và URL. Đây là một dự án khá hay và không quá khó khăn đối với người mới bắt đầu. Đây là dự án được hướng dẫn bởi Aakash NS, Giám đốc điều hành của Jovian - một nền tảng cộng đồng về Khoa học dữ liệu và Machine Learning. Bạn có thể tham khảo project chi tiết ở bên dưới và link bài giảng trực tuyến để hiểu rõ và thực hành dự án này. 

Tham khảo project chi tiết tại: Scraping Top Repositories for Topics on GitHub
Video bài giảng: Let's Build a Python Web Scraping Project from Scratch

2. Social Progress Index Analysis

Social progress index- chỉ số tiến bộ xã hội là thước đo mức độ quan tâm của một quốc gia đối với sự phát triển của công dân. Trong dự án này, một số yếu tố chính như nhu cầu cơ bản của con người, hạnh phúc, cơ hội, sức khỏe, an toàn, nơi ở,... được sử dụng để dự đoán chỉ số SPI (Statistical Performance Indicators). Hoàn thành dự án này bạn sẽ hiểu sâu sắc hơn các báo cáo phân tích tương tự như các báo cáo toàn cầu được các quốc gia thực hiện hằng năm. Ngoài ra, những phân tích này còn là tài liệu hữu ích để đo lường sự tiến bộ của một quốc gia đối với các mục tiêu phát triển và bền vững của quốc gia đó.

Tham khảo project chi tiết tại: Social Progress Index Analysis

3. Covid-19 Data Analysis Project

Đối với những dự án này sẽ giúp bạn thể hiện khả năng phân tích, giải thích và trực quan hóa dữ liệu theo các số liệu thực tế. Để hỗ trợ trong quá trình phân tích, bạn có thể tham khảo video bên dưới. Nội dung video sẽ hướng dẫn bạn sử dụng Python và Tableau thực hiện phân tích dữ liệu khám phá xây dựng dashboard covid-19 trong Tableau. Thông qua Tableau, bạn sẽ tạo các biểu đồ về các global cases, tỷ lệ tử cong và tỷ lệ phục hồi.

Tham khảo project chi tiết tại: Covid-19 Data Analysis Project

4. YouTube Sentiment, WordCloud, and Emojis Analysis

Trong những năm gần đây, dữ liệu văn bản đã phát triển theo cấp số nhân và sử dụng cloud để trình bày thông tin và trực quan hóa dữ liệu. Với project YouTube Sentiment, Word Cloud, and Emojis Analysis này, bạn sẽ tìm hiểu về phân tích cảm xúc bằng cách đánh giá phản ứng của khán giả khi xem về một video youtube cụ thể và những nhận xét của họ về video đó.

Tham khảo project chi tiết tại: YouTube Sentiment, Word Cloud, and Emojis Analysis

5. HR Analytics Project for Beginners

Nếu bạn đang có dự định sẽ apply các vị trí về HR Analyst thì đây sẽ là project hoàn hảo để bạn thêm vào portfolio của mình. Với dự án này, bạn sẽ sử dụng công cụ Power BI để giải quyết các vấn đề về thời gian thực đối với nhân sự. Bên cạnh đó, Power Query sẽ rất hữu ích trong việc thu thập và chuyển đổi dữ liệu. Và DAX sẽ giúp ích trong việc tạo dashboard và các metrics phù hợp cho bài toán. 

Tham khảo project chi tiết tại: HR Analytics Project for Beginners

KẾT LUẬN

Trên đây là 05 dự án cơ bản giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc về phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, không thể chỉ dựa vào những projects trên mà có thể dễ dàng apply thành công các vị trí data analyst. Người học cần trau dồi kỹ năng của mình qua các bộ dữ liệu có sẵn trực tuyến, tham gia một số cuộc thi hoặc trực tiếp làm việc trong team dữ liệu để nâng cao kỹ năng của mình.