Thế giới của dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo đã đem đến nhiều công cụ khoa học, thuật toán, và quy trình để có thể phân tích các dữ liệu dạng bán cấu trúc và phi cấu trúc. Công việc phân tích dữ liệu đang phát triển mạnh mẽ và đem đến nhiều đổi mới trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo.
Nếu muốn xây dựng một nền tảng Data Analytics vững chắc, điều quan trọng là bạn cần sở hữu một portfolio chứa các dự án data analytics. Vì vậy, trong bài viết này, chúng tôi trình bày những ý tưởng dự án data analytics phù hợp cho người mới bắt đầu cũng như những người ở trình độ trung cấp trở lên.
Dự Án Data Analytics Từ Dễ Đến Khó
Để bắt đầu với các dự án phân tích dữ liệu, trước tiên bạn cần hiểu rõ trình độ của mình và tiến hành các dự án phù hợp với cấp độ đó. Hãy cùng tìm hiểu về 3 cấp độ dưới đây:
- Cấp độ người mới bắt đầu: Nếu bạn mới chập chững trong lĩnh vực này, hãy tham khảo các ví dụ về dự án phân tích dữ liệu ở cấp độ dễ. Những dự án này không yêu cầu các kỹ thuật phức tạp, và các thuật toán đơn giản sẽ giúp bạn tiến bộ dễ dàng.
- Trình độ trung cấp: Ở cấp độ này, bạn sẽ làm việc với dữ liệu từ trung bình đến lớn, yêu cầu nền tảng vững chắc về các dự án data mining và kỹ thuật machine learning. Nếu bạn đã thành thạo những kiến thức này, bạn có thể tham gia vào các dự án phức tạp hơn ở cấp độ trung cấp.
- Chuyên gia: Phần này dành cho những chuyên gia trong lĩnh vực, nơi bạn sẽ làm việc với mạng nơ-ron và dữ liệu high-dimensional. Nếu bạn có khả năng kết hợp sáng tạo và chuyên môn, thì các dự án phân tích dữ liệu phức tạp trong phần nâng cao là dành cho bạn.
Dự Án Phân Tích Dữ Liệu Cơ Bản
- Phát hiện Tin tức giả (Fake News Detection): Nếu bạn biết sử dụng ngôn ngữ lập trình Python, bạn có thể phát triển dự án phân tích dữ liệu với ngôn ngữ này. Dự án này giúp phát hiện những tin tức sai lệch, được tạo ra với mục đích chính trị và lan truyền qua các kênh truyền thông và trang mạng. Bằng việc xây dựng mô hình bằng Python, bạn có thể xác định tính xác thực của các tin tức. Có thể kết hợp PassiveAggressionClassifier và TfidfVectorizer để phân loại tin tức thành “giả” hoặc “thật”.
- Dự án Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA): Đây là bước đầu tiên mà một nhà phân tích dữ liệu cần thực hiện. Trong dự án này, bạn sẽ khám phá dữ liệu để nhận biết và phân tích các mẫu. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu, bạn có thể tạo bản tóm tắt về các tính năng tổng thể của dữ liệu. Phân tích dữ liệu thăm dò có thể được thực hiện qua biểu đồ và các đại lượng đơn biến hoặc song biến. Nếu bạn muốn nghiên cứu sâu hơn về dự án EDA, cộng đồng IBM Analytics là nguồn tài nguyên quý giá.
- Phân tích quan điểm (Sentiment Analysis): Các cộng đồng ứng dụng dự án này để quản lý danh tiếng của các thương hiệu hoặc phân tích đối thủ cạnh tranh bằng cách sử dụng framework R. Dự án này nhằm thấu hiểu ý kiến và cảm xúc của người dùng dựa trên từ ngữ họ sử dụng. Trong phân loại này, có thể sử dụng hai lớp (tích cực hoặc tiêu cực) hoặc nhiều lớp hơn (vui, tức giận, buồn, bối rối, ghê tởm, v.v.). Bạn có thể sử dụng package “janeaustenR” với dataset liên quan. Bằng cách kết hợp từ vựng chung như bing, Loughran & AFINN và thực hiện phép nối bên trong, bạn có thể xây dựng một word cloud cho phần trình bày cuối của báo cáo.
- Dự án Phát hiện màu (Color Detection Project): Đây là một dự án phân tích dữ liệu thú vị dành cho sinh viên, nơi họ có thể xây dựng ứng dụng tương tác để phát hiện màu từ hình ảnh. Với khoảng 16 triệu màu dựa trên giá trị RGB, nhiều người không thể phân biệt hoặc nhớ tên các màu. Dự án này giúp bạn xây dựng ứng dụng giúp phát hiện màu đã chọn từ hình ảnh một cách dễ dàng.
Dự Án Phân Tích Dữ Liệu Trung Cấp
- Chatbots – Chatbots là một công cụ cực kỳ hữu ích trong doanh nghiệp vì chúng có thể xử lý một lượng lớn các truy vấn và tin nhắn từ khách hàng mà không làm chậm trễ các hoạt động kinh doanh. Ba trụ cột chính của việc thiết kế một chatbot là Trí tuệ Nhân tạo, Khoa học Dữ liệu và Machine Learning. Chatbots có thể được đào tạo bằng cách sử dụng mạng nơ-ron lặp lại cùng với dataset JSON. Việc triển khai chính có thể được thực hiện bằng Python.
- Nhận dạng chữ số viết tay (Handwritten digit recognition) – Những người đam mê Machine Learning sử dụng các tập dữ liệu MNIST chứa các chữ số viết tay. Bằng cách sử dụng mạng nơ-ron phức hợp, bạn có thể dự đoán chính xác các chữ số được vẽ trên giao diện đồ họa người dùng (graphical UI) trong thời gian thực.
- Phát hiện giới tính và độ tuổi (Gender and Age detection) – Bạn có thể xây dựng dự án phân tích dữ liệu thú vị này bằng Python, dự án có thể dự đoán giới tính và độ tuổi chỉ qua việc phân tích một hình ảnh. Bạn cần có kiến thức về Thị giác máy tính (computer vision) và các nguyên tắc để thực hiện dự án này.
Dự Án Phân Tích Dữ Liệu Nâng Cao
- Hệ thống giới thiệu phim (Movie recommendation system) – Việc gợi ý phim là vô cùng phức tạp và dựa nhiều trên phương pháp click trừu tượng. Dự án này yêu cầu triển khai nhiều kỹ thuật Machine Learning và truy cập vào một tập dữ liệu khổng lồ bao gồm lịch sử duyệt phim và sở thích của người dùng. Bạn sẽ cần sử dụng Collaborative Filtering (lọc cộng tác) để hiểu hành vi của người dùng và R Framework cùng với tập dữ liệu MovieLens là lựa chọn phù hợp cho dự án như vậy. Để xử lý dữ liệu, bạn cũng có thể sử dụng surprise model selection và matrix factorization. Các thương hiệu như Netflix sử dụng phương pháp này và nó cũng là một thách thức đối với các chuyên gia trong ngành.
- Phát hiện gian lận thẻ tín dụng (Credit Card Fraud Detection) – Đây là một dự án phân tích dữ liệu mà bạn cần làm việc với cây quyết định (decision trees), gradient boosting classifier, logistic regression và mạng Nơ Ron nhân tạo (artificial neural network). Bằng cách sử dụng tập dữ liệu giao dịch thẻ tín dụng, bạn có thể phân loại các giao dịch là gian lận hay không.
- Phân khúc khách hàng (Customer Segmentation) – Đây là một trong những dự án phân tích dữ liệu được ưa chuộng trong các doanh nghiệp, bởi vì họ cần phân chia khách hàng thành nhiều nhóm khác nhau khi triển khai các chiến dịch. Dự án này được thực hiện thông qua unsupervised learning và clustering để xác định các phân khúc khách hàng khác nhau. Khách hàng được chia thành các nhóm dựa trên độ tuổi, giới tính, sở thích, thói quen chi tiêu,… Điều này được thực hiện để tiếp thị đến từng nhóm mục tiêu hiệu quả hơn. Bạn có thể sử dụng K-means clustering và trực quan hóa sự phân bố giới tính và độ tuổi.
Tổng kết
Hy vọng rằng những dự án trên sẽ đóng góp vào việc làm cho con đường sự nghiệp của bạn trở nên suôn sẻ hơn. Thông qua những dự án này, bạn có thể thể hiện kỹ năng của mình và tăng thêm sự tự tin. Có thể bạn nghĩ rằng các dự án phân tích dữ liệu cần sự phức tạp, nhưng thực tế không phải vậy. Bạn có thể bắt đầu với cấp độ cho người mới và sau đó tiến lên các cấp độ cao hơn để xây dựng portfolio của mình.
Về TechX Corp.
TechX Corp. là đối tác AWS tại Việt Nam được thành lập năm 2019 bởi các chuyên gia có trên 15 năm kinh nghiệm đến từ các công ty đa quốc gia và tập đoàn đi đầu về chuyển đổi số. Sứ mệnh của TechX là tạo lập môi trường cho những con người đầy đam mê, nhiệt huyết thỏa sức khám phá và kiến tạo, mang đến những sản phẩm công nghệ đơn giản và thân thiện, góp phần đẩy nhanh quá trình xây dựng một Việt Nam số trên nền tảng công nghệ điện toán đám mây.
TechX 2 năm liền nhận danh hiệu Đối tác AWS của năm – AWS Partner of the Year tại Việt Nam
