Introducción
¿Está ansioso por sumergirse en la ciencia de datos y perfeccionar sus habilidades? ¡No busque más! Este artículo explorará cinco interesantes proyectos de ciencia de datos con soluciones paso a paso. Ya sea que sea un novato que busca aprender o un entusiasta experimentado de los datos que busca ampliar su cartera, estos proyectos prácticos y gratuitos de ciencia de datos le permitirán conquistar los desafíos del mundo real. Lo mejor de todo es que no te costarán ni un centavo. ¡Embarquémonos en este viaje basado en datos y descubramos cómo puede mejorar su experiencia en ciencia de datos, un proyecto a la vez!
Tabla de contenidos.
Importancia de los proyectos de ciencia de datos
Por varias razones de peso, los proyectos de ciencia de datos desempeñan un papel fundamental en este campo. En primer lugar, proporcionan un puente entre el conocimiento teórico y la aplicación práctica, lo que permite a los científicos de datos probar e implementar lo que han aprendido en escenarios del mundo real. Estos proyectos sirven como experiencias de aprendizaje invaluables, refinando las habilidades de recolección, limpieza, análisis, visualización y modelado de datos.
Además, los proyectos de ciencia de datos completados sirven como componentes básicos para una cartera sólida, lo que mejora las perspectivas laborales y las oportunidades de autónomos. También mejoran la capacidad de resolución de problemas y el pensamiento crítico, ya que muchos proyectos implican abordar desafíos complejos. Además, los científicos de datos a menudo obtienen conocimientos de dominios específicos según el tema del proyecto, lo que los hace más efectivos en industrias específicas.
Además, los proyectos de ciencia de datos ofrecen conocimientos que respaldan la toma de decisiones informadas, lo que permite a las empresas optimizar procesos e identificar oportunidades de crecimiento. Fomentan la innovación al ampliar los límites de las técnicas de análisis de datos. La colaboración en proyectos fomenta el trabajo en equipo y las habilidades de comunicación, que son cruciales en entornos profesionales. Por último, estos proyectos promueven el aprendizaje continuo y la adaptación a herramientas y técnicas en evolución, garantizando que los científicos de datos permanezcan a la vanguardia del campo.
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Los 5 mejores proyectos gratuitos de ciencia de datos
- Clasificación de elegibilidad para préstamos
- Análisis de sentimientos y clasificación de textos
- Web Scraping con Python
- Predicción de ventas con regresión
- Pronóstico de series de tiempo
Proyecto 1: Clasificación de elegibilidad de préstamos
Este proyecto se centra en la clasificación binaria, particularmente para la elegibilidad de préstamos. Trabajará en un estudio de caso que involucra a Dream Housing Finance, una organización que se ocupa de préstamos hipotecarios. Su tarea es automatizar el proceso de elegibilidad para préstamos en función de los detalles del cliente proporcionados durante las solicitudes en línea.
¿Cómo resolver?
Aprenderá varios enfoques para los problemas de clasificación a lo largo de este curso. Proporciona experiencia práctica para resolver el problema de clasificación de elegibilidad de préstamos utilizando Python.
Herramientas necesarias
Python, bibliotecas para aprendizaje automático y clasificación.
Índice de soluciones
- Planteamiento del problema
- Generación de hipótesis
- Ejercicio 2 | Discusión
- Preparar el sistema y cargar los datos
- Comprender los datos
- Análisis univariado
- Análisis bivariado
- Valor faltante y tratamiento de valores atípicos
- Métricas de evaluación para problemas de clasificación
- Construcción de modelos: Parte I
- Regresión logística mediante validación cruzada estratificada de k-pliegues
- Ingeniería de características
- Construcción de modelos: Parte II
Aquí está la solución para este proyecto gratuito de ciencia de datos..
Proyecto 2: Análisis de sentimiento en Twitter
Este proyecto profundiza en el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el análisis de textos. Trabajarás el análisis de sentimientos, fundamental para comprender las opiniones públicas y los comentarios sobre productos o redes sociales.
¿Cómo resolver?
El curso le proporciona las habilidades y técnicas necesarias para la clasificación de textos y el análisis de sentimientos utilizando Python. Obtendrá experiencia práctica en la resolución de este tipo de problemas.
Herramientas necesarias
Python, bibliotecas de PNL y herramientas de análisis de sentimientos.
Índice de soluciones
- Cargando bibliotecas y datos
- Inspección de datos
- Limpieza de datos
- Generación y visualización de historias a partir de tweets
- Funciones de bolsa de palabras
- Características de TF-IDF
- Funciones de Word2Vec
- Modelado
- Regresión logística
- Máquina de vectores de soporte (SVM)
- Bosque aleatorio
- XGBoost
- Ajuste fino de XGBoost + Word2Vec
Aquí está la solución para este proyecto gratuito de ciencia de datos.
Proyecto 3: Web Scraping con Python
Resumen: el web scraping es crucial para recopilar datos de sitios web, especialmente cuando las API no están disponibles. Este curso presenta los conceptos básicos del web scraping usando Python y lo guía a través de un proyecto de web scraping del mundo real.
¿Cómo resolver?
Aprenderá los fundamentos del web scraping, explorará las bibliotecas de Python para el web scraping e implementará el web scraping en un proyecto práctico.
Herramientas necesarias
Python, bibliotecas de raspado web.
Índice de soluciones
- Introducción al web scraping
- Raspado web: procedimiento
- Eliminación de URL e ID de correo electrónico de una página web
- Raspar imágenes en Python
- Extraer datos al cargar la página
Aquí está la solución para este proyecto gratuito de ciencia de datos.
Proyecto 4: Predicción de ventas con regresión
Este proyecto aborda el problema común de la vida real de la predicción de ventas. Trabajarás en el desafío de predicción de ventas de Big Mart y aprenderás técnicas de regresión en R.
¿Cómo resolver?
El curso proporciona materiales teóricos y prácticos para mejorar sus habilidades de modelado predictivo para resolver problemas de regresión.
Herramientas necesarias
R, herramientas de análisis de regresión.
Índice de soluciones
- Planteamiento del problema
- Generación de hipótesis
- Cargando paquetes y datos
- Comprender los datos
- Análisis univariado
- Análisis bivariado
- Tratamiento de valor perdido
- Ingeniería de características
- Codificación de variables categóricas
- Datos de preprocesamiento
- Construcción del modelo
- Regresión lineal
- Regresión lineal regularizada
- Bosque al azar
- XGBoost
Aquí está la solución para este proyecto gratuito de ciencia de datos.
Proyecto 5: Previsión de series temporales
Este proyecto profundiza en la previsión de series temporales, un aspecto crítico a la hora de tomar decisiones empresariales informadas. Trabajará con datos basados en el tiempo para obtener información para predicciones y pronósticos.
¿Cómo resolver?
El curso lo guía a través de métodos de pronóstico de series temporales, ayudándolo a analizar datos a lo largo del tiempo, hacer predicciones y planificar con anticipación.
Herramientas necesarias
Herramientas de análisis de series temporales, software estadístico.
Índice de soluciones
- Introducción a las series temporales
- Comprensión de los planteamientos de problemas y conjuntos de datos
- Exploración y Preprocesamiento
- Técnicas de modelado y evaluación.
Aquí está la solución para este proyecto gratuito de ciencia de datos.
Conclusión
En conclusión, los proyectos de ciencia de datos gratuitos son la piedra angular del viaje de un científico de datos. Ofrecen una combinación única de aplicación práctica, mejora de habilidades y desarrollo de cartera. Estos proyectos capacitan a las personas para cerrar la brecha entre la teoría y la práctica, perfeccionando sus habilidades de manipulación, análisis y modelado de datos.
Al embarcarse en los esfuerzos de su proyecto de ciencia de datos, recuerde que el proceso de aprendizaje está en curso. Las habilidades y conocimientos adquiridos en estos proyectos seguirán dando forma a su carrera en este campo dinámico.
Si desea llevar su experiencia en ciencia de datos al siguiente nivel, considere inscribirse en nuestro Programa de ciencia de datos BlackBelt. Este programa avanzado perfeccionará sus habilidades y garantizará que pueda abordar desafíos de datos complejos.
Preguntas frecuentes
R. Genere ideas de proyectos explorando problemas del mundo real, buscando inspiración en conjuntos de datos en línea y participando en comunidades de ciencia de datos como Analytics Vidhya y GitHub.
R. Los proyectos de ciencia de datos abarcan una amplia gama, incluido el modelado predictivo, el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de imágenes, los sistemas de recomendación y más.
R. Para asegurar proyectos independientes de ciencia de datos, cree una cartera sólida, establezca contactos en plataformas como Upwork y Freelancer, y muestre sus habilidades y experiencia en LinkedIn y sitios web personales.
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- Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/09/free-data-science-projects-with-solutions/
