Los 5 mejores proyectos de ciencia de datos de principiantes a profesionales en Python

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La ciencia de datos es un campo de rápido crecimiento que se está volviendo cada vez más importante en varias industrias.

Con el rápido desarrollo de la tecnología, se ha vuelto esencial aprovechar los datos para obtener información y tomar decisiones informadas. Como entusiasta de Python, me complace compartir con usted los 5 mejores proyectos de ciencia de datos, clasificados por nivel de dificultad, en los que puede trabajar para adquirir experiencia práctica en el campo. Estos proyectos van desde niveles principiantes hasta avanzados y lo ayudarán a desarrollar sus habilidades en Python, limpieza de datos, visualización y aprendizaje automático.

· Introduction
· Beginner Projects
∘ Exploratory Data Analysis (EDA)
∘ Titanic Survival Prediction
∘ Bike Sharing Demand Prediction
· Intermediate Projects
∘ Customer Segmentation
∘ Image Classification
∘ Churn Prediction
· Advanced Project
∘ Object Detection
∘ Text Generation with Recurrent Neural Networks (RNNs)
∘ Credit Risk Modeling
· Conclusion
Foto de Jon Tyson en Unsplash

Si es nuevo en la ciencia de datos, comenzar puede ser abrumador. Aquí es donde entran los proyectos para principiantes. Estos proyectos están diseñados para ayudarlo a desarrollar sus habilidades fundamentales y ganar confianza en su capacidad para trabajar con datos.

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Análisis de datos exploratorios (EDA)

EDA implica analizar un conjunto de datos y crear visualizaciones para obtener información.

Es una habilidad esencial para los científicos de datos, ya que les permite comprender los datos con los que están trabajando e identificar cualquier problema que deba abordarse antes de pasar a técnicas más avanzadas.

Por ejemplo, puede trabajar en el conjunto de datos «Global COVID-19 Cases», que contiene datos diarios sobre la cantidad de casos confirmados y muertes por COVID-19 en diferentes países.

El conjunto de datos está disponible en Kaggle, aquí, y se puede cargar en Python usando la biblioteca pandas.

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Predicción de supervivencia del Titanic

Foto de Peter Hansen en Unsplash

Este es un proyecto clásico de aprendizaje automático en el que utiliza técnicas como la limpieza de datos, la ingeniería de características y el entrenamiento de modelos para predecir si un pasajero del Titanic sobrevivió o no.

Puede utilizar el conjunto de datos «Titanic», que contiene información sobre los pasajeros del Titanic y si sobrevivieron o no.

El conjunto de datos está disponible en Kaggle aquí y se puede cargar en Python usando la biblioteca pandas.

Predicción de demanda de bicicletas compartidas

Foto de Murillo de Paula en Unsplash

En este proyecto, utilizará el aprendizaje automático para predecir la cantidad de bicicletas que se alquilarán en una hora determinada en función de diversas características, como la temperatura, la humedad y la estación. Puede usar el conjunto de datos «Bicicletas compartidas», que contiene recuentos diarios y por hora de alquileres de bicicletas en el programa Capital Bikeshare en Washington, DC

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El conjunto de datos está disponible en el repositorio de aprendizaje automático de UCI aquí y se puede cargar en Python usando la biblioteca pandas.

Si tiene algo de experiencia con la ciencia de datos y quiere llevar sus habilidades al siguiente nivel, los proyectos intermedios son una excelente manera de hacerlo. Estos proyectos son más complejos y desafiantes que los proyectos para principiantes y requieren una comprensión más profunda de las técnicas de ciencia de datos.

Segmentación de clientes

Foto de Cytonn Photography en Unsplash

En este proyecto, utilizará técnicas de aprendizaje no supervisado para segmentar a los clientes en diferentes grupos según su comportamiento y características. Esta es una aplicación importante de la ciencia de datos, ya que puede ayudar a las empresas a adaptar sus estrategias de marketing y productos a diferentes segmentos de clientes. Puede utilizar el conjunto de datos «Minorista en línea», que contiene datos transaccionales de un minorista en línea con sede en el Reino Unido. El conjunto de datos está disponible en el repositorio de aprendizaje automático de UCI aquí y se puede cargar en Python usando la biblioteca pandas.

Clasificación de imágenes

Foto de Jatniel Tunon en Unsplash

La clasificación de imágenes implica entrenar un modelo de aprendizaje automático para clasificar imágenes en diferentes categorías. Esta es una aplicación importante de la ciencia de datos, ya que puede ayudar a automatizar tareas como el análisis de imágenes médicas, los vehículos autónomos y el reconocimiento facial. Puede utilizar el conjunto de datos «CIFAR-10», que contiene 60 000 imágenes en color de 32×32 en 10 categorías diferentes. El conjunto de datos está disponible en la biblioteca de Keras, aquí, que es una biblioteca popular de Python para el aprendizaje profundo.

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Predicción de abandono

Foto de LinkedIn Sales Solutions en Unsplash

La predicción de abandono implica predecir si un cliente dejará de usar un servicio o producto. Esta es una aplicación importante de la ciencia de datos, ya que puede ayudar a las empresas a retener clientes y mejorar su experiencia general. Puede usar el conjunto de datos «Telco Customer Churn», que contiene información sobre los clientes que se fueron en el último mes y los clientes que se quedaron.

El conjunto de datos está disponible en Kaggle aquí y se puede cargar en Python usando la biblioteca pandas.

Si desea dominar la ciencia de datos y llevar sus habilidades al siguiente nivel, los proyectos avanzados son el camino a seguir. Estos proyectos son desafiantes y requieren una sólida comprensión de las técnicas avanzadas de ciencia de datos.

Detección de objetos

Foto de Possessed Photography en Unsplash

La detección de objetos implica identificar y localizar objetos en una imagen o video. Esta es una aplicación importante de la visión artificial y se utiliza en varios campos, como los automóviles autónomos, la robótica y la seguridad. Puede usar el conjunto de datos «PASCAL VOC» aquí, que contiene imágenes con anotaciones de objetos para la detección de objetos. El conjunto de datos está disponible en el sitio web de PASCAL VOC.

Generación de Texto con Redes Neuronales Recurrentes (RNNs)

Foto de Emiliano Vittoriosi en Unsplash

En este proyecto, utilizará RNN para generar texto. Los RNN son un tipo de modelo de aprendizaje profundo que se usa comúnmente en tareas de procesamiento de lenguaje natural. La generación de texto se puede utilizar para diversas aplicaciones, como chatbots, traducción de idiomas y síntesis de voz.

Puede usar el conjunto de datos «Shakespeare» aquí, que contiene las obras completas de William Shakespeare. El conjunto de datos está disponible en el sitio web de TensorFlow.

Modelado de Riesgo de Crédito

Foto de Towfiqu barbhuiya en Unsplash

El modelado de riesgo crediticio implica el uso de técnicas de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de incumplimiento para un solicitante de préstamo. Esta es una aplicación importante de la ciencia de datos en la industria financiera. Puede utilizar el conjunto de datos «LendingClub» aquí, que contiene información sobre las solicitudes de préstamo y sus resultados. El conjunto de datos está disponible en Kaggle.

La ciencia de datos es un campo de rápido crecimiento que se está volviendo cada vez más importante en varias industrias.

Con la explosión de datos y tecnología, se ha vuelto esencial aprovechar los datos para obtener información y tomar decisiones informadas. B

Al trabajar en proyectos de ciencia de datos en Python, puede desarrollar sus habilidades y adquirir experiencia práctica en el campo.

En este artículo, compartimos los 5 mejores proyectos de ciencia de datos, clasificados por nivel de dificultad, en los que puede trabajar en Python.

Estos proyectos van desde niveles principiantes hasta avanzados y cubren una variedad de técnicas como limpieza de datos, visualización, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Al trabajar en estos proyectos, puede obtener una experiencia valiosa y desarrollar una comprensión más profunda de la ciencia de datos.

Los animo a que prueben estos proyectos y continúen ampliando sus conocimientos en el campo.

Ya sea que sea un científico de datos principiante o avanzado, siempre hay más que aprender y nuevos proyectos en los que trabajar. Para mantenerse actualizado sobre los últimos desarrollos en ciencia de datos, considere suscribirse a mis boletines que se indican a continuación.

¡Gracias por leer y feliz codificación!

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