La ciencia de datos es un campo en rápido crecimiento y existe una gran demanda de científicos de datos. Si está interesado en una carrera en ciencia de datos, una de las mejores maneras de aprender es trabajando en proyectos de ciencia de datos. En este artículo, analizaremos proyectos de ciencia de datos que son perfectos tanto para principiantes como para expertos. También cubriremos cada pieza de información sobre la ciencia de datos para ayudarlo a comprender cómo funciona.
¿Qué es un proyecto de ciencia de datos?
Un proyecto de ciencia de datos es una forma de poner en práctica sus conocimientos. Puede poner sus habilidades en recopilación de datos, limpieza, análisis, visualización, programación, aprendizaje automático y otras áreas para trabajar en un proyecto típico. Ayuda en la aplicación de sus habilidades para hacer frente a las dificultades en el mundo real. Si lo completa con éxito, puede incluirlo en su cartera para demostrar sus habilidades a futuros empleadores.
Ideas para proyectos de ciencia de datos
Para descubrir patrones significativos tanto en datos organizados como no estructurados, los científicos de datos emplean una variedad de métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas de extracción de conocimiento.
Debido al desarrollo de la inteligencia artificial y otras nuevas tecnologías, la ciencia de datos ha experimentado un aumento reciente que se espera que aumente. Se presentarán más oportunidades en el mercado a medida que más industrias comiencen a reconocer el valor de la ciencia de datos.
Los mejores proyectos para principiantes en ciencia de datos para estudiantes que son nuevos en Python o ciencia de datos en general, esta sección ofrecerá una lista de ideas de proyectos de ciencia de datos. Tendrá todos los recursos necesarios para ser un desarrollador de ciencia de datos exitoso si usa estas ideas para proyectos de ciencia de datos de Python. Las ideas de proyectos de ciencia de datos con código fuente se enumeran a continuación.
#1. Detección del uso de Fake News Python
No hay necesidad de introducir noticias falsas. En el mundo globalmente conectado de hoy, es increíblemente simple difundir información falsa en línea. Ocasionalmente, las noticias falsas se difunden en línea por fuentes poco confiables, lo que causa problemas para la audiencia a la que se dirige, hace que las personas teman y, en ocasiones, incluso inspira violencia. Identificar la veracidad del contenido es crucial para evitar la propagación de noticias falsas, algo que esta iniciativa de Data Science puede hacer. Python se puede usar para esto, y TfidfVectorizer se usa para construir un modelo. Puede usar PassiveAggressiveClassifier para diferenciar noticias reales de noticias falsas. Los programas de Python como Pandas, NumPy y sci-kit-learn son apropiados para este proyecto.
#2. Reconocimiento de líneas de carril de carretera
Otra sugerencia de proyecto para los principiantes en la ciencia de datos es usar el lenguaje Python integrado en los sistemas de detección de línea de carril en vivo. En este proyecto, se pintan líneas en la carretera para que sirvan como instrucciones de detección de carril para los conductores humanos. Donde los carriles son para conducción humana se indica mediante las líneas pintadas en las carreteras. También describe cómo se conduce el automóvil. El desarrollo de los coches autónomos depende de esta aplicación. El desarrollo de automóviles autónomos depende de esta aplicación para el Proyecto de ciencia de datos.
#3. Proyecto de Análisis Sentimental
El análisis de sentimientos es el proceso de analizar material escrito para identificar actitudes e ideas que pueden estar polarizadas positiva o negativamente. Esta es una forma de categorización en la que las categorías son muchas (feliz, furioso, triste, asqueado, etc.) o binarias (optimista o pesimista). El conjunto de datos que ofrece el paquete Janeausten R se utiliza en el proyecto, que se implementa en el lenguaje de programación R. Se realiza una unión interna en los léxicos de propósito general AFINN, Bing y Loughran, y los resultados se muestran como una nube de palabras.
Proyectos en ciencia de datos para probar
Puede ser difícil comprender la ciencia de datos al principio, pero con la práctica constante, comenzará a comprender los numerosos conceptos y terminología utilizados en el campo. Además de leer la literatura, emprender proyectos útiles que lo capacitarán y mejorarán su currículum es el mejor método para obtener una exposición adicional a la ciencia de datos.
#1. Creación de chatbots
Las empresas se benefician enormemente de los chatbots, ya que funcionan sin problemas y sin demoras. Reducen por completo el esfuerzo de atención al cliente al automatizar una gran parte del procedimiento. Los chatbots utilizan una variedad de métodos respaldados por inteligencia artificial, aprendizaje automático y ciencia de datos.
Los chatbots interpretan la entrada del consumidor y responden con una respuesta mapeada adecuada. Las redes neuronales recurrentes y el conjunto de datos JSON de intención se pueden usar para entrenar el chatbot, y Python se puede usar para la implementación. El objetivo de su chatbot determinará si desea que sea de dominio abierto o de dominio específico. Estos chatbots se vuelven más inteligentes y precisos a medida que procesan más encuentros.
#2. Predicción de incendios forestales
Otra aplicación efectiva de la ciencia de datos es la creación de un sistema para predecir incendios forestales y incendios forestales. Un incendio descontrolado en un bosque se conoce como incendio forestal o incendio forestal. Cada incendio forestal ha dañado significativamente el medio ambiente, los hábitats de la vida silvestre y la propiedad privada.
El agrupamiento de K-means se puede utilizar para identificar los principales puntos críticos de incendios y su gravedad, lo que le permite regular e incluso predecir el carácter caótico de los incendios forestales. Esto podría ayudar con la asignación de recursos de la manera correcta. Para mejorar la precisión de su modelo, también puede incorporar datos meteorológicos para identificar épocas y temporadas típicas de incendios forestales.
#3. Clasificación del cáncer de mama
Cree un sistema de detección de cáncer de mama con Python si está buscando un proyecto de atención médica para incluirlo en su cartera. El mejor método para combatir el cáncer de mama es detectarlo a tiempo y aplicar las medidas preventivas necesarias. Los casos de cáncer de mama han ido en aumento.
#4. Análisis de los sentimientos
El análisis de sentimientos, también conocido como minería de opiniones, es una técnica impulsada por inteligencia artificial que esencialmente le permite ubicar, recopilar y evaluar los pensamientos de las personas sobre un tema o un producto. Estas opiniones pueden provenir de una variedad de fuentes, como reseñas de Internet o resultados de encuestas, y pueden expresar una variedad de emociones, que incluyen felicidad, ira, positividad, amor, negatividad, entusiasmo y más.
Procesos de ciencia de datos
Preparación y Adquisición de Datos
Rara vez se recopilan datos teniendo en cuenta las próximas tareas de modelado. Todo el diseño de soluciones puede verse influenciado por saber qué datos son accesibles, dónde están y las compensaciones entre accesibilidad y costo de recopilación. Si los equipos se encuentran con una nueva peculiaridad en la disponibilidad de datos, con frecuencia necesitan volver a la selección de artefactos.
El proceso de obtener el máximo valor analítico de los elementos de datos disponibles es iterativo y, por lo general, sigue a la comprensión de los datos. Las siguientes prácticas recomendadas nos han ayudado a simplificar un proceso frecuentemente difícil.
#1. Verificar las percepciones de las partes interesadas
Las partes interesadas con frecuencia poseen una fuerte intuición sobre qué características importan y en qué dirección. Muchos equipos efectivos usan esta intuición para guiarlos hacia los hechos pertinentes y lanzar el proceso de ingeniería de funciones.
#2. Uso de conjuntos de datos como una pieza reutilizable
Dado el trabajo invertido en recopilar y limpiar los datos, es esencial que el resultado esté disponible para su reutilización. Muchas empresas desarrollan conjuntos de datos analíticos o de modelado como entidades comunes clave, lo que elimina el requisito de la interpolación repetida de valores nulos y la exclusión de valores atípicos. Para garantizar que los empleados puedan aprovechar el trabajo anterior, varias empresas están comenzando a hacer la transición a las tiendas de artículos destacados. Cualquiera que sea el nombre, el esfuerzo realizado para crear estos conjuntos de datos debería poder consultarse y auditarse para un posible estudio futuro, así como para optimizar los procesos de producción.
#3. Supervise el consumo de datos en el futuro
Muchas empresas invierten sumas sustanciales de dinero en la adquisición de datos externos o asignan recursos internos a la recopilación de datos sin saber si los datos serán valiosos. Para ayudar a informar sus decisiones de inversión de datos, una de las principales organizaciones de calificación crediticia realiza un seguimiento de la cantidad de proyectos y aplicaciones orientadas a los negocios que hacen uso de cada conjunto de datos externo.
#4. Cree un "juego" para evaluar e integrar datos externos
Los equipos utilizan cada vez más conjuntos de datos alternativos, como datos sociales, datos de ubicación y muchos otros tipos, para obtener más información sobre sus clientes. Las empresas que han simplificado los procesos de selección de proveedores, revisión de datos, compra e ingesta eliminan un cuello de botella significativo. Establezca un proceso que con frecuencia requiera coordinación entre el negocio, TI, legal y adquisiciones. Un fondo de cobertura ha reducido el período entre la evaluación y la admisión de meses a semanas, lo que le ha ayudado a mantener una ventaja competitiva en un mercado despiadado.
Desarrollo e Investigación
Hay muchas guías sobre mejores prácticas técnicas, y esto se considera el núcleo del proceso de ciencia de datos. Las mejores prácticas que se enumeran a continuación abordan muchos de los principales problemas que hacen que las organizaciones de ciencia de datos sufran.
#1. Crear modelos simples
No se rinda a la tentación de utilizar las 500 funciones. Una empresa trabajó en las funciones y ajustó los hiperparámetros durante semanas. Más tarde descubrieron que muchos de ellos a) no se recopilaban en tiempo real, lo que los hacía inútiles para el caso de uso previsto, o b) estaban prohibidos debido a problemas de cumplimiento. Finalmente se decidieron por un modelo sencillo de cinco características y luego colaboraron con su equipo de TI para capturar más datos en tiempo real para la siguiente iteración.
#2. Establezca un cronograma para compartir información
Uno de los modos de falla más frecuentes, como se mencionó anteriormente, ocurre cuando los equipos de ciencia de datos arrojan conclusiones que llegan demasiado tarde o no coinciden con la forma en que opera actualmente la organización. Informe a otros de sus descubrimientos tan pronto como sea posible. Una de las principales empresas de TI, por ejemplo, requiere que sus científicos de datos divulguen información cada tres o cuatro días. Si no pueden escribir una breve publicación de blog sobre sus descubrimientos incrementales en términos que las empresas puedan entender, es probable que estén sobrepasados.
Validación
La revisión del código es solo una pequeña parte de la validación. Confiamos en que podemos aumentar constantemente el rendimiento comercial utilizando la ciencia de datos gracias a una revisión cuidadosa de los supuestos de datos, la base de código, el rendimiento del modelo y los resultados de predicción. Involucrar a las partes interesadas y validar los resultados son cruciales durante este período. El objetivo final es recibir la aprobación de todas las partes relevantes, incluido el negocio, cualquier equipo de validación de modelos independiente, TI y, cada vez más, legal o de cumplimiento.
#1. Asegúrese de que el proyecto sea reproducible y tenga un historial claro
Las suposiciones y sensibilidades de un modelo deben examinarse en detalle, desde la muestra inicial hasta los hiperparámetros y la implementación inicial, como parte del proceso de validación de la calidad. Si un validador dedica el 90% de su tiempo a recopilar documentación e intentar duplicar entornos, esto es prácticamente imposible. Las empresas líderes registran no solo el código, sino todo el registro experimental. El siguiente diagrama, creado para un cliente de gran empresa, ilustra esto de manera efectiva.
#2. Utilice la verificación automatizada para ayudar con la inspección humana
Las pruebas unitarias no se relacionan directamente con la ciencia de datos debido a su naturaleza no determinista, aunque un proceso de validación frecuentemente implica etapas repetidas que pueden automatizarse. Eso podría ser un diagnóstico automático, una colección de estadísticas y gráficos resumidos, una prueba retrospectiva de cartera o cualquier otra acción. Al hacer esto, los validadores humanos pueden concentrarse en las regiones grises cruciales.
#3. Mantenga un registro preciso de la conversación
Con frecuencia es necesario tomar decisiones subjetivas durante el proceso de desarrollo del modelo para la purificación de datos, la generación de características y muchas otras fases. Por ejemplo, la variable "proximidad a una licorería" podría mejorar el poder predictivo al crear un modelo de pronóstico de precios de propiedades. Sin embargo, podría ser necesario un debate extenso sobre cómo calcularlo y si estaba permitido desde el punto de vista del cumplimiento entre numerosas partes interesadas. La arquitectura y los procedimientos de las organizaciones líderes se han configurado para recopilar estos comentarios y debates y mantenerlos juntos en un solo lugar en lugar de estar dispersos en múltiples cadenas de correo electrónico.
#4. Mantener los resultados nulos en su lugar
Incluso si un proyecto no produce ningún beneficio material y no se pone en producción, es importante registrarlo y mantenerlo en el repositorio central de conocimientos. Con demasiada frecuencia, escuchamos que los científicos de datos están rehaciendo investigaciones que ya se han realizado sin conocer estudios anteriores.
Proyecto de ciencia de datos de Python
Es hora de poner en práctica su conocimiento recién adquirido de Python y la ciencia de datos y comenzar a ganar experiencia. Sus habilidades para resolver problemas mejorarán como resultado de estas asignaciones. Además, te enseñará nuevas ideas y técnicas, y te ayudará a comprender todo el ciclo de vida del proyecto.
#1. Scraping Yahoo Finance para los precios de las acciones
El aspecto más crucial de los trabajos de analistas de datos, ingenieros de BI y científicos de datos es el web scraping. Para escribir arañas web o programas de raspado para un flujo continuo de datos en tiempo real de numerosos sitios web, debe estar familiarizado con una variedad de tecnologías de Python.
#2. Proyecto de análisis de alcance de Instagram
El objetivo de los estudios analíticos no es proporcionar visualizaciones bonitas. Es importante comprender la información y transmitirla claramente. La limpieza de datos, el análisis estadístico, la adición de gráficos de visualización de datos, la explicación no técnica de las partes interesadas y el análisis predictivo son tareas que el científico de datos debe realizar.
#3. Proyecto Completo de Pronósticos y Análisis de Series Temporales
La industria financiera tiene una gran demanda de análisis y pronósticos de series temporales. Para prevenir catástrofes y aumentar las ganancias de las partes interesadas, las empresas están creando nuevos enfoques para comprender patrones y tendencias.
¿Qué son los proyectos para proyectos de ciencia de datos?
Un proyecto de ciencia de datos es una forma de poner en práctica sus conocimientos. Puede poner sus habilidades en recopilación de datos, limpieza, análisis, visualización, programación, aprendizaje automático y otras áreas para trabajar en un proyecto típico. Ayuda en la aplicación de sus habilidades para hacer frente a las dificultades en el mundo real.
¿Cómo encuentro un buen proyecto de ciencia de datos?
- Participar en eventos de networking y socializar.
- Utilice sus pasatiempos e intereses para generar nuevas ideas.
- Solucionar problemas en su trabajo diario.
- Obtenga más información sobre el kit de herramientas para la ciencia de datos.
- Cree sus respuestas de ciencia de datos.
¿Cómo hacer un Proyecto de Ciencia de Datos para Empresas?
- Definir el enunciado del problema
- Recolectando datos
- limpiándolo
- Analizándolo y Modelándolo.
- Optimización y despliegue.
¿Cuál es un ejemplo de un proyecto de ciencia de datos?
La segmentación de clientes es una de las iniciativas de Data Science más conocidas. Antes de comenzar cualquier comercialización, las empresas crean varios grupos de clientes. Un uso común del aprendizaje no supervisado es la segmentación de clientes. Las empresas utilizan la agrupación para identificar subgrupos de clientes y dirigirse a la base de usuarios potenciales.
¿Cómo debo comenzar un proyecto de ciencia de datos?
- Elija un conjunto de datos.
- Seleccione un IDE
- Enumere todas las acciones en detalle
- Toma la acción una a la vez
- Haz un resumen y distribúyelo a través de plataformas de código abierto
¿Cuáles son los tipos de proyectos de ciencia de datos?
- Proyectos de limpieza de datos
- Proyectos de análisis exploratorio de datos
- Iniciativas que involucran visualización de datos (idealmente proyectos interactivos)
- Proyectos que involucren aprendizaje automático (clustering, clasificación y NLP).
¿Cuáles son las tres categorías principales de la cartera de proyectos?
- Los proyectos estratégicos o empresariales son creadores de valor.
- Los proyectos operativos son aquellos que mejoran la eficiencia organizacional y completan algunas tareas funcionales esenciales.
- Cumplimiento: tareas "imprescindibles" necesarias para mantener el cumplimiento legal.
Conclusión
La necesidad del aprendizaje basado en proyectos. Le ayuda a comprender el ciclo de vida del proyecto y lo prepara para el mundo laboral. Además de las iniciativas independientes, recomiendo enfáticamente trabajar en proyectos de código abierto para obtener aún más exposición a los procedimientos y equipos comerciales.
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Referencias
