Los 8 principales proyectos y temas de minería de datos en Python [para principiantes]

¿Quieres poner a prueba tus habilidades de minería de datos? Has venido al lugar correcto porque este artículo te mostrará los principales proyectos de minería de datos en Python. Elija cualquiera de los siguientes que coincida con sus intereses y requisitos.

Hemos discutido cada proyecto en detalle para que pueda entender cada uno fácilmente y comenzar a trabajar en él de inmediato.

Principales ideas de proyectos de minería de datos en Python

1. TourSense para el turismo

El proyecto TourSense se encuentra entre las mejores ideas de proyectos de minería de datos en Python para estudiantes avanzados que buscan un desafío. TourSense es un marco para el análisis de preferencias y la identificación de turistas mediante el uso de datos de transporte a escala de ciudad. Se centra en superar las limitaciones de las fuentes de datos convencionales utilizadas para la extracción de datos relacionados con el turismo, como las redes sociales y las encuestas.

En este proyecto, deberá diseñar un modelo de análisis de preferencias turísticas, por lo que es vital estar familiarizado con los conceptos básicos del aprendizaje automático para este proyecto. Su solución debe tener una interfaz de usuario funcional e interactiva para simplificar el uso para un cliente.

Su solución debería poder analizar conjuntos de datos reales e identificar a los turistas entre ellos. La combinación del sistema de identificación de turistas y el modelo de análisis de preferencias ayudará al usuario a tomar decisiones mejor informadas sobre sus clientes potenciales y comprender las tendencias turísticas en sus áreas.

Una herramienta como esta sería perfecta para agencias de viajes, hoteles, resorts y muchas otras empresas que operan en el sector de viajes y hospitalidad. Si está interesado en usar sus habilidades de Python en esas industrias, entonces debería probar suerte con este proyecto.

2. Sistema de Transporte Inteligente

En este proyecto, crearía un sistema de tráfico polivalente que simplifica la gestión del tráfico. Es un excelente proyecto para cualquiera que busque utilizar sus habilidades técnicas en el sector público.

Su modelo de tráfico tendría que garantizar que el sistema de transporte siga siendo eficiente y seguro para sus pasajeros. Para su sistema de transporte inteligente, puede tomar los datos de los últimos tres años de una empresa de servicios de autobuses de renombre. Después de haber tomado los datos, debe aplicar la regresión multilineal univariante para pronosticar pasajeros para su sistema.

Ahora puede calcular el número mínimo de autobuses necesarios para su sistema de transporte inteligente. Una vez que haya terminado con estos pasos, deberá validar los resultados con implementaciones estadísticas como la desviación absoluta media (MAD) o el error porcentual absoluto medio (MAPE).

Como principiante, puede concentrarse simplemente en extraer los datos y crear el sistema optimizado que gestiona el transporte (como la cantidad requerida de autobuses). Si desea que el proyecto sea más desafiante, puede agregar la funcionalidad de asignación de recursos adecuados y reducir la congestión del tráfico al verificar el tiempo y las estadísticas de viaje.

Este proyecto lo ayudará a probar múltiples secciones de su conocimiento de ciencia de datos y comprender cómo están interrelacionados.

3. Agrupación de vistas múltiples basada en gráficos

Diseñará un modelo de agrupamiento de vistas múltiples basado en gráficos que pondera matrices de gráficos de datos para todas las vistas y genera una matriz combinada, lo que le proporciona los grupos finales.

El agrupamiento de vistas múltiples basado en gráficos (GMC) es significativamente mejor que las soluciones de agrupamiento en clústeres convencionales porque estas últimas necesitan que usted produzca un clúster final por separado. Los métodos de agrupamiento convencionales no prestan mucha atención al peso de cada vista, que es un factor muy influyente para generar la matriz final. Además de eso, todos operan en matrices de similitud de gráficos fijos para todas las vistas.

Crear e implementar una solución basada en GMC que funcione correctamente es un desafío en sí mismo. Sin embargo, si desea mejorarlo, puede dividir los puntos de datos en el agrupamiento requerido sin usar un parámetro de ajuste. De manera similar, puede optimizar la función objetivo con un algoritmo de optimización iterativo.

Trabajar en este proyecto lo familiarizará con los algoritmos de agrupamiento y su implementación, que se encuentran entre las soluciones de clasificación más populares en la ciencia de datos.

4. Predicción del patrón de consumo

Últimamente, ha habido un aumento masivo en los datos de consumidores y empresas. Desde las compras en línea hasta el pedido de alimentos, ahora hay muchas áreas donde las personas generan toneladas de datos diariamente. Las empresas utilizan modelos predictivos para sugerir nuevos productos o servicios a sus usuarios. Esto les permite mejorar su experiencia de usuario y al mismo tiempo garantizar que el cliente reciba sugerencias personalizadas que tengan la mayor probabilidad de generar ventas.

Si bien un sistema de recomendación convencional puede basarse en datos simples, como los intereses ingresados ​​​​del usuario, para un sistema de recomendación completamente funcional y efectivo necesitaría datos sobre el comportamiento anterior del usuario (compras anteriores, me gusta, etc.).

Para abordar este problema, creará un modelo mixto que tenga eventos novedosos y repetidos. Se enfoca en dar predicciones precisas de consumo de acuerdo a las preferencias del usuario en cuanto a explotación y exploración. Esta es una de las ideas de proyectos de minería de datos más peculiares en Python porque tendrás que realizar análisis experimentales utilizando conjuntos de datos del mundo real.

Dependiendo de su experiencia y conocimientos, puede elegir la cantidad adecuada de fuentes de datos.

Este proyecto le dará experiencia en la extracción de datos de múltiples fuentes. También aprenderá sobre los sistemas de recomendación, que es un tema destacado en el aprendizaje automático y la ciencia de datos.

5. Modelado de influencia social

Este proyecto requiere que esté familiarizado con el aprendizaje profundo, ya que realizará un modelado secuencial de los intereses de los usuarios. Primero, deberá realizar un análisis preliminar de dos conjuntos de datos (Epinions y Yelp). Después de eso, descubrirá las acciones estadísticamente secuenciales de sus usuarios y sus círculos sociales, incluida la influencia social en la toma de decisiones y la autocorrelación temporal.

Finalmente, usará el modelo de aprendizaje profundo SA-LSTM (Social-Aware Long Short-Term Memory) que puede predecir los puntos de interés y el tipo de artículos que un usuario específico visitará o comprará la próxima vez.

Si está interesado en estudiar el aprendizaje profundo, este es sin duda uno de los mejores proyectos de minería de datos en Python para usted. Lo familiarizará con los conceptos básicos del aprendizaje profundo y cómo funciona un modelo de aprendizaje profundo. También aprenderá cómo puede usar un modelo de aprendizaje profundo en aplicaciones de la vida real.

6. Clasificación de personalidad automatizada

¿Has probado los tests de personalidad? Si los encuentra agradables, entonces sin duda le encantaría trabajar en este proyecto.

En este proyecto de minería de datos, crearía un sistema de predicción de personalidad. Dicho sistema tiene muchas aplicaciones en la orientación y el asesoramiento profesional, ya que ayuda a predecir el temperamento y la compatibilidad de un candidato con diferentes funciones.

Este es un proyecto particularmente interesante para los estudiantes interesados ​​en la gestión y los recursos humanos. Creará una solución de clasificación de personalidad que separa a los participantes en diferentes tipos de personalidad de acuerdo con los patrones anteriores de clasificación y los datos de entrada proporcionados por los participantes.

Tenga en cuenta que es un proyecto de nivel avanzado y debe estar familiarizado con varios conceptos de ciencia de datos para trabajar en él. Su sistema de clasificación de personalidad debe almacenar los datos relacionados con la personalidad en una base de datos dedicada, recopilar las características asociadas de cada usuario, extraer las características requeridas de la entrada de un participante, estudiarlas y vincular el comportamiento del usuario y el presente relacionado con la personalidad en la base de datos. El resultado sería una predicción del tipo de personalidad del participante.

7. Análisis de Sentimiento y Minería de Opinión

El análisis de sentimiento es una colección de procesos y técnicas que ayudan a las organizaciones a recuperar información sobre cómo sus clientes perciben sus productos o servicios. Ayuda a las organizaciones a comprender la reacción de sus clientes ante un producto o servicio en particular. Debido a la llegada de las redes sociales, la importancia del análisis de sentimientos ha aumentado considerablemente en los últimos años.

En este proyecto, creará una herramienta de análisis de sentimientos simple que realiza la extracción de datos para recopilar contenido sobre una marca (publicaciones en redes sociales, tweets, artículos de blog, etc.). Después de eso, su sistema tendría que verificar el contenido y compararlo con una colección preseleccionada de palabras y frases positivas y negativas.

Algunas frases o palabras positivas pueden incluir "buen servicio al cliente", "excelente", "agradable", etc. Lo mismo ocurre con las palabras y frases negativas. Después de realizar la comparación, la solución daría un veredicto sobre cómo los clientes perciben un producto o servicio en particular.

8. Esquema práctico de PEK

Este es un proyecto para entusiastas de la ciberseguridad. Aquí, creará una solución de cifrado público con búsqueda de palabras clave (PEKS). Ayuda a prevenir fugas de correo electrónico y, como resultado, cualquier fuga de información y comunicación confidenciales. La solución permitiría a los usuarios pasar rápidamente por una gran base de datos de correo electrónico cifrado y les ayudaría a realizar búsquedas booleanas y de varias palabras clave. Tenga en cuenta que la solución garantizaría que no se filtre información adicional de un usuario mientras realiza estas funciones.

En un sistema de cifrado de clave pública, el sistema tiene dos claves, una privada y una pública. El destinatario del mensaje conserva la clave privada mientras que la clave pública permanece disponible para todos.

Conclusión

Trabajar en proyectos de minería de datos en Python puede enseñarle mucho sobre la ciencia de datos y sus implementaciones. La minería de datos es un aspecto esencial de la ciencia de datos y si desea seguir una carrera en ciencia de datos, debe ser un experto en esta habilidad. Estas ideas de proyectos de minería de datos en Python sin duda lo ayudarían a dominar el meollo de la minería de datos.

Sin embargo, si desea una experiencia de aprendizaje más individualizada, le recomendamos tomar un curso de ciencia de datos. Le enseñaría todas las habilidades necesarias para convertirse en un profesional de la ciencia de datos, incluida la minería de datos. Aprenderá bajo la guía de expertos de la industria, quienes responderán sus preguntas, resolverán sus dudas y lo guiarán a lo largo del curso.

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