13 emocionantes ideas y temas de proyectos de ciencia de datos para principiantes [2022]

Una expresión sobre ideas de proyectos de ciencia de datos

Data Science está prosperando continuamente como una gran opción de carrera para esta generación. Es una de las opciones más prometedoras y emocionantes en conjunto. El mercado está aumentando con más demandas de científicos de datos. Se ha informado recientemente que la demanda aumentará aún más en muchos pliegues en los próximos años. Entonces, si es un principiante en ciencia de datos, lo mejor que puede hacer es trabajar en algunas ideas de proyectos de ciencia de datos en tiempo real.

Por lo tanto, si es un aspirante a científico de datos, se recomienda encarecidamente practicar las habilidades para convertirse en un profesional eficiente en este campo. Después de obtener algunos conocimientos teóricos muy buenos sobre la ciencia de datos, si realmente está mirando hacia el futuro para explorar lo que parece ser un profesional, ahora es el momento de hacer algunos proyectos prácticos.

Debe realizar algunos de los proyectos técnicos y de ciencia de datos en tiempo real para que lo ayuden a impulsar el crecimiento de su carrera. Cuanto más practique con proyectos de ciencia de datos , le aseguramos que puede mantener el ritmo para convertirse en un profesional científico de datos sólido.

Por lo tanto, si realiza algunos proyectos de ciencia de datos en vivo , mejorará su conocimiento, habilidades técnicas y confianza general. Pero lo más importante, si muestra aunque sea algunos proyectos de ciencia de datos en su currículum, conseguir un buen trabajo es mucho más fácil para usted. ¿Porque? Porque entonces el entrevistador sabrá que realmente te tomas en serio una carrera en ciencia de datos.

Su experiencia en tiempo real en proyectos de ciencia de datos en vivo le permitirá tener un control sólido sobre las tendencias y tecnologías de la ciencia de datos. Por lo tanto, diseñe sus manos en proyectos de ciencia de datos en tiempo real y sabrá lo beneficioso que será para el rápido crecimiento de su carrera. Después de todas estas discusiones, sabemos que encontrar la idea perfecta del proyecto de ciencia de datos para su proyecto de ciencia de datos le preocupa aún más que su implementación real.

En este blog de ciencia de datos, hemos enumerado los nombres de algunas ideas de proyectos de ciencia de datos . Y para responder a su pregunta: "¿Qué tipo de proyecto de ciencia de datos es bueno para empezar?", Hemos recopilado algunas buenas ideas de proyectos de ciencia de datos para que pueda elegir.

No se requiere experiencia en codificación. Soporte de carrera 360°. Diploma PG en Machine Learning & AI de IIIT-B y upGrad.

Aquí hay 50 ideas de proyectos de ciencia de datos para usted, y en el blog a continuación, estamos discutiendo algunos de estos proyectos en detalle. ¡Vamos a empezar!

1. bot conversacional
2. Análisis del impacto del cambio climático en el suministro mundial de alimentos
3. Predicción del tiempo
4. Generación de palabras clave para anuncios de Google
5. Reconocimiento de señales de tráfico
6. Análisis de calidad del vino
7. Predicción del mercado de valores
8. Detección de noticias falsas
9. Clasificación de vídeos
10. Reconocimiento de la acción humana
11. Generación de informes médicos mediante tomografías computarizadas
12. Clasificación de correo electrónico
13. Análisis de datos de Uber
14. Clasificación de sonido
15. Detección de fraude con tarjetas de crédito
16. Reconocimiento de lenguaje de señas
17. Clase de predicción de flores
18. Detección de color
19. Predicción de préstamo
20. Predicción del tráfico por carretera
21. Clasificación de ingresos
22. Reconocimiento de emociones del habla
23. Predicción de voz de celebridades
24. Predicción de ventas en tiendas
25. Detección de la enfermedad de Parkinson
26. Predicción de la contaminación del aire
27. Detección de edad y género
28. Optimización del precio del producto
29. Predicciones de IMDB
30. Reconocimiento de dígitos escritos a mano
31. Clasificación de preguntas poco sinceras de Quora
32. Detección de somnolencia del conductor
33. Pronóstico de series temporales de tráfico web
34. Predicción de supervivencia en el Titanic
35. Modelado de series de tiempo
36. Generador de leyendas de imágenes
37. Predicción de compra de seguros
38. Análisis delictivo
39. Segmentación de clientes
40. Predicción del tiempo de viaje en taxi
41. Sistema de recomendación de trabajo
42. Predicciones de vivienda en Boston
43. Análisis de los sentimientos
44. Nivel de interés en propiedades de alquiler
45. Generación de palabras clave para Google Ads
46. Clasificación del cáncer de mama
47. Necesidades de acceso a la computadora de los empleados
48. Clasificación de tuits
49. Sistema de recomendación de películas
50. Sugerencias de precios de productos

Últimas ideas de proyectos de ciencia de datos

Hemos segmentado todas las ideas de proyectos de ciencia de datos según el nivel del alumno. Por lo tanto, obtendrá una lista de algunos resúmenes de proyectos increíbles para ideas de proyectos de ciencia de datos para principiantes, intermedios y avanzados .

1. Nivel Principiante | Ideas de proyectos de ciencia de datos

Esta lista de ideas de proyectos de ciencia de datos para estudiantes es adecuada para principiantes y para aquellos que recién comienzan con Python o la ciencia de datos en general. Estas ideas de proyectos de ciencia de datos lo pondrán en marcha con todos los aspectos prácticos que necesita para tener éxito en su carrera como desarrollador de ciencia de datos.

Además, si está buscando ideas de proyectos de ciencia de datos para el último año , esta lista debería ayudarlo. Entonces, sin más preámbulos, pasemos directamente a algunas ideas de proyectos de ciencia de datos que fortalecerán su base y le permitirán subir la escalera.

1.1 Impactos del cambio climático en el suministro mundial de alimentos

El cambio climático frecuente y las irregularidades son grandes desafíos ambientales. Estas irregularidades en las divisiones climáticas están afectando drásticamente las vidas humanas que residen en la Tierra. Este proyecto de ciencia de datos se concentra en cómo el impacto climático afectará en gran medida la producción mundial de alimentos en todo el mundo y cuánto afectará la cuantificación al cambio climático.

El principal objetivo de desarrollo de este proyecto es calcular las potencialidades en las producciones de cultivos básicos debido al cambio climático. A través de este proyecto, todas las implicaciones relacionadas con las temperaturas y las precipitaciones cambian. Luego se tendrá en cuenta cuánto afecta el dióxido de carbono al crecimiento de las plantas y las incertidumbres que ocurren en el condicionamiento climático. Por lo tanto, este proyecto se ocupará en gran medida de visualizaciones de datos. También comparará la producción en varias regiones en diferentes zonas horarias.

1.2 Detección de noticias falsas

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Puede impulsar su carrera en ciencia de datos con esta increíble idea de proyecto de ciencia de datos para principiantes: detección de noticias falsas utilizando el lenguaje Python. Este proyecto puede detectar el hecho de hacer periodismo erróneo o engañoso en una plataforma digital o noticias falsas. Las falsificaciones se están extendiendo a través de plataformas de redes sociales y canales en línea y medios digitales para lograr cualquier agenda política.

Con esta idea de proyecto de ciencia de datos, puede usar el lenguaje Python para desarrollar un modelo específico que pueda detectar con precisión si las noticias son periodismo real o información falsa. Para esto, necesita construir un clasificador 'TfidfVectorizer' y luego usar un 'PassiveAggressiveClassifier' ' para clasificar las noticias en segmentaciones "reales" y "falsas". Habrá un conjunto de datos de la forma de 7796 × 4 dimensiones y ejecutará todo esto en 'JupyterLab'.

La idea principal de este proyecto de ciencia de datos es desarrollar un modelo de aprendizaje automático en tiempo real que pueda detectar correctamente la autenticidad de las noticias en las redes sociales. 'TF', comúnmente conocido como 'Frecuencia de términos', es el número total de veces que aparecerá una palabra en un solo documento. Considerando que, 'IDF' o 'Frecuencia de documento inversa' es una medida calculada del valor de una palabra y se basa en la frecuencia de reputación de su aparición en los diversos documentos.

La teoría se basa en las 'Palabras comunes', si estas palabras comunes aparecen en múltiples documentos con alta frecuencia, entonces se consideran palabras menos importantes. Entonces, lo que hace 'TFIDFVectorizer' es analizar la colección de estos documentos y luego crear una matriz 'TF-IDF' para ellos.

Junto con esto, un clasificador 'PasivoAgresivo' seguirá siendo 'pasivo' en caso de que el 'resultado de la clasificación' sea correcto; pero por otro lado, cambiará agresivamente si el 'resultado de la clasificación' es incorrecto. Por lo tanto, puede crear un modelo de aprendizaje automático para detectar si las noticias de las redes sociales son genuinas o falsas utilizando esta idea del Proyecto de ciencia de datos.

1.3 Reconocimiento de la acción humana

Este es un proyecto de Data Science sobre el modelo de reconocimiento de acciones humanas. Verá los videos cortos hechos en seres humanos donde están realizando acciones específicas. Este modelo trata de hacer una clasificación que se basa en las acciones realizadas. En este proyecto de ciencia de datos, debe utilizar una red neuronal compleja. Luego, esta red neuronal se entrena en un conjunto de datos específico que contiene estos videos cortos. Luego hay datos de un acelerómetro que están asociados con el conjunto de datos. La conversión de datos del acelerómetro se realiza primero junto con una representación de "fracciones de tiempo". A partir de entonces, debe usar la biblioteca ' Keras ' para poder realizar entrenamiento, validación y prueba de la red en función de estos conjuntos de datos.

1.4 Predicción de incendios forestales

Uno de los desastres alarmantes y comunes que ocurren en el mundo actual son los incendios forestales. Estos desastres son altamente dañinos para el ecosistema. Para hacer frente a tal desastre, se requiere una gran cantidad de dinero en infraestructura, control y manejo. Podemos construir un proyecto de ciencia de datos utilizando 'agrupación de k-means': puede identificar cualquier punto crítico de incendios forestales junto con la gravedad del incendio en ese lugar en particular.

Se puede utilizar alternativamente para una mejor asignación de recursos con un tiempo de respuesta más rápido. Por lo tanto, el uso de datos meteorológicos, como aquellas estaciones en las que es más probable que ocurran este tipo de tragedias de incendios y varias condiciones climáticas que los empeoren, puede aumentar los niveles de precisión de estos resultados.

1.5 Detección de línea de carril de carretera

Otras ideas de proyectos de ciencia de datos para principiantes incluyen un lenguaje Python integrado de Live Lane-Line Detection Systems. En este proyecto, un conductor humano recibe orientación sobre las detecciones de carril a través de líneas dibujadas en la carretera.

No solo esto, también se refiere a la dirección en la que el conductor debe conducir su vehículo. Esta aplicación del Proyecto de ciencia de datos es vital para el desarrollo de automóviles sin conductor. Por lo tanto, también puede desarrollar una aplicación con la poderosa capacidad de identificar una línea de seguimiento a través de las imágenes de entrada oa través de un cuadro de video continuo.

Leer: Las 4 mejores ideas de proyectos de análisis de datos: nivel principiante a experto

2. Ideas de proyectos de ciencia de datos | Nivel intermedio

2.1 Reconocimiento de la emoción del habla

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Una de las ideas populares del proyecto Data Science es el reconocimiento de la emoción del habla. Si desea aprender el uso de diferentes bibliotecas, este proyecto es perfecto para usted. Debes haber visto muchas herramientas de edición que pueden decirnos cómo aparece nuestra emoción del habla. Este modelo de programa se puede construir como un proyecto de ciencia de datos.

En este proyecto de ciencia de datos, utilizaremos 'librosa' que realizará un 'reconocimiento de emociones del habla' para nosotros. El proceso SER es un proceso de prueba que puede reconocer la emoción humana. También puede reconocer el habla a partir de los estados afectivos. Como usamos una combinación de un tono y un tono para expresar emociones a través de nuestra voz.

El modelo Speech Emotion Recognition es absolutamente posible. Sin embargo, puede ser un proyecto difícil de realizar ya que las emociones humanas son muy subjetivas. La anotación del audio humano también es bastante desafiante. Entonces, aquí usará las funciones mfcc, mel y chroma. Con esto, también utilizará el conjunto de datos conocido como 'RAVDESS' para el proceso de reconocimiento de emociones. En este proyecto de Data Science, también aprenderá a desarrollar un 'MLPClassifier' para este modelo.

2.2 Detección de género y edad con ciencia de datos

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Entonces, una de las impresionantes ideas de proyectos sobre ciencia de datos es la 'Detección de género y edad con OpenCV'. Con este tipo de proyecto en tiempo real, puede captar fácilmente la atención de su reclutador en una entrevista de ciencia de datos.

Hablando sobre el proyecto, la 'Detección de género y edad' es un proyecto de aprendizaje automático basado en la visión por computadora. A través de este Proyecto de ciencia de datos, puede aprender la aplicación práctica de CNN, es decir, las redes neuronales convolucionales. Más adelante, también utilizará modelos entrenados por 'Tal Hassner' y 'Gil Levi' para el conjunto de datos 'Adience'.

Junto con esto, también utilizará algunos archivos como: archivos .pb, .prototxt, .pbtxt y .caffemodel. ¿Has oído hablar de estos términos? ¿Leer sobre estos archivos? ¿También entiendes los modelos? Pero, ¿sabes cómo implementarlos? Bueno, puede aprenderlo si opta por desarrollar un proyecto de ciencia de datos en él.

Es un proyecto muy práctico, ya que creará un modelo que puede detectar la edad y el género de cualquier ser humano a través de análisis de detección de un solo rostro a través de una imagen. Entonces, con esta clasificación de género en un hombre o una mujer se puede clasificar. Asimismo, la edad se puede clasificar entre los rangos de 0-2/ 4-6/ 8- 2/ 15-20/ 25-32/ 38-43/ 48-53/ 60-100.

Pero debido a diversos factores, como el maquillaje, una iluminación tenue más brillante o una expresión facial inusual, el reconocimiento del género y la edad de una sola fuente puede convertirse en un desafío. Por lo tanto, en este proyecto de ciencia de datos, utilizará un modelo de clasificación en lugar de un modelo de regresión. Se puede obtener una gran cantidad de aprendizaje práctico y técnico para mejorar sus habilidades técnicas con este tipo de proyectos. Por lo tanto, acepte el desafío y trabaje arduamente para lograr un impresionante currículum de ciencia de datos.

2.3 Detección de somnolencia del conductor en Python

Una excelente idea de proyecto de ciencia de datos para niveles intermedios es el 'Sistema de detección de somnolencia Keras & OpenCV'. Conducir durante la noche no solo es difícil, sino también un trabajo arriesgado. Hemos oído hablar de muchos casos en los que ocurren accidentes porque el conductor se quedó dormido mientras conducía.

Por lo tanto, este proyecto puede ayudar a prevenir numerosos accidentes de tráfico que ocurren debido a este tipo de casos. El objetivo principal de este proyecto es reconocer cuándo el conductor puede sentirse somnoliento y quedarse dormido mientras conduce. Este proyecto utiliza el lenguaje Python donde puede construir un modelo que pueda detectar oportunamente el comportamiento del conductor dormido y generar una alarma de alerta a través de un pitido alto.

En este proyecto, puede implementar un 'modelo de aprendizaje profundo' y con su uso, puede hacer una clasificación entre imágenes donde un ojo humano está abierto o cerrado. No solo esto, en este modelo otra línea de fórmula es para calcular la puntuación.

Esta puntuación se basa en el período de tiempo durante el cual los ojos permanecen cerrados. La puntuación se mantiene durante toda la sesión de conducción. Si ese puntaje aumenta y cruza un umbral específico, este modelo generará una automatización del flujo de trabajo a través del cual la alarma comenzará a sonar fuertemente.

Entonces, con este tipo de implementaciones de proyectos de ciencia de datos, aprenderá todos los conceptos básicos de los proyectos de ciencia de datos. Lo implementarás usando 'Keras' y 'OpenCV'. Entonces, ¿por qué se usan estos? Bueno, está utilizando 'OpenCV' para detectar movimientos faciales y oculares. Mientras que, con 'Keras', puede clasificar el estado del ojo si está abierto o cerrado mientras usa técnicas de la red neuronal profunda.

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2.4 Chatbots

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Los chatbots se están volviendo cada vez más populares en estos días. Entonces, para un proyecto de ciencia de datos, es un requisito muy solicitado por casi todas las organizaciones. Es un segmento esencial del negocio hoy en día. En estos días, los chatbots están jugando un papel muy importante en las empresas. Están ayudando a las líneas de negocio a ahorrar una enorme cantidad de tiempo en sus recursos humanos. Se utiliza para proporcionar un servicio comercial mejorado y personalizado simultáneamente.

Hay muchas empresas que están ofreciendo servicios a sus clientes. Para brindar servicio al cliente a gran escala, se requieren muchos recursos humanos, mucho tiempo y muchos esfuerzos para atender a cada cliente a tiempo. Por otro lado, estos chatbots pueden proporcionar automatización para los servicios de interacción con el cliente simplemente respondiendo un conjunto de preguntas frecuentes que los clientes suelen hacer.

Hay 2 tipos de chatbots disponibles en la actualidad: chatbot de dominio específico y chatbot de dominio abierto. El chatbot específico del dominio se usa con mayor frecuencia para la solución de un problema en particular. Estos se personalizan de una manera muy estratégica e inteligente para que funcionen de manera estratégica y efectiva en relación con las especificaciones del dominio. El segundo, los chatbots de 'dominio abierto', necesita muchos materiales de capacitación que son demasiado continuos porque, según su nombre, está desarrollado para responder a cualquier tipo de pregunta.

Técnicamente hablando, los chatbots se entrenan utilizando las técnicas de 'Deep Learning'. Necesitan un conjunto de datos con una lista de vocabulario, listas que consisten en una oración común, una intención detrás de ellas y luego las respuestas apropiadas. Esta es una de las ideas de proyectos de ciencia de datos más populares.

Las 'Redes Neuronales Recurrentes' (Las RNN) son las metodologías comunes para entrenar chatbots. Estos bots contienen codificadores que pueden actualizar los estados según las oraciones de entrada junto con la intención. Luego pasa el estado especificado al Chatbot.

A partir de entonces, el chatbot usa el decodificador para buscar una respuesta adecuada y posterior de acuerdo con las palabras ingresadas y también además de la intención. Con este proyecto de Data Science, puede aprender fácilmente la implementación del lenguaje Python, ya que el proyecto completo está hecho en Python. Puede mejorar sus habilidades técnicas de Python hasta cierto punto.

Aprende: Cómo hacer un chatbot en Python paso a paso

2.5 Proyecto de reconocimiento de caracteres y dígitos escritos a mano

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Con esta idea del proyecto de ciencia de datos sobre el reconocimiento de caracteres y dígitos escritos a mano con la ayuda de CNN, prácticamente aprenderá conceptos de aprendizaje profundo. Por lo tanto, si es un científico de datos en ciernes o un entusiasta del aprendizaje automático, esta es la idea de proyecto de ciencia de datos perfecta para usted. Para el desarrollo de este proyecto, utilizará el 'conjunto de datos MNIST' de dígitos escritos a mano. Este es un gran proyecto para obtener experiencia práctica con la ciencia de datos, ya que aprenderá formas asombrosas que están involucradas en el proceso de creación de proyectos.

Como se ha comentado, este proyecto se implementa a través de las 'Redes Neuronales Convolucionales'. Después de esto, para una predicción en tiempo real, creará una interfaz de usuario creativa basada en gráficos para dibujar dígitos en el lienzo y, posteriormente, creará un modelo que se utilizará para la predicción de los dígitos.

El enfoque del proyecto es desarrollar la capacidad de la computadora y potenciar el sistema informático para que pueda reconocer caracteres en formatos escritos a mano por humanos. Luego lo evaluará más para comprenderlo con una precisión razonable. Con la implementación de este proyecto, puede aprender la implementación práctica de las bibliotecas 'Keras' y también 'Tkinter'.

Estas son algunas ideas de proyectos intermedios de ciencia de datos en los que puede trabajar. Si todavía te gusta poner a prueba tus conocimientos y asumir algunos proyectos difíciles

3. Ideas de proyectos de ciencia de datos de nivel avanzado

3.1 Proyecto de detección de fraude con tarjetas de crédito

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Después de implementar proyectos fáciles, ahora puede pasar a algunas ideas avanzadas de proyectos de ciencia de datos para aprender más conceptos. Una de esas ideas es la detección de fraude con tarjetas de crédito. Con este proyecto, aprenderá a usar R con diferentes algoritmos, como el árbol de decisión, las redes neuronales artificiales, la regresión logística y el clasificador de aumento de gradiente.

También puede aprender a utilizar los conjuntos de datos de 'Transacciones con tarjeta' para clasificar la transacción con tarjeta de crédito como una actividad fraudulenta o una transacción genuina. También aprenderá a ajustar todos los diferentes tipos de modelos junto con la curva de rendimiento de la trama para todos ellos. Esta es una de las mejores ideas de proyectos de ciencia de datos que uno puede encontrar.

3.2 Segmentaciones de clientes

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Este es uno de los proyectos de ciencia de datos más populares en el campo de la ciencia de datos. El marketing digital es una forma actualizada y avanzada de dirigirse a una audiencia para las empresas a través de sus actividades de marketing en línea con fines de marketing en la actualidad. Entonces, antes de ejecutar una campaña de marketing, primero se realiza una segmentación de clientes diferente.

La segmentación de clientes es una de las aplicaciones más populares del aprendizaje no supervisado. De este modo, utilizando métodos de agrupamiento, las empresas ahora pueden identificar fácilmente los diversos segmentos de los clientes para dirigirse a la base de usuarios potenciales. Se hacen divisiones sobre los clientes y se forman grupos de acuerdo a las características comunes como género, áreas de interés, edad y hábitos.

Con base en estos detalles, pueden comercializar de manera efectiva cada grupo de clientes. El proyecto utiliza el 'agrupamiento de K-medias' y aprenderá cómo realizar visualizaciones en distribuciones como el género y la edad. También se pueden analizar los ingresos anuales de los clientes y los valores de puntaje promedio.

3.3 Reconocimiento de señales de tráfico

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Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo para lograr una alta precisión en tecnologías de vehículos autónomos utilizando técnicas CNN. Las señales de tránsito y las reglas de tránsito son de suma importancia para todos los conductores y deben seguirse para evitar accidentes. Para seguir estas reglas, el usuario debe comprender cómo aparecen las señales de tráfico.

Es una regla general que para obtener una licencia de conducir, una persona tiene que aprenderse todas las señales de manejo. Pero para los vehículos autónomos, existen programas desarrollados como el 'Reconocimiento de señales de tráfico' usando CNN, donde puedes aprender a programar un modelo que puede identificar con precisión varios tipos de señales de tráfico mediante la entrada de una imagen.

Hay un conjunto de datos llamado 'punto de referencia de reconocimiento de señales de tráfico alemanas'. Se conoce comúnmente como GTSRB que se utiliza en el desarrollo de una red neuronal profunda para reconocer la clase de todas las señales de tráfico que pertenecen a qué tipo de clase. También aprenderá conocimientos prácticos sobre la creación de una GUI para la interacción de aplicaciones.

Saber más: 10 emocionantes proyectos y temas de GUI de Python para principiantes

Línea de fondo

En este artículo, hemos cubierto las principales ideas de proyectos de ciencia de datos . Comenzamos con algunos proyectos para principiantes que puedes resolver con facilidad. Una vez que termine con estos proyectos simples de ciencia de datos, le sugiero que regrese, aprenda algunos conceptos más y luego pruebe los proyectos intermedios.

Cuando se sienta seguro, puede abordar los proyectos avanzados. Si desea mejorar sus habilidades en ciencia de datos, necesita tener en sus manos estas ideas de proyectos de ciencia de datos. ¡Ahora continúe y ponga a prueba todo el conocimiento que ha recopilado a través de nuestra guía de ideas de proyectos de ciencia de datos para construir su propio proyecto de ciencia de datos!

Deseamos que mejore drásticamente todas las habilidades de Data Science con las ideas de proyectos que le presentamos aquí en este blog. Pero en caso de que sea nuevo en el campo de la ciencia de datos y le encantaría aprender la ciencia de datos y construir modelos similares para los avances tecnológicos, le recomendamos que consulte el curso en línea sobre los programas de Diploma PG de upGrad & IIIT-B para aprender y mejorar en el mundo de la ciencia de datos con profesionales experimentados y expertos.

Con el conjunto adecuado de conocimientos, orientación y herramientas, puede aprender cualquier proyecto de ciencia de datos. Ningún nivel es difícil para los estudiantes. Es por eso que todos estos proyectos en vivo son una manera perfecta de mejorar las habilidades y progresar rápidamente para lograr el dominio. En upGrad , ofrecemos 3 certificaciones en línea de ciencia de datos:

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