7 ideas interesantes para proyectos de ciencia de datos en 2022

Tener experiencia práctica se considera más valioso hoy en día, lo cual es lo mejor porque los estudiantes proactivos obtienen una ventaja sobre todos los demás a través de todo su conocimiento práctico en el campo. La ciencia de datos no es una excepción a esa regla. Se considera uno de los campos más pragmáticos que existen, y para crecer en el mismo se necesita mucha experiencia práctica para poder afrontar el trabajo, la presión y todo con éxito. Por el bien de este artículo, permítanme reiterar qué es realmente la ciencia de datos: en sus términos más básicos, la ciencia de datos se aplica a varios campos en los que proporciona conocimientos e información, y cualquier cosa de valor de un mar de datos. Bastante sencillo, ¿verdad?

Para el crecimiento orgánico en este campo, se ha convertido en un requisito indispensable haber creado soluciones innovadoras, algo más allá de la mera especialización en Data Science. Tener un portafolio que se destaque y que solo se pueda lograr a través de la participación en desafíos de ciencia de datos y utilizando los diversos conjuntos de datos proporcionados, y producir soluciones para los problemas planteados. Suena un poco abrumador, ¿no? No se preocupe, aquí hay 7 ideas de proyectos que no solo lo ayudarán a verificar todo, desde la lista de verificación de experiencia pragmática, sino que también impresionarán a su audiencia (aquí: el gerente de contratación).

1. Pronostique las ventas de un supermercado en un feriado importante (Holi, Diwali, etc.):
   Un supermercado tiene numerosos departamentos, por lo que, utilizando Data Science, podría predecir qué departamentos se ven más afectados por las vacaciones y cuál es el alcance de ese efecto. Para ello, puede utilizar el conjunto de datos históricos de la empresa.

2. Recomendador de películas: el objetivo de este desafío es bastante sencillo: hacer sugerencias de películas a sus usuarios. Para ello, puede utilizar el conjunto de datos de lentes de película. Es uno de los conjuntos de datos más citados en la ciencia de datos. Este proyecto lo ayudará a profundizar un poco más en cómo funciona su plataforma de transmisión favorita y, quién sabe, ¿tal vez se le ocurra una idea para mejorar el sistema existente?

3. Predecir el tráfico en un nuevo modo de transporte: este proyecto le permitirá predecir el tráfico y la pisada en cualquier nuevo modo de transporte y dar su granito de arena sobre cómo aumentar y disminuir el mismo. Para ello, puede utilizar el conjunto de datos de análisis de series temporales. Este conjunto de datos también es un recurso popular entre los estudiantes. Se puede usar en una variedad de campos: predecir ventas, el clima, las tendencias anuales que surgen, etc. El conjunto de datos que es específico de series temporales, donde el desafío es pronosticar el tráfico en cualquier modo de transporte en la ciudad. Todo este ejercicio incluye filas y columnas.

4. Predecir la edad de los actores:
   Si desea profundizar en el aprendizaje profundo, entonces debería ser su punto de partida ideal. Para esto, puede usar el conjunto de datos de detección de edad de actores indios. Contiene miles de imágenes que se seleccionan y recortan manualmente de videos, por lo que puede esperar cierta variedad en escala, expresiones, resolución y más.

5. Desafío de reconocimiento visual a gran escala de ImageNet (ILSVRC):
   Los dos objetivos de este desafío son localizar los objetos y la detección de objetos de los videos. Es un desafío convincente, ya que crea el mejor algoritmo para la detección de objetos y la clasificación de imágenes a gran escala. El objetivo principal de la competencia, que se lleva a cabo anualmente, es la comparación del progreso en el área de clasificación y detección de imágenes, junto con la combinación de investigaciones excelentes con más datos. También mide el progreso realizado en la indexación para la anotación y la recuperación de la visión artificial.

6. Prediga la tasa de supervivencia de todos los pasajeros que el RMS Titanic tenía a bordo:
   El Titanic Dataset proporciona los datos sobre quién estaba a bordo del RMS Titanic cuando tuvo su final catastrófico el 15 de abril de 1912 después de chocar con un iceberg en el océano Atlántico. Es perfecto para principiantes y también es el más utilizado. Con 891 filas y 12 columnas, el conjunto proporciona las variables y su combinación en función de características personales como el sexo, la edad, la clase del boleto y prueba las habilidades de clasificación.

7. Responda preguntas abiertas sobre imágenes:
   Este va para todos los entusiastas de Computer Vision. Para esto, puede usar el conjunto de datos de VisualQA que contiene más de 200 000 imágenes, 3 preguntas por imagen y 10 respuestas reales por pregunta. Su tarea será usar su comprensión de Computer Vision y responder las preguntas abiertas presentes en dicho conjunto de datos.

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