13 emocionantes ideas y temas de proyectos de ciencia de datos para principiantes en EE. UU. [2023]

Los proyectos de ciencia de datos son excelentes para practicar y heredar nuevas habilidades de análisis de datos para mantenerse por delante de la competencia y adquirir una experiencia valiosa. Le permiten trabajar con diferentes tipos de datos, aplicar diferentes técnicas y herramientas y obtener una mejor comprensión del dominio de la ciencia de datos. Aquí hay 13 emocionantes proyectos de ciencia de datos para principiantes que puede consultar para comenzar su viaje.

Ideas y temas para proyectos de ciencia de datos

1. Raspado web con aprendizaje automático

El web scraping con aprendizaje automático es una de las ideas de proyectos de ciencia de datos relativamente nuevos que combinan el poder del web scraping y el ML. Puede recopilar datos de sitios web de forma rápida y precisa y utilizarlos para generar información comercial.

En este proyecto de ciencia de datos, puede extraer datos estructurados y no estructurados de sitios web, almacenarlos en una base de datos o en formatos estructurados, como un archivo CSV o JSON, y luego usar algoritmos de aprendizaje automático escritos en R o Python para identificar patrones, tendencias, y conocimientos de los datos de la página web.

2. Análisis y visualización de datos del censo de EE. UU.

El aprendizaje automático se puede utilizar para analizar y visualizar datos del censo de EE. UU. Se puede utilizar para identificar patrones y tendencias en los datos y para desarrollar modelos predictivos utilizados para pronosticar tendencias de población. Es uno de los temas de investigación de ciencia de datos más interesantes que puede tener en su currículum.

• Reúna los datos del censo de EE. UU. de la oficina del censo de EE. UU .
• Preprocesar los datos limpiándolos y organizándolos.
• Cree un modelo para analizar los datos utilizando algoritmos de aprendizaje automático.
• Visualice los resultados con tablas, gráficos y otras visualizaciones.

3. Clasificación de dígitos escritos a mano utilizando el conjunto de datos MNIST

El conjunto de datos MNIST es una base de datos de dígitos escritos a mano que se utiliza como punto de referencia para probar varios algoritmos de aprendizaje automático. Tiene 60.000 imágenes de entrenamiento y 10.000 imágenes de prueba. Las imágenes son de 28×28 píxeles y están en escala de grises.

• Descargue el conjunto de datos MNIST y divídalo en conjuntos de entrenamiento y prueba.
• Normalice los valores de píxel, conviértalos en números de coma flotante y cambie la forma de los datos al formato correcto.
• Cree un modelo de red neuronal convolucional (CNN) para clasificar los dígitos.
• Entrene al modelo en el conjunto de entrenamiento usando un optimizador apropiado y una función de pérdida.
• Evalúe el modelo en el conjunto de prueba y mida su precisión.
• Ajuste los parámetros e hiperparámetros del modelo para mejorar su precisión.

4. Comprender y predecir el movimiento del mercado de valores

El uso del aprendizaje automático para comprender y predecir los movimientos del mercado de valores es una de las mejores ideas de proyectos de análisis de datos . Al aprovechar el poder de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, los inversores y comerciantes pueden crear estrategias más sofisticadas para negociar acciones y obtener una ventaja en el mercado.

• Recopile datos de los mercados financieros, como precios de acciones, volumen y noticias.
• Normalice los datos y elimine cualquier valor atípico.
• Cree modelos utilizando técnicas de aprendizaje automático como regresión, árboles de decisión y redes neuronales.
• Evalúe los modelos probándolos en un conjunto de datos de prueba y midiendo el rendimiento de cada modelo.
• Refine los modelos ajustando los hiperparámetros de los modelos o agregando más funciones a los datos.

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5. Detección de fraude de tarjetas de crédito con aprendizaje automático

La ciencia de datos y el aprendizaje automático se pueden utilizar para identificar transacciones sospechosas y fraudulentas, como el fraude con tarjetas de crédito.

• Recopile los datos, incluida la información sobre transacciones con tarjetas de crédito fraudulentas y no fraudulentas, como la hora y la fecha de la transacción, el monto y el comerciante involucrado.

• Elimine los datos irrelevantes, normalice los datos y elimine los valores atípicos.

• Utilice técnicas como la selección de funciones, la ingeniería de funciones y la reducción de la dimensionalidad.

• Entrene el modelo utilizando técnicas como árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte, regresión logística y redes neuronales.

• Evalúe el modelo utilizando técnicas de validación cruzada, precisión y recuperación.

6. Construyendo un Sistema de Recomendación con Filtrado Colaborativo

El filtrado colaborativo es un sistema de recomendación que utiliza las preferencias de otros usuarios para recomendar elementos a un usuario determinado. Se usa comúnmente en aplicaciones de plataforma de transmisión y comercio electrónico, como Netflix y Amazon, para sugerir elementos que el usuario puede encontrar interesantes en función de lo que les ha gustado o visto a otros usuarios con intereses similares.

• Recopile datos de usuario sobre los elementos que les han gustado o con los que han interactuado.
• Cree una matriz de elementos de usuario, una tabla que contenga información sobre cada usuario y con qué elementos ha interactuado.
• Genere puntajes de similitud de elemento a elemento calculando qué tan similares son los elementos entre sí en función de las preferencias de los usuarios que han interactuado con ambos elementos.
• Utilice estos puntajes de similitud para generar recomendaciones para cada usuario comparándolos con elementos en la matriz de elementos de usuario similares a aquellos con los que ya han interactuado.

Consulte nuestros programas de ciencia de datos de EE. UU.

7. Análisis y visualización de datos inmobiliarios

Los datos inmobiliarios en los EE. UU. se pueden analizar y visualizar mediante técnicas de aprendizaje automático. Esta es una de las ideas de proyectos de análisis de datos donde el aprendizaje automático puede predecir tendencias futuras en bienes raíces, ayudando a los inversores y compradores a tomar decisiones informadas.

• Recopile datos de listados de bienes raíces y registros públicos. Esto incluye ubicación, tamaño, servicios, precios y otras características pertinentes.
• Limpie y prepare los datos para el análisis. Esto incluye eliminar cualquier valor atípico, normalizar los datos y transformarlos en un formato adecuado para el análisis.
• Use estadísticas descriptivas e inferenciales para analizar los datos y descubrir ideas. Esto incluye calcular estadísticas de resumen, crear visualizaciones y realizar pruebas para detectar correlaciones y otros patrones.
• Utilice visualizaciones de datos para comunicar conocimientos. Esto incluye la creación de gráficos, mapas y otras visualizaciones para ayudar a ilustrar los datos y transmitir hallazgos clave.

8. Reconocimiento facial usando CNN

Las redes neuronales convolucionales (CNN) se pueden usar para el reconocimiento facial tomando fotografías de rostros y luego aprendiendo las características de cada rostro. CNN aprenderá las características de cada cara y luego reconocerá una cara cuando se presente.

• Reúna un conjunto de datos de imágenes etiquetadas. Este conjunto de datos debe contener imágenes de rostros de personas con etiquetas para cada imagen que indiquen qué persona está en la imagen.

• Procese previamente las imágenes cambiando el tamaño, convirtiéndolas a escala de grises y normalizando los valores de los píxeles.

• Divida el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.

• Diseñe una arquitectura de red neuronal convolucional (CNN). Esto puede implicar elegir el número de capas, el tamaño de los núcleos, el tipo de funciones de activación y otros hiperparámetros.

• Entrene al modelo en el conjunto de entrenamiento. Supervise el rendimiento del conjunto de validación para determinar cuándo detener el entrenamiento.
• Evalúe el modelo en el conjunto de entrenamiento.

9. Análisis de datos de redes sociales mediante análisis de sentimiento

El análisis de sentimiento es una poderosa herramienta para analizar datos de redes sociales. Puede ayudarnos a comprender cómo se sienten las personas sobre temas o productos específicos. Con Machine Learning, podemos construir modelos poderosos que pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar el sentimiento con precisión.

• Recopile los datos de los sitios web de redes sociales. Esto se puede hacer mediante el uso de API.
• Transforme los datos en un formato adecuado utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para extraer características relevantes del texto o aplicar otras técnicas de transformación de datos.
• Aplicarle modelos de aprendizaje automático. Los modelos comunes utilizados para el análisis de sentimientos incluyen máquinas de vectores de soporte, regresión logística y redes neuronales.
• Evalúe los resultados del análisis para comprender con qué precisión funciona el modelo.

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10. Clasificación de imágenes con aprendizaje profundo

Este proyecto tiene como objetivo crear un modelo de aprendizaje profundo que pueda clasificar e identificar imágenes utilizando diversas técnicas. El conjunto de datos elegido para este proyecto es la base de datos ImageNet. Las imágenes se etiquetarán con las categorías apropiadas, como animales, plantas, objetos y personas.

• Recopilar y preprocesar datos:
  • Recoge las imágenes que quieras clasificar.
  • Preprocesar imágenes (redimensionar, normalizar, etc.). Esto se puede hacer con la Biblioteca Keras.

• Definir una arquitectura modelo:
  • Elija un modelo de red neuronal convolucional (CNN). Configurar capas, funciones de activación, optimizadores, etc.

• Entrena el modelo:
  • Introduzca imágenes en el modelo.
  • Supervisar el proceso de formación.
  • Ajuste los parámetros del modelo según sea necesario.

• Prueba el modelo:
  • Introduzca datos no vistos como datos de prueba.
  • Revisar los resultados de la prueba.

11. Detección de anomalías con aprendizaje automático no supervisado

La detección de anomalías con aprendizaje automático no supervisado se refiere al proceso de usar algoritmos de aprendizaje automático no supervisados ​​para detectar valores atípicos o anomalías en un conjunto de datos.

Los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados ​​más comunes para la detección de anomalías incluyen algoritmos de agrupamiento como k-means, algoritmos basados ​​en densidad como DBSCAN y algoritmos de detección de valores atípicos como Isolation Forest. Estos algoritmos se pueden usar para detectar anomalías en una variedad de conjuntos de datos, como datos financieros, datos de series temporales y datos de imágenes.

12. Análisis y visualización de datos de contaminación del aire

La contaminación del aire es un importante problema de salud mundial y puede afectar seriamente la salud humana, el medio ambiente y el clima. Una forma de monitorear y evaluar la calidad del aire es mediante la recopilación y el análisis de datos sobre la contaminación del aire.

• Recopile los datos de contaminación del aire que incluyen información sobre la calidad del aire, la temperatura, la humedad, la velocidad del viento y otras variables relevantes para el análisis.
• Limpiar y preprocesar los datos.
• Utilice algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático para analizar los datos e identificar patrones o correlaciones entre la contaminación del aire y otras variables ambientales.
• Visualice los datos utilizando varias herramientas de visualización, como gráficos, diagramas de dispersión y mapas de calor.
• Interpretar los resultados del análisis y concluir los datos de contaminación del aire.

13. Pronóstico de series temporales con aprendizaje automático

Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo de aprendizaje automático para la predicción de series temporales.

• Recopile datos de series temporales que desee pronosticar. Esto podría incluir datos relacionados con ventas, clientes o inventario.
• Utilice técnicas de visualización de datos para comprender las tendencias y patrones subyacentes en los datos.
• Prepare los datos transformándolos en un formato adecuado para el modelado.
• Seleccione un modelo de aprendizaje automático apropiado para el problema de pronóstico que está tratando de resolver.
• Entrene el modelo utilizando los datos preparados.
• Evaluar el rendimiento del modelo e identificar áreas que se pueden mejorar.
• Ajuste los parámetros del modelo para mejorar su rendimiento.

Conclusión

Los proyectos de ciencia de datos son invaluables para ayudar a comprender e interpretar los datos de manera más eficiente y efectiva. Al participar en temas de proyectos de ciencia de datos , puede obtener información, una ventaja competitiva en el mercado y tomar decisiones mejores y más informadas. Además, los proyectos de ciencia de datos pueden ayudar a descubrir tendencias y relaciones ocultas que pueden optimizar procesos y maximizar recursos.

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