El análisis de datos puede proporcionar una forma prometedora de impulsar su carrera, pero la clave para hacerse notar por cualquier empleador potencial es tener sus proyectos de análisis de datos presentables. ¡Un aspirante a analista de datos debe trabajar en diferentes dominios y obtener conocimientos que puedan traducirse en su próxima idea de proyecto de análisis de datos prominente!

En los tiempos actuales, las empresas buscan analistas de datos que conozcan los retos de una industria en particular y, por lo tanto, encuentren cualquier proyecto relevante en su currículum. Puede ser una tarea abrumadora decidirse por una idea de proyecto sólo para sentirse intimidado por sus códigos voluminosos y su concepto sobreutilizado. Precisamente por eso te traemos una amalgama de ideas de proyectos de análisis de datos que te ayudarán a practicar el trabajo inteligente con conjuntos de datos masivos. ¡Empecemos!

Antes de empezar, debes entender los tipos de proyectos con los que estarías dispuesto a trabajar:

Principiante: Los proyectos de estos niveles pueden ser bastante familiares y cómodos de trabajar. Para cualquier persona que se inicie en el análisis de datos, estos proyectos no requerirán técnicas de aplicación masiva. En cambio, con la ayuda de algoritmos simples, se puede avanzar fácilmente.

Intermedio: Esto generalmente incluye el trabajo con grupos de datos medianos y grandes y requiere una sólida comprensión de los principios de la minería de datos. También puede requerir la aplicación de técnicas de Machine Learning y, por lo tanto, se recomienda para los analistas de datos experimentados.

Avanzado o Experto: Para los veteranos de la industria que buscan construir proyectos ambiciosos basados en conjuntos de datos de la vida real, estos proyectos pueden resultar ser oro. Desde las redes neuronales hasta el análisis en profundidad de los datos de alta dimensión, se requiere la mezcla perfecta de creatividad, experiencia y conocimientos para este tipo de proyectos.

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Ideas de Proyectos de Análisis de Datos – Nivel Principiante

Proyectos de Análisis Exploratorio de Datos (AED)

El trabajo de un analista de datos queda incompleto sin el Análisis Exploratorio de Datos – la etapa en la que se miran los datos y se hacen patrones o hallazgos. Proporciona un resumen de las características generales en el análisis de datos y su comprensión con técnicas de modelado de datos. Lo que hubiera requerido largas y exhaustivas sesiones para encontrar anomalías en los números, el análisis exploratorio de datos es la forma perfecta de conseguirlo.

El análisis exploratorio de datos puede hacerse generalmente de dos maneras: primero, con la ayuda de gráficos o no gráficos, y segundo con cantidades univariadas o bivariadas. Para continuar con cualquier proyecto de análisis de datos, la IBM Analytics Community puede resultar un amplio recurso.

Los temas que pueden resultar útiles mientras se construye un proyecto EDA son:

• Entender los datos y llegar a una hipótesis significativa y relevante
• Resolver problemas con visualizaciones de datos o algoritmos
• Detectar las tendencias de los datos
• Entender la relación entre variables e interactuar con visualizaciones de datos en forma de gráficos.

Un estudio de campo relevante puede ser la industria de la salud, donde se puede ayudar de numerosas maneras, desde la comprensión de las tendencias de citas médicas perdidas hasta la falta de piezas de equipo.

Análisis de sentimiento

Para los analistas de datos, el objetivo de tener un proyecto de análisis de sentimiento puede ser sobre la comprensión de las polaridades positivas o negativas de los espectadores en base a sus sentimientos. Dichas extracciones pueden ayudar a conocer el punto de vista general de sus espectadores sobre una idea concreta, basándose en sus opiniones compartidas en sitios web, en los mangos de las redes sociales, etc. Las distintas categorías pueden ser feliz, enojado, triste, curioso, etc.

Para los profesionales que utilizan el marco, R también puede encontrar el conjunto de datos pertinente en el paquete ‘janeaustenR’. Como la diferencia se basa en la nube de palabras, puede haber distinciones claras entre los grupos de datos y sus correspondientes sentimientos. Estos proyectos de análisis de datos pueden ser útiles en:

Gestión de la reputación online de cualquier marca – Monitorización de redes sociales

• Es especialmente útil para rastrear y comprender la percepción general de los consumidores sobre su marca
• Subrayar las áreas de atención clave
• Cualquier novedad, como las actualizaciones de las campañas de los influencers

Análisis de la competencia

• Ayuda a obtener conocimientos exclusivos sobre el mercado y a adelantarse a los competidores
• Colecciona información a través de varias plataformas digitales
• Desarrolla la inteligencia empresarial

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Ideas de proyectos de analítica de datos – Nivel intermedio

Construcción de Chatbots

Imprescindibles para los negocios online, los chatbots han sido tendencia por sus múltiples funcionalidades. Pueden ser fundamentales para automatizar los procesos de atención al cliente, así como para ahorrar tiempo y recursos. Con técnicas de IA y aprendizaje automático, los potentes chatbots nos rodean, desde los mensajes automatizados de las aplicaciones de mensajería hasta los wearables inteligentes.

Un chatbot es un programa inteligente que simula una interacción real con los usuarios a través de una interfaz de chat. De este modo, estos bots reaccionan a cualquier consulta escrita o hablada y comprenden la conversación. Como son autoconscientes, cuanta más interacción tengan, más inteligentes serán.

Como analista de datos, el verdadero reto es comprender la calidad del rendimiento de un chatbot, basándose en su potencial de comprensión de las peticiones de los usuarios, así como en su capacidad para transmitirlas con claridad. Dado que los chatbots pueden ser tanto de dominio específico, que requiere que los chatbots resuelvan problemas, como de dominio abierto, en el que los usuarios pueden realizar una consulta de cualquier sector, hay mucho margen para el proyecto.

Usando Python y el archivo de datos json de Intents, un analista tiene que buscar en los vastos conjuntos de datos y lenguajes complicados con la ayuda de múltiples modelos. Dichos modelos pueden ayudar a potenciar y mejorar la atención al cliente.

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Ideas de proyectos de análisis de datos – Nivel experto

Sistema de recomendación de películas

Uno de los métodos más básicos para construir servicios personalizados para el usuario, la construcción de un sistema de recomendación de películas estable, puede no resultar tan fácil como parece. Dado que el concepto se basa en un método abstracto de clics, habría implementaciones masivas de Machine Learning. Se necesitaría un amplio acceso a grandes conjuntos de datos del historial de navegación de películas de los usuarios, sus preferencias, etc.

Métodos como el filtrado colaborativo pueden ayudar a comprender el comportamiento de los usuarios. Por lo tanto, para eliminar cualquier vulnerabilidad del sistema, puede utilizar marcos como R y el conjunto de datos MovieLens. La factorización matricial y la selección de modelos por sorpresa también pueden resultar útiles para canalizar los conjuntos de datos.

Utilizados por marcas como Netflix, estos proyectos de análisis de datos pueden suponer un trabajo agotador, incluso para los expertos del sector.

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Resumen

La mejor manera de exhibir tus habilidades es trabajando en ideas de proyectos de análisis de datos más nuevos y únicos. Esto sólo vendría a medida que ganes experiencia en el campo y te expongas a varios desafíos especializados en la industria. Por encima de todo, mantener una actitud positiva y crear proyectos es la forma correcta de hacerlo.

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