Los principiantes deben emprender proyectos de ciencia de datos, ya que brindan experiencia práctica y ayudan en la aplicación de los conceptos teóricos aprendidos en los cursos, la creación de un portafolio y la mejora de las habilidades. Esto les permite ganar confianza y destacarse en el competitivo mercado laboral.
Si está considerando un proyecto de tesis de ciencia de datos o simplemente desea demostrar su competencia en el campo realizando una investigación independiente y aplicando técnicas avanzadas de análisis de datos, las siguientes ideas de proyectos pueden resultar útiles.
Análisis de sentimiento de reseñas de productos.
Esto implica analizar un conjunto de datos y crear visualizaciones para comprender mejor los datos. Por ejemplo, una idea de proyecto puede ser examinar las evaluaciones de los usuarios de productos en Amazon utilizando métodos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para determinar el estado de ánimo general hacia tales cosas. Para lograr esto, se puede recopilar una colección considerable de reseñas de productos de Amazon mediante el uso de métodos de raspado web o una API de productos de Amazon.
Uno de mis conjuntos de datos favoritos en Kaggle:
Reseñas de Amazon
Ideas para tu proyecto:
• Calcular análisis básicos de productos
• Usar algoritmos de agrupamiento para agrupar productos
• Casos de uso infinitos de NLP: análisis de sentimientos, extracción de palabras clave, resumen
¡Échale un vistazo!
– David Miller (@thedavescience) 21 de octubre de 2022
Una vez que se han recopilado los datos, se pueden preprocesar eliminando las palabras vacías, la puntuación y otros ruidos. La polaridad de la reseña, o si el sentimiento indicado en ella es favorable, negativo o neutral, se puede determinar aplicando un algoritmo de análisis de sentimiento al lenguaje preprocesado. Para comprender la opinión general del producto, los resultados pueden representarse mediante gráficos u otras herramientas de visualización de datos.
Predecir los precios de la vivienda
Este proyecto implica la construcción de un modelo de aprendizaje automático para predecir los precios de la vivienda en función de varios factores, como la ubicación, los pies cuadrados y la cantidad de habitaciones.
Utilizando un modelo de aprendizaje automático que utiliza datos del mercado inmobiliario, como la ubicación, el número de dormitorios y…
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