20 proyectos de análisis de datos para todos los niveles

Tras aprender los fundamentos de la analítica de datos, ha llegado el momento de aplicar tus conocimientos trabajando en proyectos. Las empresas prefieren contratar a estudiantes con experiencia en múltiples proyectos, y buscan empleados que sean buenos en ingestión y limpieza de datos, manipulación de datos, probabilidad y estadística, análisis predictivo y elaboración de informes.

No se trata de aprender un nuevo idioma o herramientas. Se trata de comprender los datos y extraer la información importante. Necesitas trabajar en múltiples proyectos para mejorar en la comprensión de los datos y la elaboración de informes para personas no técnicas.

Este blog cubrirá proyectos de análisis de datos para principiantes, profesionales y estudiantes de último curso. Además, aprenderás sobre proyectos integrales que implican todos los pasos esenciales, desde la importación de datos hasta la elaboración de informes.

Si buscas proyectos más centrados en la inteligencia artificial, consulta nuestra guía independiente sobre algunos de los principales proyectos de IA en los que puedes empezar a trabajar hoy mismo.

Por qué elegir proyectos de análisis de datos

Los proyectos de análisis de datos son peldaños cruciales para cualquiera que quiera destacar en el mundo actual, centrado en los datos. He aquí por qué son esenciales:

1. Aplicación práctica de habilidades: ofrecen experiencia práctica, tendiendo un puente entre los conocimientos teóricos y la práctica en el mundo real.
2. Versatilidad del sector: el análisis de datos es vital en varios sectores. Trabajar en proyectos diversos amplía tu comprensión y adaptabilidad.
3. Pensamiento crítico: estos proyectos desarrollan tu capacidad para analizar cuestiones complejas, identificar patrones y crear soluciones basadas en datos.
4. Competencia técnica: participar en proyectos perfecciona tus habilidades en herramientas y lenguajes clave, convirtiéndote en un analista más competente y versátil.
5. Comunicación eficaz: te enseñan a traducir datos complejos en información comprensible y procesable, una habilidad muy valorada en cualquier entorno profesional.
6. Promoción profesional: completar proyectos mejora tu portafolio, mostrando tus habilidades a posibles empleadores y ampliando tus oportunidades profesionales.

En esencia, los proyectos de análisis de datos no sólo agudizan tus habilidades técnicas, sino que también te preparan para los retos y exigencias del lugar de trabajo moderno.

Proyectos de análisis de datos para principiantes 

Como principiante, debes centrarte en importar, limpiar, manipular y visualizar los datos. 

• Importación de datos: aprende a importar los datos mediante SQL, Python, R o web scraping. 
• Limpieza de datos: utiliza varias bibliotecas de Python y R para limpiar y procesar los datos. 
• Manipulación de datos: utilización de diversas técnicas para dar forma al conjunto de datos para su análisis y visualización.
• Visualización de datos: muestra los datos mediante diagramas y gráficos. 

Proyectos de importación y limpieza de datos

1. Explorar el mercado de Airbnb en Nueva York 

En el proyecto Explorar el mercado de Airbnb en Nueva York, aplicarás habilidades de importación y limpieza de datos para analizar el mercado de Airbnb en Nueva York. Ingerirás y combinarás los datos de varios tipos de archivos, y limpiarás cadenas y formatearás fechas para extraer información precisa.  

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El proyecto es perfecto para principiantes que quieran adquirir experiencia en la importación y limpieza de datos. Puedes aplicar métodos similares a este conjunto de datos de Venta de Entradas Online para mejorar aún más el tratamiento y procesamiento de los datos. 

Aprende más sobre importación y limpieza de datos realizando cursos breves:

• Introducción a la importación de datos en Python
• Limpieza de datos en Python

2. Frecuencia de palabras en novelas clásicas

En el proyecto Frecuencia de palabras en novelas clásicas, utilizarás requests y BeautifulSoup para recuperar una novela del sitio web del Proyecto Gutenberg. Tras raspar y limpiar los datos del texto, utilizarás PNL para encontrar las palabras más frecuentes en Moby Dick. El proyecto te introduce en el mundo del web scraping y el procesamiento del lenguaje natural en Python.

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Para los analistas y científicos de datos, el raspado web es una habilidad esencial que hay que aprender. Puedes hacer un breve curso de Web Scraping con Python para comprender las herramientas y componentes de una página web HTML. 

Proyectos de manipulación de datos

3. Explorar el mercado de criptomonedas Bitcoin

En el proyecto Explorar el mercado de criptomonedas Bitcoin, explorarás los datos de bitcoin y otras criptomonedas. Limpiarás el conjunto de datos descartando las criptomonedas sin capitalización bursátil, comparando Bitcoin con otras monedas y preparando los datos para su visualización.  

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Puedes aplicar métodos similares a los Datos Bursátiles y aprender a manipular los datos para su análisis. Además, puedes aprender transformación, agregación, troceado e indexación de datos siguiendo el curso Manipulación de Datos con pandas. 

4. Analiza tus datos de forma física de Runkeeper

En el proyecto Analiza tus datos de forma física de Runkeeper, importarás, limpiarás, manipularás y analizarás los siete años de datos de entrenamiento de Runkeeper. Es un proyecto de ejemplo perfecto para aprender a filtrar, transformar y procesar datos complejos. Además, analizarás los datos y presentarás un informe resumido detallado. 

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Puedes aplicar métodos similares a los Datos de Tiro de la NBA y adquirir más experiencia en la manipulación y el análisis de datos, o puedes seguir el curso Manipulación de Datos de Series Temporales en Python para manejar conjuntos de datos de series temporales complejas. 

Proyectos de visualización de datos

5. Visualización de COVID-19

En el proyecto Visualización de COVID-19, visualizarás los datos de COVID-19 utilizando la biblioteca R más popular ggplot. Analizarás casos confirmados en todo el mundo, compararás China con otros países, aprenderás a anotar el gráfico y añadirás una escala logarítmica. El proyecto te enseñará habilidades muy demandadas por los programadores de R. 

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Puedes aplicar los métodos ggplot a los Datos del Sarampión y adquirir más experiencia en la visualización y el análisis de datos. Además, puedes realizar el curso Visualización Intermedia de Datos con ggplot2 para aprender las mejores prácticas de visualización de datos. 

6. Mercado de aplicaciones Android en Google Play 

En el proyecto Mercado de aplicaciones Android en Google Play, importarás, limpiarás y visualizarás los datos de Google Play Store para comprender el mercado de aplicaciones de Android. 

Qué harás:

1. Limpieza de datos.
2. Corrección de los tipos de datos.
3. Exploración de las categorías de aplicaciones.
4. Comprensión de la distribución de las valoraciones, el tamaño, la popularidad y el precio de las aplicaciones. 
5. Realización de un análisis de percepción a partir de las opiniones de los usuarios. 

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Puedes aplicar las lecciones aprendidas del proyecto en un conjunto de datos similar: Aplicaciones de Google Play Store para adquirir más experiencia en la visualización y exploración de los datos. 

Utilizar el código para mostrar una visualización de datos interactiva es fácil, pero comprender e interpretar los datos es difícil. Realiza el curso Comprender la Visualización de Datos para explicar la distribución de la visualización y aprender las mejores técnicas de visualización de datos para comunicar datos complejos.  

Proyectos avanzados de análisis de datos

Para proyectos de análisis de datos más avanzados, necesitas dominio de las matemáticas, la probabilidad y la estadística. Además, realizarás análisis exploratorios de datos y predictivos para comprender los datos en detalle.

• Probabilidad y estadística: realiza la media, la mediana, la desviación típica, los algoritmos de distribución de probabilidad y la correlación en los datos. 
• Análisis exploratorio de datos: explora la distribución de los datos, comprende los distintos tipos de columnas y entiende las tendencias y patrones. 
• Análisis predictivo: realiza regresiones, clasificaciones, agrupaciones y previsiones mediante algoritmos de machine learning.  

Proyectos de Probabilidad y Estadística

7. Información en tiempo real de los datos de las redes sociales

En el proyecto Información en tiempo real de los datos de las redes sociales, utilizarás varias herramientas estadísticas para profundizar en las tendencias candentes de Twitter. Comprenderás los patrones locales y globales y las tendencias comunes, y realizarás análisis de frecuencia y lingüísticos. 

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Puedes aplicar métodos similares a los utilizados en el proyecto en un nuevo conjunto de datos: Noticias de Internet y participación del consumidor, y aprende más sobre el análisis de las tendencias de las noticias y el comportamiento de los consumidores. 

8. Encuentra similitudes entre películas a partir de los resúmenes argumentales

En el proyecto Encontrar similitudes entre películas a partir de los resúmenes argumentales, utilizarás la PNL y la agrupación para encontrar las similitudes entre los argumentos de las películas. Es el proyecto perfecto si quieres aplicar técnicas estadísticas a datos de texto. 

Importarás dos conjuntos de datos, los combinarás, realizarás la tokenización y el stemming, convertirás las palabras en vectores y utilizarás KMeans para realizar el clustering. Además, calcularás la distancia de similitud y visualizarás los resultados utilizando Matplotlib, Linkage y Dendrogramas.

Imagen del proyecto

Utiliza las lecciones aprendidas en el proyecto y aplícalas a un nuevo conjunto de datos: Datos de películas de Netflix, para adquirir experiencia aplicando estadísticas a datos de texto.

Si te interesa conocer las técnicas estadísticas más comunes, la probabilidad, la distribución de datos, la correlación y el diseño experimental, realiza el curso Introducción a la Estadística en Python.

Proyectos de Análisis Exploratorio de Datos (Exploratory Data Analysis, EDA)

9. Analizar las estadísticas de la deuda internacional

En el proyecto Analizar las estadísticas de la deuda internacional, escribirás consultas SQL para explorar y analizar la deuda internacional utilizando el conjunto de datos del Banco Mundial. SQL es la herramienta más popular y esencial para realizar análisis de datos sobre la marcha. 

En el proyecto, encontrarás:

1. Distintos países
2. Distintos indicadores de deuda
3. Importe total de la deuda de los países
4. País con mayor deuda
5. Importe medio de la deuda según los indicadores
6. El mayor importe de las amortizaciones de capital
7. El indicador de deuda más común

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Conectarás el conjunto de datos World Nations MariaDB y aplicarás consultas similares para obtener experiencia adicional en el manejo y el análisis de bases de datos SQL. Además, puedes realizar el curso Análisis Exploratorio de Datos en SQL para avanzar en técnicas y consultas en el manejo de diversas bases de datos SQL. 

10. Investigar las películas de Netflix y las estrellas invitadas en The Office

En el proyecto Investigar las películas de Netflix y las estrellas invitadas en The Office, utilizarás la manipulación y visualización de datos para resolver un problema de ciencia de datos del mundo real. Realizarás profundos análisis exploratorios de datos y sacarás conclusiones a partir de gráficos detallados. 

Imagen del proyecto

Puedes trabajar en un proyecto de portafolio aplicando habilidades similares a un nuevo conjunto de datos: Datos de películas de Netflix. Además, puedes cursar Análisis exploratorio de datos en Python para aprender más sobre limpieza y validación de datos, comprender la relación y distribución, y explorar relaciones multivariantes.

Proyectos de análisis predictivo

11. Funciones para la previsión de los precios de los alimentos

En el proyecto Funciones para la previsión de los precios de los alimentos, realizarás un análisis predictivo de los precios de los alimentos en Ruanda. Importarás, manejarás, manipularás y pronosticarás datos utilizando paquetes R. Es perfecto para principiantes y profesionales que se inician en el lenguaje R y el análisis predictivo. 

Imagen del proyecto

Puedes crear una función R de previsión de series temporales para Datos de préstamo y mejorar en la realización de análisis predictivos utilizando paquetes R. Además, puedes completar el curso Previsión de la demanda de productos en R para aprender más sobre la previsión de la demanda con series temporales, la mezcla de regresión y la previsión jerárquica.

12. Predecir la aprobación de tarjetas de crédito

En el proyecto Predecir la aprobación de tarjetas de crédito, construirás el modelo de machine learning de mejor rendimiento para predecir las aprobaciones de solicitudes de tarjetas de crédito. 

En primer lugar, comprenderás los datos e imputarás los valores perdidos. Después, preprocesarás los datos y entrenarás un modelo de regresión logística en el conjunto de entrenamiento. Al final, evaluarás los resultados y mejorarás el rendimiento del modelo utilizando la búsqueda en Cuadrícula.

Imagen del autor | Código del proyecto

Aplicar algoritmos sencillos de machine learning es una parte esencial de la vida de un analista de datos. Puedes adquirir más experiencia aplicando métodos similares a un nuevo conjunto de datos: Marketing bancario. 

Aprende más sobre clasificación, regresión, ajuste fino y preprocesamiento realizando un breve curso de Aprendizaje Supervisado con scikit-learn.

Proyectos de análisis de datos para estudiantes de último curso

Los proyectos de fin de carrera de los estudiantes suelen basarse en la investigación y su realización requiere al menos 2-3 meses. Trabajarás sobre un tema concreto e intentarás mejorar los resultados utilizando diversas técnicas estadísticas y probabilísticas.  

Nota: cada vez hay más proyectos de machine learning para los proyectos de fin de carrera de análisis de datos.  

13. Reducir la mortalidad por tráfico en EE. UU.

En el proyecto Reducir la mortalidad por tráfico en EE. UU. encontrarás una buena estrategia para reducir las muertes relacionadas con el tráfico en EE. UU. Importarás, limpiarás, manipularás y visualizarás los datos. Además, realizarás ingeniería de características y aplicarás diversos modelos de machine learning (regresión lineal multivariable, agrupación de KMeans) para obtener resultados imponentes y comunicarlos. 

Imagen del proyecto

Si quieres aprender más sobre el aprendizaje no supervisado, consulta el curso Análisis de conglomerados en Python. 

14. Clasificar géneros de canciones a partir de datos de audio

En el proyecto Clasificar géneros de canciones a partir de audio, aplicarás algoritmos de machine learning para clasificar canciones en géneros.

Podrás:

1. Preparar el conjunto de datos
2. Dividirlos en conjuntos de entrenamiento y de prueba
3. Normalizar los datos
4. Aplicar el ACP a los datos escalados
5. Entrenar el árbol de decisión y la regresión logística, comparar el rendimiento
6. Equilibrar los datos para mejorar el rendimiento
7. Comprender el sesgo del modelo
8. Aplicar la validación cruzada para evaluar nuestros modelos

Imagen del autor | Resultado del proyecto

Aprende más sobre regresión logística y SVM siguiendo el curso Clasificadores lineales en Python.

15. Análisis de la población mundial 

El proyecto de Análisis de la población mundial es el mejor ejemplo de realización de análisis exploratorios en profundidad. Explorarás varias columnas, visualizarás los países menos y más poblados, y explorarás la densidad de población y la tasa de crecimiento. Además, mostrarás la distribución de rangos por países y el mapa de correlación. 

Imagen del proyecto

Aprende formas sencillas de trazar visualizaciones de datos en Python completando el curso Visualización Intermedia de Datos con Seaborn. 

16. Panorama de la ciencia de datos y los MLOps en la industria

El proyecto Panorama de la ciencia de datos y los MLOps en la industria es un santo grial para todas las manipulaciones de datos, visualizaciones y análisis exploratorios y geoespaciales. Aprenderás a utilizar eficazmente gráficos de caja, gráficos de rosquilla, gráficos de barras, mapas térmicos, gráficos categóricos paralelos, gráficos de burbujas, gráficos de embudo, gráficos de radar, gráficos de carámbano y mapas. Además, aprenderás a interpretar diversos tipos de gráficos. 

Imagen del proyecto

Realiza el curso Introducción a la Visualización de Datos con Plotly en Python para conocer las funciones avanzadas de Plotly y su personalización. 

Proyectos integrales de análisis de datos

Los proyectos integrales son estupendos para tu currículum y para comprender el ciclo de vida de los proyectos de análisis de datos. 

En general, harás lo siguiente:

1. Tratar con múltiples conjuntos de datos
2. Comprender la distribución de los datos
3. Aplicar la limpieza y manipulación de datos
4. Aplicación de técnicas probabilísticas y estáticas
5. Realización de análisis y visualización de datos
6. Utilizar el modelo de machine learning para el análisis predictivo
7. Crear el informe o panel

17. Predecir las tarifas de los taxis con bosques aleatorios

En el proyecto Predecir tarifas de taxi con bosques aleatorios, trabajarás con viajes en taxi en Nueva York y utilizarás modelos basados en árboles para predecir el valor de las tarifas y las propinas, en función de la ubicación, la fecha y la hora. Además, te familiarizarás con los paquetes R más populares dplyr, ggplot2y randomForests. 

Limpiarás los datos y los visualizarás en el mapa para comprender los puntos calientes de los viajes, predecir las tarifas de los taxis utilizando modelos de árbol y de bosque aleatorio, mostrar la predicción en el mapa y analizar los resultados. 

Imagen del proyecto

Si eres nuevo en los modelos basados en árboles en lenguaje R, sigue el curso Aprendizaje automático con modelos basados en árboles con R y conviértete en un experto. 

18. Pruebas A/B de juegos para móviles con Cookie Cats

Las pruebas A/B de nuevas funciones y productos son una parte crucial del trabajo de un analista de datos. En el proyecto Pruebas A/B de juegos para móviles con Cookie Cats, analizarás el resultado de las pruebas A/B, en las que la primera puerta de Cookie Cats se movió del nivel 30 al nivel 40.

En detalle, tendrás que aplicar la manipulación de datos, la estadística, la visualización de datos y el pensamiento crítico para decidir qué versión es la mejor. 

Imagen del proyecto

Si eres nuevo en las pruebas A/B, prueba a completar el curso Análisis de clientes y pruebas A/B en Python para comprender los KPI, explorar y visualizar el comportamiento y la aplicación de los clientes y analizar los resultados de las pruebas A/B. 

19. Un proyecto integral sobre análisis y previsión de series temporales con Python

En el proyecto Análisis de Series Temporales y Previsión, profundizarás en el análisis de las tendencias, aplicarás el modelo ARIMA para la previsión, compararás los resultados y los visualizarás para comprender las ventas tanto de muebles como de material de oficina.

Los proyectos de análisis y previsión de series temporales son muy demandados en los sectores financieros, y te ayudarán a conseguir un trabajo bien pagado. Lo único que tienes que hacer es interpretar las distintas tendencias y prever las cifras con precisión. 

Nota: el análisis financiero y la previsión es un trabajo muy bien pagado, pero también es el trabajo más duro. 

Imagen del proyecto

Si te cuesta analizar y hacer previsiones, prueba a completar el curso Modelos ARIMA en Python para aprender sobre los modelos ARMA, el ajuste del futuro, la selección de los mejores modelos y el entrenamiento de los modelos ARIMA estacionales.

20. Construir un sistema de recomendación multiobjetivo

El objetivo del proyecto Construir un sistema de recomendación multiobjetivo es predecir los clics, las incorporaciones al carrito y los pedidos del comercio electrónico. En resumen, crearás un sistema de recomendación multiobjetivo basado en eventos anteriores de una sesión de usuario.

Al finalizar el proyecto, dominarás:

1. Manipulación y análisis de datos
2. Comprender las sesiones y eventos
3. Visualización de datos e informes
4. Tratamiento de datos de series temporales
5. Analizar datos de series temporales para explorar el comportamiento de los usuarios
6. Predecir los principales clics, carritos y pedidos

Imagen del proyecto

Conclusión

Después de aprender las habilidades esenciales, tienes que construir un sólido portafolio para mostrar tus conocimientos. Además, aprenderás nuevas herramientas, funciones y conceptos beneficiosos para tu vida profesional. 

En este post, hemos aprendido sobre proyectos para principiantes, proyectos avanzados, proyectos para estudiantes de último curso y proyectos de análisis de datos de principio a fin. Además, hemos abordado proyectos sobre ingestión y limpieza de datos, probabilidad y estadística, manipulación y visualización de datos, y datos exploratorios y análisis predictivo. 

¿Y ahora qué? Tras realizar al menos 12 proyectos, intenta obtener la certificación de Analista de Datos Profesional. Aumentará tus probabilidades de que te contraten. También puedes consultar nuestro post sobre cómo convertirse en analista de datos para obtener más consejos profesionales.