Los 11 mejores proyectos de minería de datos para construir tu cartera

Proyectos intermedios de minería de datos

Una vez que domines los conceptos básicos, los proyectos intermedios te ayudarán a consolidar tu comprensión de conceptos y algoritmos de minería de datos más complejos.

Proyecto 4: Análisis del sentimiento en Twitter

En este proyecto, extraerás datos de Twitter para determinar el sentimiento en torno a temas o hashtags específicos. Este proyecto es ideal para principiantes interesados en la minería de textos y el procesamiento del lenguaje natural (PLN).

Raspa o recopila tweets, limpia y preprocesa los datos de texto, extrae características, construye un clasificador (por ejemplo, Naive Bayes) para el análisis de sentimientos, y evalúa el modelo.

• Habilidades desarrolladas: Preprocesamiento de textos, análisis de sentimientos y técnicas básicas de PNL.
• Conjunto de datos: Conjunto de datos de sentimiento de Twitter
• Recursos: Análisis de sentimientos con Python

Proyecto 5: Detección del fraude bancario

Este proyecto se centra en la identificación de transacciones fraudulentas en el conjunto de datos de un banco. Aplicarás algoritmos avanzados de clasificación para detectar anomalías.

Analiza y limpia el conjunto de datos, aplica técnicas de remuestreo para tratar el desequilibrio de clases, utiliza algoritmos de aprendizaje supervisado (por ejemplo, bosques aleatorios) y evalúa la precisión del modelo utilizando métricas como ROC-AUC.

• Habilidades desarrolladas: Detección de anomalías, aprendizaje supervisado, métodos de conjunto (por ejemplo, XGBoost, bosques aleatorios).
• Conjunto de datos: Conjunto de datos sobre fraude con tarjetas de crédito
• Recursos: Detección del fraude enPython, Detección del fraude en R

Proyecto 6: Modelización predictiva para la agricultura

En este proyecto, ayudarás a un agricultor a seleccionar el mejor cultivo para su campo en función de las propiedades limitadas del suelo. El agricultor puede permitirse medir sólo uno de los cuatro parámetros esenciales del suelo: contenido de nitrógeno, contenido de fósforo, contenido de potasio o valor de pH. 

Tu tarea consiste en determinar qué métrica del suelo es el predictor más importante para la selección de cultivos, lo que lo convierte en un problema clásico de selección de características.

• Habilidades desarrolladas: Selección de características, análisis de datos y modelado predictivo mediante scikit-learn.
• Recursos: Proyecto guiado de Modelización Predictiva para la Agricultura (incluye el conjunto de datos)

Proyecto 7: Predicción de enfermedades cardiacas en la asistencia sanitaria

En este proyecto, utilizarás datos sanitarios para predecir la probabilidad de enfermedad cardiaca en los pacientes. Aplicando técnicas de minería de datos, descubrirás patrones y factores de riesgo que contribuyen a las enfermedades cardiacas, ayudando a mejorar el diagnóstico precoz y la planificación del tratamiento.

Preprocesa y limpia el conjunto de datos, explora las correlaciones entre las características, entrena modelos como la regresión logística o el árbol de decisión, y utiliza métricas de evaluación como la exactitud, la precisión y el recuerdo.

• Habilidades desarrolladas: Regresión logística, árboles de decisión y preprocesamiento de datos.
• Conjunto de datos: Conjunto de datos UCI sobre enfermedades cardíacas
• Recursos: Predicción en el conjunto de datos de enfermedades cardíacas de la UCI

Proyecto 8: Análisis de la cesta de la compra

En este proyecto, analizarás los datos de compra de los clientes para encontrar asociaciones de productos. Este tipo de análisis se utiliza mucho en el comercio minorista para optimizar la colocación de productos y las promociones.

Realiza el preprocesamiento de datos, utiliza el algoritmo Apriori para identificar asociaciones, evalúa reglas utilizando métricas como el soporte y la elevación, e interpreta los resultados para su uso práctico en el comercio minorista.

• Habilidades desarrolladas: Aprendizaje de reglas de asociación (por ejemplo, Apriori, FP-Growth), análisis de la cesta de la compra.
• Dataset: Market Basket Dataset
• Recursos: Tutorial sobre minería de reglas de asociación en Python, Análisis de la cesta de la compra en Python, Análisis de la cesta de la compra en R

Proyectos avanzados de minería de datos

Estos proyectos avanzados, que implican grandes conjuntos de datos, algoritmos complejos y herramientas avanzadas, ayudarán a alcanzar ese objetivo a quienes deseen llevar sus conocimientos de minería de datos al siguiente nivel.

Proyecto 9: Predicción del comportamiento de los usuarios a partir de datos de redes sociales

Este proyecto consiste en extraer datos de interacción de usuarios de plataformas de medios sociales para predecir comportamientos de usuarios como preferencias de contenido, probabilidad de compromiso y predicción de abandono.

Recopila y preprocesa datos de redes sociales, construye perfiles de usuario, utiliza redes LSTM (memoria a largo plazo) para la predicción, y visualiza los resultados para proporcionar perspectivas procesables.

• Habilidades desarrolladas: Aprendizaje profundo (por ejemplo, LSTMs), elaboración de perfiles de usuario y previsión de series temporales.
• Recursos:  Análisis de datos de redes sociales enPython, Análisis de datos de redes sociales en R

Proyecto 10: Análisis predictivo con datos sanitarios

En este proyecto de nivel avanzado, trabajarás por cuenta de una empresa que vende piezas de motocicletas. Tu tarea consiste en analizar sus datos para comprender sus flujos de ingresos. 

Construirás una consulta para determinar cuántos ingresos netos se generan en varias líneas de productos, segregando los datos por fecha y almacén. Este proyecto implica trabajar con grandes conjuntos de datos y utilizar consultas SQL complejas.

• Habilidades desarrolladas: SQL, agregación de datos, análisis de ingresos e inteligencia empresarial.
• Recursos: Proyecto guiado "Analizar las ventas de piezas de motocicletas " (incluye el conjunto de datos)

Proyecto 11: Construir un sistema de recomendación

Construye un sistema de recomendación que sugiera productos, películas o música basándose en las preferencias del usuario. Este proyecto se utiliza habitualmente en plataformas de comercio electrónico y medios de comunicación.

Recopila y preprocesa el conjunto de datos, aplica métodos de filtrado colaborativo, explora técnicas de factorización de matrices y evalúa el rendimiento del sistema utilizando métricas como el RMSE (error cuadrático medio).

• Habilidades desarrolladas: Filtrado colaborativo, factorización matricial y aprendizaje profundo para sistemas de recomendación.
• Conjunto de datos: MovieLens Dataset
• Recursos: Sistemas de recomendación en Python, Construir motores de recomendación en Python

Tabla resumen de proyectos de minería de datos

He aquí una tabla que puede ayudarte a seleccionar tu próximo proyecto minero en función de tus objetivos específicos:

Conclusión

Los proyectos de minería de datos ofrecen un inmenso valor en la construcción de habilidades técnicas y en la creación de una cartera destacada. Tanto si acabas de empezar como si tienes experiencia avanzada, trabajar en estos proyectos mejorará tus conocimientos y te proporcionará resultados tangibles que podrás mostrar a posibles empleadores.

Para profundizar más, considera la posibilidad de mejorar tus habilidades con cursos como Manipulación de datos con Pandas para la limpieza y el análisis de datos fundamentales, Preprocesamiento para el aprendizaje automático en Python para la preparación adecuada de los datos, o Aprendizaje supervisado con Scikit-learn para dominar las técnicas de clasificación y regresión. 

Los alumnos avanzados pueden explorar Comprender el Aprendizaje Automático o Introducción a TensorFlow en Python para aplicar técnicas de vanguardia a sus proyectos.