10 ideas de proyectos de visualización de datos para todos los niveles

Proyectos de visualización de datos para principiantes

Los proyectos para principiantes se centran en desarrollar las habilidades básicas y en iniciarse en la comprensión de los elementos visuales. 

Céntrate en aprender herramientas como Excel y Matplotlib básico con gráficos sencillos como diagramas de dispersión, gráficos de líneas y gráficos de barras. Empezar con visuales fáciles de entender que apoyen lo que sabes sobre los datos es una forma estupenda de desarrollar habilidades básicas en la visualización de datos.

En esta fase, plantéate hacer un curso para principiantes como Comprender la Visualización de Datos y trabajar en algunos proyectos.

Proyecto 1: Trazar los costes de los vuelos según el día de la semana

Esta idea de proyecto consiste en crear uno o varios gráficos de dispersión utilizando Excel para visualizar los precios de los billetes de avión en diferentes días de la semana. Puedes trabajar con un conjunto de datos que contenga los costes de los vuelos para los días de la semana, creando posiblemente varios gráficos para diferentes rutas o aerolíneas. Traza los precios utilizando la función de diagrama de dispersión de Excel, con los días de la semana en el eje x y el coste de las entradas en el eje y. 

Este proyecto es un excelente punto de partida para principiantes. Introduce los conceptos clave de la visualización de datos utilizando el software Excel, ampliamente accesible. Permite a los recién llegados trabajar con datos del mundo real que son a la vez relacionables y potencialmente útiles en sus propias vidas. 

El proyecto proporciona experiencia práctica en la transformación de datos numéricos brutos en un formato visual que puede revelar pautas en el precio de los vuelos, como qué días suelen ser más baratos o más caros para viajar.

Las habilidades y herramientas aprendidas o reforzadas al completar este proyecto son:

• Utilizar Excel para visualizar datos
• Introducción y organización de datos
• Comprensión de los distintos tipos de gráficos y sus usos adecuados
• Exploración de datos y reconocimiento de patrones

       Explorando los datos sobre precios de las líneas aéreas de TripAdvisor. Fuente de la imagen: NYCDataScience

Proyecto 2: Crear Arte de Filotaxis con R

Si quieres que te guíen, el proyecto "Creación de patrones florales inspirados en la filotaxis" explora la intersección de las matemáticas, la naturaleza y el arte a través de la visualización de datos en R. Utilizando el concepto de filotaxis -la disposición de las hojas en los tallos de las plantas- crearás espirales visualmente impresionantes que imitan los patrones naturales que se encuentran en flores y plantas. La filotaxis es un excelente ejemplo de cómo principios matemáticos como la secuencia de Fibonacci y el ángulo de oro pueden describir la belleza natural. 

Al final del proyecto, habrás creado tu arte floral, utilizando técnicas de visualización de datos para mostrar la elegancia de estos patrones naturales. Este proyecto es perfecto para quienes deseen mezclar la creatividad con la ciencia de datos, al tiempo que profundizan en su comprensión de los modelos matemáticos de la naturaleza.

Las habilidades de visualización de datos aprendidas en este proyecto son:

• Crear visualizaciones en R utilizando herramientas como ggplot2
• Comprender y aplicar las matemáticas que subyacen a los patrones naturales
• Mejora tus habilidades de codificación en R generando y manipulando datos para representar bellas formas
• Aprender cómo se pueden aplicar transformaciones como rotaciones y escalado para crear diseños intrincados

Proyecto 3: Visualizar la historia de los Premios Nobel

El proyecto "Visualizar la historia de los ganadores del Premio Nobel" explora los datos históricos en torno a uno de los galardones más prestigiosos del mundo. Se trata de analizar y visualizar datos sobre los galardonados con el Premio Nobel en diferentes categorías, años y datos demográficos.

Este proyecto es una opción excelente para principiantes, porque combina la manipulación de datos con tareas de visualización significativas utilizando un conjunto de datos interesante y manejable. 

El proyecto te permite practicar diversas técnicas de visualización a la vez que trabajas con datos del mundo real que tienen un significado cultural e histórico. También introduce el importante concepto de utilizar la visualización de datos para descubrir y comunicar posibles sesgos, enseñando pensamiento crítico junto con habilidades técnicas.

El proyecto está disponible tanto en Python como en R.

Las habilidades clave de visualización de datos aprendidas en este proyecto son:

• Crear visualizaciones de series temporales para mostrar tendencias a lo largo de décadas
• Diseñar gráficos de barras y circulares para datos categóricos (por ejemplo, categorías de premios)
• Desarrollar mapas de calor o mapas coropletos para el análisis geográfico
• Utilizar eficazmente el color para representar diferentes categorías o resaltar disparidades

Proyectos intermedios de visualización de datos

Una vez dominados los conceptos básicos, es hora de elevar tus habilidades de visualización de datos con proyectos más desafiantes. Esta sección presenta ideas de nivel intermedio para ampliar tu conjunto de herramientas y profundizar en tus capacidades analíticas.

Proyecto 4: Comparar estadísticas de jugadores de béisbol

El proyecto "Comparar estadísticas de jugadores de béisbol" ofrece una atractiva oportunidad de aplicar y ampliar los conocimientos básicos de visualización de datos en Python utilizando datos deportivos del mundo real. 

Utilizando los datos de Statcast de las Grandes Ligas de Béisbol, analizarás y compararás los home runs bateados por dos jugadores de béisbol. Este proyecto te permite trabajar con datos multidimensionales, combinando información espacial (ubicaciones y trayectorias de los golpes) con datos numéricos (velocidad de salida, ángulo de lanzamiento). Deben elegirse los tipos de visualización adecuados para representar eficazmente estos datos complejos, incluidos los gráficos de dispersión, los mapas de calor y posiblemente incluso las visualizaciones en 3D.

Además, trabajar con datos deportivos añade un elemento de narración, animándote a utilizar visualizaciones para narrar las similitudes y diferencias entre los patrones de home runs de los jugadores.

Las habilidades clave de visualización de datos aprendidas y practicadas al completar este proyecto incluyen:

• Limpieza de datos y preparación de conjuntos de datos deportivos complejos
• Crear narraciones basadas en datos mediante la narración visual
• Trabajar con datos espaciales y visualizaciones geográficas
• Comprender los distintos tipos de gráficos, como los mapas de calor y los diagramas de dispersión, y sus usos adecuados.

Proyecto 5: Analizar los retrasos y cancelaciones de vuelos

El proyecto "Análisis de los Retrasos y Cancelaciones de Vuelos" ofrece una oportunidad apasionante de explorar los datos reales de la aviación del Noroeste del Pacífico. Este proyecto analiza un amplio conjunto de datos de información de vuelos para descubrir pautas y factores que contribuyen a los retrasos y cancelaciones. 

Utilizarás técnicas de manipulación de datos en Python para limpiar y preparar los datos. Después, utilizando Matplotlib, aplicarás varios métodos de visualización para revelar información sobre aerolíneas, aeropuertos, condiciones meteorológicas y otras variables que afectan a las interrupciones de los vuelos.

Este proyecto se basa en los conocimientos básicos de visualización de datos, introduciendo un análisis de datos más complejo y multidimensional. Requiere que trabajes simultáneamente con datos de series temporales, información geográfica y múltiples variables interrelacionadas. 

Si realizas este proyecto guiado, crearás visualizaciones avanzadas que comuniquen eficazmente las relaciones entre diversos factores y las interrupciones de los vuelos, incluyendo potencialmente elementos interactivos para una exploración más profunda de los datos. Este proyecto también introduce el reto de manejar y visualizar grandes conjuntos de datos, animándote a utilizar eficazmente técnicas de agregación y resumen de datos.

Las habilidades clave de visualización de datos que desarrollará este proyecto son:

• Crear visualizaciones de series temporales para mostrar patrones de retrasos y cancelaciones a lo largo del tiempo
• Desarrollo de cuadros de mando interactivos para explorar múltiples aspectos de los datos de vuelo
• Integrar el análisis estadístico con visualizaciones (por ejemplo, mapas de calor de correlación)

Proyecto 6: Visualizar la frecuencia cardiaca y las enfermedades cardiacas

El proyecto "¿Qué te dice tu frecuencia cardi aca ?" utiliza el conjunto de datos Cleveland Heart Disease para explorar el importante tema de las enfermedades cardiacas. En este proyecto, utilizarás R para explorar la relación entre la frecuencia cardiaca máxima de ejercicio y el riesgo de enfermedad cardiaca, teniendo en cuenta los efectos de las variables de confusión. Mediante la aplicación de la regresión logística múltiple, descubrirás valiosos conocimientos sobre esta compleja enfermedad.

Los alumnos deben crear visualizaciones que no sólo muestren los datos brutos, sino que también ilustren las relaciones estadísticas y los resultados de los modelos. Tendrás que diseñar visualizaciones que comuniquen eficazmente conceptos estadísticos complejos a un público general, transformando el análisis de datos en narración visual.

El proyecto también introduce el reto de visualizar los efectos de las variables de confusión, empujando a los alumnos a desarrollar visualizaciones multivariables más avanzadas. Estas visualizaciones pondrán de relieve las relaciones matizadas entre las distintas variables y el riesgo de enfermedad cardiaca.

Los requisitos previos incluyen el conocimiento del Tidyverse y la comprensión de las pruebas de hipótesis en R.

Desarrollo de habilidades clave de visualización de datos:

• Visualizar las relaciones entre variables para mostrar tendencias y pautas.
• Ilustrar las relaciones entre múltiples variables a la vez, proporcionando una visión clara de cómo interactúan.
• Mostrar los resultados del modelo para comunicar la fuerza y la dirección de las relaciones del modelo de regresión logística.

Proyecto 7: Esperanza de vida mundial con ggplot2

Explora gpplot2 a través del proyecto "Explorando las tendencias mundiales de la esperanza de vida". Entender ggplot2 es una parte integral de ser un científico de datos, ya que contiene muchos conceptos fundacionales compartidos en otras herramientas de visualización, como Matplotlib. 

Los datos mundiales sobre la esperanza de vida abarcan una amplia gama de datos demográficos, países y periodos de tiempo. Una gran cantidad de información está esperando a ser visualizada en diversos y bellos gráficos de dispersión y diagramas.

Utiliza este proyecto como una oportunidad para ampliar tus conocimientos de ggplot2. Céntrate en la mecánica de la creación de gráficos, como el área de trazado, las caras y la cuadrícula. Construye gráficos bellos e impactantes ajustando manualmente los gráficos para contar una historia más completa. 

Debido a la profunda naturaleza técnica de este proyecto, debes comprender los fundamentos de ggplot2 y tener cierta experiencia en la limpieza de datos con R.

Este proyecto se centra en las siguientes competencias clave:

• Personalizaciones avanzadas de ggplot2
• Construir gráficos reutilizables para otros proyectos
• Comprender la mecánica de la creación de tramas, como las facetas y las cuadrículas
• Contar una historia añadiendo más capas a gráficos sencillos

Proyectos avanzados de visualización de datos

El paso de intermedio a avanzado combina el aumento de las habilidades técnicas con herramientas más matizadas y una mejor narración. Estos proyectos avanzados se centran en aplicar conceptos similares a los anteriores a nuevas tecnologías como las GeoPandas, combinadas con una interactividad y una narración más sofisticadas. 

Con más habilidad, hay más libertad para crear las visualizaciones que mejor se adapten a tu historia. Como tales, estas ideas serán menos prescriptivas y ofrecerán opciones más amplias.

Proyecto 8: Diagrama PowerBI Sankey para el seguimiento del flujo de suscripciones

El diagrama de Sankey es una poderosa herramienta para mostrar el flujo de una población. Este gráfico es especialmente difícil de realizar con métodos de codificación tradicionales, por lo que utilizar una herramienta como PowerBI simplifica enormemente el esfuerzo. Aunque se requiere una importante manipulación de datos para construir el modelo de datos adecuado, el programa genera fácilmente el gráfico de Sankey.

Este ejemplo mostrará cómo los contactos iniciales pueden convertirse en suscriptores sin utilizar un periodo de prueba. Aquí nos centraremos en mejorar nuestros conocimientos de PowerBI DAX. Requiere despivotar datos, crear modelos de datos dinámicos y formatear los datos para generar el gráfico deseado.

Ejemplo de gráfico Sankey. Fuente de la imagen sqlbi

Las competencias en las que nos centramos aquí son:

• Tramitación de datos
• Funciones DAX de PowerBI
• Modelado de datos PowerBI
• Generar gráficos Sankey 

Proyecto 9: Tablero de Spotify Tableau

Un panel de Spotify en Tableau es una forma estupenda de desarrollar habilidades avanzadas en Tableau debido a la riqueza de los datos musicales de Spotify. Este proyecto se basa en los conocimientos adquiridos en el proyecto intermedio, en el que clasificamos la música. 

Un proyecto como éste se centra en elaborar una historia emocionante utilizando los metadatos musicales de Spotify. Es una buena oportunidad para practicar la recopilación de datos a través de la API de Spotify, organizarlos y crear un divertido panel de control. Debe contener selectores para filtrar por género, artista, año y timbre. Añade una página en la historia de Tableau centrada en una canción concreta y genera un gráfico de radar. Practica muchas habilidades diferentes de Tableau para crear un cuadro de mando completo que pueda interesar a los amantes de la música.

Las competencias clave que se practican son las siguientes

• Mecánica avanzada de Tableau, como gráficos de radar y acciones
• Crear historias de Tableau
• Recoger datos mediante una API
• Contar historias a través de los datos

Proyecto 10: Visualización de la afluencia con GeoPandas

Una técnica de visualización avanzada es la utilización de datos espaciales. Muchos datos son intrínsecamente espaciales, desde los códigos postales de los clientes hasta los datos de rastreo GPS. Aprender un paquete especializado como GeoPandas en Python puede proporcionarte un conjunto de habilidades único. 

Prueba un proyecto utilizando GeoPandas para crear mapas, visualizaciones y análisis espaciales. Por ejemplo, utilizar un conjunto de datos como los Datos de CitiBike puede ser una gran oportunidad para comprender cómo crear mapas, los distintos tipos de proyecciones cartográficas que existen y cómo ver los datos desde una perspectiva diferente.

Como se trata de una habilidad más especializada, céntrate primero en analizar datos geoespaciales en Python para comprender cómo se estructuran generalmente los datos geoespaciales. 

Empieza haciendo mapas sencillos y trazando la ubicación de las estaciones utilizando la proyección geográfica adecuada. Después, añade a esos mapas datos como información sobre el número de usuarios y las horas de mayor afluencia. Al igual que nuestros otros gráficos, empieza por la base y ve añadiendo más capas. Incluso puedes crear mapas de calor que muestren los puntos calientes en el número de usuarios.

Las habilidades que se perfeccionan con este proyecto son:

• Conocimientos de análisis geoespacial
• Conocimientos de GeoPandas en Python
• Crear mapas y comprender cómo se generan los mapas en Python

Tabla resumen de proyectos de visualización de datos

He aquí un breve resumen de cada proyecto y de las habilidades desarrolladas.

Conclusión

Crear una cartera de visualización de datos es importante para desarrollar tus habilidades técnicas y narrativas. Los empleadores buscan profesionales de los datos con capacidad para generar análisis complejos y comunicarlos eficazmente a las partes interesadas. 

Mantén frescas estas habilidades probando los proyectos mencionados anteriormente y repasa tus conocimientos con diversos recursos de DataCamp:

• Comprender la visualización de datos
• Visualización de datos con Python
• Data Visualization PowerBI
• Introducción a Matplotlib
• Visualización de datos en Excel
• Cuadros de mando en Tableau