Hay varias razones por las que construir un proyecto de ciencia de datos y aprendizaje automático puede ser beneficioso para conseguir tu primer trabajo en este campo:
Aplicación práctica: Demuestra tu capacidad para tomar conceptos teóricos aprendidos en el curso y aplicarlos a un problema del mundo real. Esto es mucho más impresionante para los empleadores que el simple conocimiento teórico.
Habilidades técnicas: El proyecto le permite desarrollar y mostrar sus habilidades técnicas en áreas como el manejo de datos, la construcción de modelos y la evaluación. Además, los empleadores podrán comprobar tu dominio de herramientas específicas y lenguajes de programación como Python o R.
Logro tangible: Un proyecto es un logro concreto que puedes destacar en tu currículum y en las entrevistas. Te da algo de qué hablar y demuestra tu iniciativa y capacidad para resolver problemas.
Personalización: Puede adaptar el proyecto para alinearlo con sus intereses específicos dentro de la ciencia de datos o el aprendizaje automático, mostrando su pasión por un área en particular.
Aprendizaje práctico: El proceso de construcción de un proyecto le permite aprender haciendo. Te encontrarás con desafíos y tendrás que solucionarlos, mejorando tu comprensión general del campo.
Experimentación: Los proyectos proporcionan un espacio seguro para experimentar con diferentes técnicas y enfoques. Podrás poner a prueba tus ideas y aprender de tus errores antes de aplicarlas en un entorno profesional.
Gestión de proyectos: Elaborar un proyecto requiere habilidades de planificación, organización y gestión del tiempo. Tendrá que definir el alcance, recopilar datos, hacer un seguimiento del progreso y cumplir los plazos.
Contar historias: Al presentar su proyecto, tendrá que explicar su planteamiento, resultados y puntos de vista de forma clara y concisa. Esto perfecciona tus habilidades de comunicación y la capacidad de traducir conceptos técnicos para un público no técnico.
En general, la creación de un proyecto de ciencia de datos y aprendizaje automático te proporciona una ventaja muy completa en el mercado laboral. Demuestra tus habilidades, conocimientos e iniciativa, lo que te convierte en un candidato más atractivo para los puestos iniciales de la ciencia de datos.
A la hora de elegir un conjunto de datos para un proyecto de ciencia de datos, es importante tener en cuenta los siguientes factores:
También puedes preguntar a nuestros mentores por conjuntos de datos que sean conocidos y puedan ayudarte.
Es muy recomendable tener datos de una empresa para la que trabajes, de cualquier empresa que esté dispuesta a proporcionarte datos, o datos del campo en el que quieras trabajar, como la investigación climática por ejemplo. Esto sería muy beneficioso para tu perfil, ya que tendrías un conjunto de datos de la vida real y un caso de predicción de la vida real en tu currículum.
La ingeniería de características es una de las prácticas más desafiantes. Antes de elegir un conjunto de datos, discuta con su profesor y sus compañeros de equipo los retos que puede plantear.
Dado que nos encontramos en un entorno educativo, sus recursos de procesamiento serán limitados. Si eliges conjuntos de datos grandes, tendrás que esperar horas e incluso días antes de obtener resultados útiles. Esto ocurrirá repetidamente. Le recomendamos que valide el tamaño de su conjunto de datos y otras posibles consideraciones de procesamiento con sus mentores.
Kaggle: Kaggle es una plataforma para competiciones y colaboración en ciencia de datos. También cuenta con una gran colección de conjuntos de datos públicos que pueden utilizarse para proyectos de ciencia de datos.
UCI Machine Learning Repository: Este sitio web es un gran recurso para encontrar conjuntos de datos de dominio público que pueden utilizarse en diversos proyectos de ciencia de datos. Los conjuntos de datos están bien documentados e incluyen una gran variedad de temas, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de series temporales.
FiveThirtyEight Datasets: Es un sitio web dedicado al periodismo basado en datos. Los conjuntos de datos de FiveThirtyEight suelen estar relacionados con la actualidad y la política.
Google Public Dataset Search Es una herramienta que permite buscar conjuntos de datos públicos en Internet. La herramienta permite buscar por palabra clave, tema y formato. Es un gran recurso para encontrar conjuntos de datos sobre una gran variedad de temas.
The World Bank Open Data: Proporciona acceso a una gran variedad de datos sobre indicadores de desarrollo, demografía y economía. Estos datos pueden utilizarse para analizar las tendencias de la pobreza o predecir el crecimiento económico.
U.S. Census Bureau: Es un gran recurso para obtener datos sobre la población de Estados Unidos. Los datos incluyen características demográficas, económicas y sociales. Estos datos pueden utilizarse para analizar las tendencias demográficas o predecir los precios de la vivienda.
ESA Open Data: Proporciona acceso a datos de la Agencia Espacial Europea (ESA). Los datos incluyen imágenes de satélite, datos de observación de la Tierra y datos de misiones espaciales. Estos datos pueden utilizarse para analizar el cambio climático o vigilar la deforestación.
National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) - National Centers for Environmental Information (NCEI): Proporciona acceso a una amplia variedad de datos medioambientales. Los datos incluyen datos climáticos, meteorológicos y oceanográficos. Estos datos pueden utilizarse para analizar el cambio climático o predecir patrones meteorológicos.