A tu propio ritmo

Explora nuestra extensa colección de cursos diseñados para ayudarte a dominar varios temas y habilidades. Ya seas un principiante o un aprendiz avanzado, aquí hay algo para todos.

Bootcamp

Aprende en vivo

Únete a nosotros en nuestros talleres gratuitos, webinars y otros eventos para aprender más sobre nuestros programas y comenzar tu camino para convertirte en desarrollador.

Próximos eventos en vivo

Catálogo de contenidos

Para los geeks autodidactas, este es nuestro extenso catálogo de contenido con todos los materiales y tutoriales que hemos desarrollado hasta el día de hoy.

Tiene sentido comenzar a aprender leyendo y viendo videos sobre los fundamentos y cómo funcionan las cosas.

Buscar en lecciones


IngresarEmpezar
← Regresar a lecciones
  • pandas

  • machine-learning

  • datas-science

  • modeling

Editar en Github

Consejos y herramientas para construir un proyecto de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

¿Por qué crear un proyecto de ciencia de datos y aprendizaje automático para conseguir un primer empleo?

¿Por qué crear un proyecto de ciencia de datos y aprendizaje automático para conseguir un primer empleo?

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:

Demuestra habilidades y conocimientos

  • 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.

Pieza de la cartera

  • 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.

Experiencia de aprendizaje

  • 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.

Habilidades de resolución de problemas y comunicación

  • 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.

Razones por las que fracasa un proyecto de ciencia de datos y aprendizaje automático

El conjunto de datos elegido

A la hora de elegir un conjunto de datos para un proyecto de ciencia de datos, es importante tener en cuenta los siguientes factores:

  • El tamaño y la complejidad del conjunto de datos
  • El tema del conjunto de datos
  • La calidad de los datos
  • La disponibilidad de documentación para el conjunto de datos.

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.

Sobreajuste o infraajuste

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.

Capacidad de procesamiento

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.

Requisitos generales

  • Lo más importante es elegir el conjunto de datos. ¿De qué datos dispones?
  • Para impresionar en ciencia de datos, es bueno implementar predicciones en áreas como la salud (por ejemplo, detección de neumonía) o las finanzas (por ejemplo, detección de fraude, morosidad, etc.).
  • Debes hacer predicciones con datos reales.
  • Realice un análisis descriptivo y muestre sus conclusiones.
  • Construye y despliega una API (o incluso mejor un sitio web) que pueda interactuar con tu modelo para que sea útil para otras personas interesadas o empleadores que quieran validar tu trabajo

¿Dónde encontrar un buen conjunto de datos con el que trabajar?

  • 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.