Los 16 mejores proyectos de ciencia de datos en Python que debes conocer

La ciencia de datos es un campo de la informática de rápido crecimiento con una gran variedad de aplicaciones en el mundo moderno. La ciencia de datos es una combinación de matemáticas, estadísticas y algoritmos computacionales. Python, de lejos, ha demostrado ser uno de los mejores lenguajes de programación en los que se utilizan algoritmos de ciencia de datos. Echemos un vistazo a los proyectos de ciencia de datos más notables creados en Python.

Principales proyectos de ciencia de datos en Python

1. Predecir las necesidades de acceso a la computadora de los empleados

En este proyecto de ciencia de datos en Python, los científicos de datos deben administrar el nivel de acceso a los datos que se le debe dar a un empleado en una organización porque hay una cantidad considerable de datos que se pueden usar indebidamente considerando el rol de un empleado en la compañia.

El acceso a los recursos y datos de la empresa debe estar limitado de acuerdo con el rol de un empleado. Usando Data Science, uno puede construir un modelo de acceso automático que minimizará la participación humana requerida para revocar o otorgar acceso al empleado y se hará automáticamente.

2. Motor de recomendaciones musicales

En este proyecto de ciencia de datos, un desarrollador necesita crear un sistema de recomendación de música donde sea más probable que el usuario la escuche. Se realiza prediciendo las posibilidades de que el usuario vuelva a escuchar la canción después de que se active su primer evento de escucha observable dentro de una ventana de tiempo.

3. Cree un clasificador de imágenes para la identificación de especies de plantas

El objetivo principal de este proyecto es clasificar e identificar la planta en diferentes especies de plantas utilizando las imágenes de las plantas. La textura, el margen, la forma y las características de las plantas deben clasificarse con precisión en diferentes especies de plantas.

4. Reconocimiento de la actividad humana utilizando un conjunto de datos de teléfonos inteligentes

En este proyecto de ciencia de datos, un desarrollador necesita construir un sistema de clasificación en el que las actividades físicas de los humanos deben identificarse con precisión. Los datos se registran utilizando un teléfono inteligente que contiene sensores de inercia integrados en diferentes participantes del estudio. El objetivo principal de este proyecto de ciencia de datos es clasificar las actividades en uno de los eventos realizados, como acostarse, pararse, sentarse, bajar escaleras, subir escaleras, caminar.

5. Sugerencia de precio del producto

En este proyecto de ciencia de datos, se debe construir un algoritmo de aprendizaje automático que pueda predecir automáticamente los precios correctos de los productos. Estos precios de productos deben sugerirse utilizando detalles como la condición del artículo, el nombre de la marca, el nombre de la categoría del producto, etc.

6. Realización de modelos de series temporales

En este proyecto de ciencia de datos, será necesario realizar pronósticos de series temporales al predecir el requisito de electricidad para una casa en particular. La herramienta de código abierto llamada Prophet es la respuesta perfecta. The Prophet es una herramienta de pronóstico creada y utilizada para pronosticar tendencias en el modelado de series temporales y futuras.

7. Detección de fraude con tarjetas de crédito como problema de clasificación

Este proyecto incluye la predicción de fraude en transacciones con tarjetas de crédito utilizando el conjunto de datos transaccionales y modelos predictivos. Debido al número cada vez mayor de transacciones fraudulentas todos los días, la institución financiera necesita predecir la transacción fraudulenta reconociendo el patrón.

8. Predecir el significado de los pares de preguntas de Quora usando PNL en Python

Hay muchas veces en quora que diferentes usuarios publican dos o más preguntas similares con el mismo significado o intención que se escriben con diferentes palabras. El objetivo principal de este proyecto de ciencia de datos es predecir qué dos preguntas de quora diferentes tienen el mismo propósito.

Esto se hace usando Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Habrá múltiples preguntas con la misma intención, pero solo se requiere una misma respuesta para todas esas preguntas similares. Para evitar preguntas y respuestas duplicadas, Quora utiliza un algoritmo de aprendizaje automático que puede resolver este tipo de problemas en el mundo real. Lea más sobre las aplicaciones de la PNL.

9. Análisis predictivo basado en el cliente para encontrar la siguiente mejor oferta

En este proyecto de aprendizaje automático, el desarrollador deberá construir un modelo que pueda predecir el monto de compra del cliente frente a varios productos. De esta forma, una empresa puede crear ofertas personalizadas al cliente frente a diferentes productos.

Todas las empresas quieren comprender el comportamiento de compra de un cliente y este tipo de proyecto de aprendizaje automático les resulta muy útil. Se generan muchos datos en ocasiones especiales de ventas como el Black Friday. Esto incluye información como el monto de la compra, la categoría del producto, la identificación del producto, los detalles del producto, la ciudad actual del cliente, el tipo de ciudad en la que se hospeda el cliente, el estado civil del cliente, el sexo del consumidor, la edad del consumidor, la demografía del cliente, etc. Todos los datos se utilizan para ofrecer al cliente la siguiente oferta, que es más probable que un cliente compre.

10. Proyecto de ciencia de datos de recomendaciones de hoteles de Expedia

En este proyecto de ciencia de datos, uno tiene que predecir y recomendar el hotel al cliente donde es más probable que reserve y se hospede. El objetivo principal de este proyecto de ciencia de datos es predecir el resultado de la reserva para un consumidor en función de los atributos asociados con el evento del usuario y sus atributos de búsqueda.

11. Predicción del incumplimiento de pago

El objetivo principal de este proyecto es automatizar el proceso de elegibilidad de préstamos en tiempo real en función de los detalles de los clientes proporcionados. Uno tiene que predecir quién es elegible para el préstamo y quién probablemente no en base a información como Historial de Crédito, Monto del Préstamo, Ingresos, Número de Dependientes, Educación, Estado Civil y Género.

12. Proyecto de ciencia de datos en Python sobre la predicción de ventas de BigMart

En este proyecto de ciencia de datos de Python, un científico de datos deberá averiguar las ventas de cada producto en una tienda Big Mart determinada utilizando el modelo predictivo. Será necesario construir un modelo predictivo para la predicción mediante la comprensión de las propiedades de las tiendas y los productos. Las características de las tiendas y los productos juegan un papel vital en el aumento de las ventas del producto.

13. Desafío-Predicción de recomendación de trabajo

En este proyecto de ciencia de datos en Python, el objetivo principal de un desarrollador es construir un modelo de aprendizaje automático para predecir qué usuario de trabajo solicitará un trabajo. La información como el historial laboral, la demografía y las solicitudes anteriores se utilizan para hacer la predicción de la solicitud de empleo.

Los portales de trabajo requieren un mejor motor de recomendación de trabajo para crear más valor para su empresa donde un usuario pueda encontrar fácilmente el trabajo que necesita. Estas empresas quieren mejorar sus algoritmos de recomendación de trabajo, que es una parte integral de su negocio y mejorar la experiencia del usuario.

14. Clasificación de dígitos escritos a mano usando el conjunto de datos MNIST

En este proyecto de ciencia de datos del lenguaje python, un desarrollador deberá crear un modelo en el que se use una imagen de un solo dígito escrito a mano para determinar cuál es ese dígito. Será necesario utilizar técnicas de reconocimiento de imágenes y un algoritmo de aprendizaje automático para determinar con precisión los dígitos escritos a mano. El desarrollador debe centrarse en aumentar la tasa de precisión de la predicción del dígito.

15. Explore los datos de salarios de los empleados de la ciudad de San Francisco

En este proyecto de ciencia de datos en Python, un científico de datos deberá comprender el funcionamiento del gobierno de la ciudad analizando el tipo de empleados que emplea y cuánto se les compensa. Esto se logra mediante el uso de conjuntos de datos que contienen información como el nombre, el cargo, la compensación otorgada por el período, etc.

16. Solución de desafío de predicción de compra de seguros para todos los estados

En este proyecto de ciencia de datos, será necesario predecir la póliza de seguro de automóvil que es más probable que compre un cliente después de recibir varias cotizaciones. La predicción debe realizarse utilizando información como el historial de cotizaciones y la cobertura del seguro. Obtenga más información sobre las aplicaciones de la ciencia de datos en la industria bancaria y de seguros.

Conclusión

Estos son algunos de los mejores proyectos de ciencia de datos desarrollados con Python. Esperamos que este artículo haya sido informativo para usted.

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