Impresionantes proyectos de ciencia de datos para destacar en tu portfolio

Muchas veces cuando estamos formándonos en algo nuevo o acabamos de terminar de profesionalizarnos en alguna disciplina, nos encontramos ante el mismo problema: encontrar un empleo.

Para ello, dentro de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, los profesionales destacan de entre el resto de candidatos presentando a los recruiters un buen portfolio de proyectos a modo de carta de presentación.

El objetivo del portfolio es decir al entrevistador: mira yo soy este y mira lo que sé hacer.

Por eso en este artículo te ayudaremos a que introduzcas en tu portfolio algunos de los siguientes proyectos para que impresiones y destaques positivamente en tus futuras entrevistas laborales.

Mejores proyectos de ciencia de datos para destacar en una entrevista:

1. Generación de Texto con Inteligencia Artificial:

Implementa un modelo de lenguaje de inteligencia artificial para generar texto realista y coherente. Puedes hacerlo de la siguiente manera:

• Paso 1: Recopila un corpus de texto adecuado para entrenar el modelo, como libros, artículos o cualquier otro tipo de texto coherente.

• Paso 2: Pre-procesa los datos, eliminando puntuaciones, palabras irrelevantes y aplicando tokenización para dividir el texto en unidades más pequeñas.

• Paso 3: Elige una arquitectura de modelo de lenguaje, como GPT-3 o una RNN con LSTM, y entrena el modelo en el corpus de texto pre-procesado.

• Paso 4: Evalúa el rendimiento del modelo generando texto y verificando su coherencia y calidad.

• Paso 5: Crea una interfaz simple para que los usuarios interactúen con el modelo y generen texto personalizado.

Muy útil para la creación de chatbots avanzados, redacción automática de contenido, asistentes virtuales con respuestas coherentes y naturales, etc.

2. Recomendador de películas interactivo:

Diseña un sistema de recomendación de películas que no sólo sugiera películas basadas en preferencias del usuario, sino que también permita a los usuarios interactuar con el sistema y refinar las recomendaciones en tiempo real.

Esto lo podrías hacer siguiendo estos pasos:

• Paso 1: Adquiere un conjunto de datos de películas con sus características (género, actores, director, etc.) y reseñas de usuarios.

• Paso 2: Construye un modelo de recomendación, como un filtrado colaborativo o un modelo basado en contenido, que sugiera películas en función de las preferencias del usuario.

• Paso 3: Diseña una interfaz de usuario interactiva que permita a los usuarios calificar películas y ajustar sus preferencias.

• Paso 4: Implementa la lógica que actualice las recomendaciones en tiempo real en función de las interacciones del usuario.

• Paso 5: Evalúa el rendimiento del recomendador y asegúrate de que sea capaz de mejorar sus sugerencias con el tiempo.

Puede emplearse para plataformas de entrenamiento que personalizan recomendaciones de películas y series, mejora de la experiencia de usuario en servicios de streaming, etc.

3. Detección de emociones en vídeo.

Desarrolla un modelo de aprendizaje profundo (deep learning) que pueda detectar y clasificar emociones en rostros humanos en vídeos.

Puedes usar bibliotecas como OpenCV y TensorFlow para realizar este proyecto, pero si quieres saber cómo, estos son los pasos que puedes seguir:

• Paso 1: Obtén un conjunto de datos de videos etiquetados con emociones faciales, como felicidad, tristeza, enojo, etc.

• Paso 2: Utiliza bibliotecas como OpenCV para extraer cuadros (frames) de los videos y procesarlos para resaltar los rostros.

• Paso 3: Entrena un modelo de aprendizaje profundo, como una CNN, en los datos procesados para reconocer y clasificar las emociones faciales.

• Paso 4: Implementa la detección de emociones en tiempo real utilizando la cámara de un dispositivo o el acceso a un archivo de video.

• Paso 5: Asegúrate de que el modelo sea capaz de manejar diferentes condiciones de iluminación y ángulos de cámara.

Se puede utilizar para aplicaciones de análisis emocional de marketing, investigación psicológica, detección de emociones en videoconferencias para adaptar respuestas, etc.

4. Predicción de precios de propiedades con imágenes satelitales.

Utiliza datos de imágenes satelitales y técnicas de aprendizaje profundo para predecir los precios de propiedades inmobiliarias.

Este proyecto combina la visión por computadora con técnicas de regresión.

Los pasos que puedes seguir para hacerlo son:

• Paso 1: Recopila datos de imágenes satelitales y datos de precios de propiedades en una región específica.

• Paso 2: Procesa las imágenes para extraer características relevantes que puedan influir en el precio de las propiedades, como la proximidad a parques, transporte público, etc.

• Paso 3: Entrena un modelo de aprendizaje profundo, como una CNN, para predecir los precios de las propiedades basándose en las características extraídas de las imágenes.

• Paso 4: Evalúa el rendimiento del modelo utilizando métricas de regresión y verifica su capacidad para generalizar a nuevas propiedades.

• Paso 5: Visualiza las predicciones en un mapa interactivo para una mejor presentación.

Es una herramienta verdaderamente útil para tasadores inmobiliarios, para la ayuda en la toma de decisiones de inversores, para el análisis de mercado, etc.

5. Clasificación de sonidos de animales.

Crea un clasificador de sonidos que pueda identificar diferentes especies de animales según sus vocalizaciones.

Pues aplicar modelos de aprendizaje profundo como redes convolucionales (CNN)para este emocionante proyecto.

• Paso 1: Recopila un conjunto de datos de grabaciones de sonidos de diferentes especies de animales.

• Paso 2: Pre-procesa los datos para asegurarte de que todas las grabaciones tengan la misma duración y estén en el mismo formato.

• Paso 3: Utiliza una CNN u otro modelo de aprendizaje profundo para entrenar un clasificador capaz de distinguir entre diferentes sonidos de animales.

• Paso 4: Evalúa el modelo utilizando métricas de clasificación y realiza análisis de errores para comprender las dificultades del clasificador.

• Paso 5: Crea una interfaz donde los usuarios puedan grabar sonidos y obtener predicciones sobre qué especie animal podría ser.

Se puede emplear para el monitoreo de la biodiversidad, detección de especies invasoras, sistemas de alerta temprana para situaciones de peligro, etc.

6. Detección de objetos en imágenes médicas.

Utiliza algoritmos de detección de objetos para identificar y localizar anomalías médicas en imágenes como radiografías o resonancias magnéticas.

Los pasos que puedes seguir para llevarlo a cabo son:

• Paso 1: Obtén un conjunto de datos de imágenes médicas etiquetadas con  la ubicación de las anomalías.
• Paso 2: Utiliza técnicas de procesamiento de imágenes para pre-proccesar las imágenes médicas y resaltar las regiones de interés.
• Paso 3: Entrena un modelo de detección de objetos como una CNN para localizar y clasificar las anomalías en imágenes médicas.
• Paso 4: Evalúa el rendimiento del modelo utilizando métricas de detección y análisis de errores para comprender su confiabilidad.
• Paso 5: Crea una interfaz que permita a los profesionales de la salud cargar imágenes y obtener resultados de detección de objetos en tiempo real.

Esto es de utilidad para la asistencia en diagnóstico médico, detección temprana de enfermedades, mejora de la interpretación de exámenes médicos, etc.