100Days100Proyects_DataScientist

Este repositorio es un portafolio diseñado específicamente para ayudarte a adquirir las habilidades necesarias para convertirte en un Data Scientist para Binary Brains.

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Proyecto de Portafolio para Data Scientists: Niveles Básico, Intermedio y Avanzado

Nivel Básico (Días 1-20): Fundamentos y Manipulación de Datos

• Introducción a Python para Data Science.
• Manipulación de datos con pandas.
• Visualización de datos con matplotlib.
• Visualización de datos con seaborn.
• Análisis exploratorio de datos (EDA) básico.
• Estadísticas descriptivas con pandas.
• Trabajo con archivos CSV y Excel.
• Limpieza de datos.
• Filtrado y selección de datos con pandas.
• Visualización de datos con gráficos interactivos (por ejemplo, usando plotly).
• Análisis de correlaciones.
• Creación de gráficos de dispersión (scatter plots).
• Histogramas y distribuciones de probabilidad.
• Visualización de series temporales.
• Introducción a la manipulación de fechas y tiempos.
• Introducción a la inferencia estadística.
• Pruebas de hipótesis básicas.
• Regresión lineal simple con scikit-learn.
• Regresión lineal múltiple con scikit-learn.
• Introducción a los modelos de clasificación con scikit-learn.

Nivel Intermedio (Días 21-50): Machine Learning y Modelado Avanzado

• Modelos de clasificación avanzados (por ejemplo, Random Forest, SVM).
• Modelos de regresión no lineal (por ejemplo, Regresión Polinómica).
• Validación cruzada y evaluación de modelos.
• Optimización de hiperparámetros.
• Análisis de componentes principales (PCA).
• Clustering con K-Means.
• Clustering jerárquico.
• Redes Neuronales Artificiales (ANN) con Keras.
• Redes Neuronales Convolucionales (CNN) con Keras.
• Redes Neuronales Recurrentes (RNN) con Keras.
• Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning).
• Procesamiento de lenguaje natural (NLP) básico con nltk o spaCy.
• Construcción de chatbots básicos con nltk o ChatterBot.
• Análisis de sentimiento en texto con nltk o VADER.
• Análisis de tópicos y clasificación de documentos con lda2vec.
• Análisis de redes sociales con NetworkX.
• Detección de anomalías con técnicas estadísticas y de machine learning.
• Sistemas de recomendación con filtrado colaborativo.
• Sistemas de recomendación basados en contenido.
• Implementación de una pipeline de machine learning.

Nivel Avanzado (Días 51-100): Proyectos Especiales y Avanzados

• Creación de un sistema de recomendación en tiempo real.
• Predicción de series temporales (por ejemplo, con LSTM).
• Detección de fraude en transacciones financieras.
• Modelos de detección de objetos en imágenes.
• Análisis de imágenes médicas con Deep Learning.
• Traducción automática de texto con modelos de NLP avanzados.
• Implementación de GANs (Generative Adversarial Networks).
• Proyecto de visión por computadora: clasificación de objetos en imágenes.
• Proyecto de procesamiento de lenguaje natural: generación de texto.
• Creación de un chatbot avanzado con procesamiento de lenguaje natural.

Proyectos Especiales Avanzados (Días 51-100):

• Desarrollo de un sistema de recomendación de música basado en gustos y contexto del usuario.
• Implementación de un sistema de reconocimiento facial con alta precisión.
• Análisis de sentimiento en redes sociales en tiempo real.
• Creación de un sistema de recomendación personalizado para e-commerce.
• Desarrollo de un asistente virtual con capacidades de procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz.
• Creación de un sistema de clasificación de noticias y detección de noticias falsas.
• Desarrollo de un sistema de recomendación de películas basado en preferencias y comportamiento del usuario.
• Análisis de opiniones de productos en tiempo real para una empresa de comercio electrónico.
• Creación de un sistema de reconocimiento de objetos en tiempo real con baja latencia.
• Desarrollo de un sistema de recomendación de libros basado en perfiles de lectura y preferencias.

¡Espero que encuentres estos proyectos útiles y desafiantes para tu desarrollo como Data Scientist! Si tienes preguntas o sugerencias, no dudes en abrir un issue o contactarme. ¡Disfruta explorando y aprendiendo!