¿Por qué es importante construir proyectos para conseguir empleo?

Aprende a demostrar qué puedes hacer a través de proyectos concretos.

La búsqueda de empleo en el sector tecnológico puede ser desafiante, especialmente cuando los reclutadores buscan evidencia tangible de habilidades. En este contexto, la construcción de proyectos se convierte en una herramienta esencial para quienes aspiran a destacar en el mercado laboral.

En este artículo exploraremos las razones detrás de esta importancia, y cómo Henry integra el enfoque basado en proyectos en su metodología educativa para potenciar la empleabilidad de los estudiantes y graduados.

La importancia de los proyectos en tu camino profesional

Los proyectos son más que una forma de aprendizaje; son una carta de presentación profesional que permite demostrar tus habilidades en escenarios reales. Estos son los beneficios más destacados:

• Demostrar habilidades técnicas: Los proyectos evidencian tu capacidad para resolver problemas reales usando herramientas y tecnologías relevantes.
• Construir un portafolio competitivo: Este actúa como tu escaparate profesional, mostrando a los reclutadores el impacto de tu trabajo.
• Ganar experiencia práctica: Simulan los desafíos de un entorno laboral, preparando a los estudiantes para trabajar en equipo y resolver problemas.

En Henry, la construcción de proyectos es el núcleo de nuestra metodología, asegurándonos de que cada estudiante se gradúe listo para destacarse en la industria tecnológica.

Ideas para proyectos de análisis de datos

¡No existe un trabajo típico de analista de datos! Esta profesión está presente en todas las áreas de nuestra vida, desde la salud y la educación hasta el marketing y las finanzas. Los datos están a nuestro alrededor, y cada conjunto cuenta una historia esperando ser descubierta.

A continuación, exploraremos una variedad de ideas para proyectos en esta área, diseñadas para diferentes niveles de experiencia, que no solo enriquecerán tu portafolio, sino que también te prepararán para los retos reales del mercado laboral.

👉Si quieres saber más, regístrate hoy en Henry

💡 Extracción de datos web

El web scraping es una técnica que permite extraer datos valiosos de páginas web, como imágenes, reseñas de usuarios o descripciones de productos, para luego transformarlos en un formato estructurado que pueda ser analizado. El web scraping es un excelente punto de partida para quienes desean iniciarse en proyectos de análisis de datos, ya que combina habilidades de programación y manipulación de datos.

Puedes trabajar en proyectos como:

• Reddit: es un repositorio popular para el web scraping debido a la gran cantidad de datos no estructurados disponibles, desde datos cualitativos en publicaciones y comentarios hasta metadatos de usuarios e interacción con cada publicación. Si prefieres no extraer tus propios datos, puedes encontrar conjuntos de datos de Reddit en data.world.
• Bienes raíces: si te interesa el sector inmobiliario, puedes usar Python para extraer datos sobre propiedades inmobiliarias y luego crear un panel para analizar las "mejores" propiedades en función de puntos de datos como impuestos a la propiedad, población, escuelas y transporte público. Hay dos bibliotecas principales de Python para extraer datos: Scrapy y BeautifulSoup. También puedes usar la API de Zillow para obtener datos inmobiliarios e hipotecarios.

💡 Análisis exploratorio de datos (EDA)

El EDA consiste en sondear un conjunto de datos para resumir sus características principales. Ayuda a determinar qué técnicas estadísticas son apropiadas para un conjunto de datos determinado.

Estos son algunos proyectos en los que puede trabajar para mejorar sus conocimientos de EDA:

• Análisis de productos en tiendas en línea: Extrae datos de e-commerce como Amazon o Mercado Libre para comparar precios, analizar reseñas de usuarios y estudiar tendencias de productos más vendidos. Por ejemplo:

¿Qué categorías tienen las mejores calificaciones promedio?

¿Cómo varían los precios de un producto específico a lo largo del tiempo?

• Análisis de productos en tiendas en línea: Extrae datos de e-commerce como Amazon o Mercado Libre para comparar precios, analizar reseñas de usuarios y estudiar tendencias de productos más vendidos. Por ejemplo:

Comparar el desempeño de equipos o jugadores a lo largo de una temporada.

Identificar patrones de juego basados en datos como goles, asistencias o tiempo de posesión.

💡 Visualización de datos

La visualización de datos es la representación gráfica de información y datos, diseñada para comunicar tendencias, valores atípicos y patrones de manera clara y efectiva. Es una habilidad clave para los analistas de datos, ya que permite presentar información compleja de forma accesible, ayudando a equipos técnicos y no técnicos a tomar decisiones informadas.

Algunos proyectos con los que podrías empezar son:

• Mapas de calor de tráfico vehicular: Usa datos de tráfico de tu ciudad, disponibles en APIs de transporte o Google Maps, para modelar patrones de congestión.
• Tendencias históricas: Crea visualizaciones que muestren cómo evolucionaron las industrias clave en los últimos 50 años.

💡 Análisis de sentimientos

El análisis de sentimientos (también conocido como “minería de opiniones”) implica el uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN) para determinar qué piensan las personas sobre un producto, una figura pública o un partido político, por ejemplo. A cada entrada se le asigna una puntuación de sentimiento, que la clasifica como positiva, negativa o neutral. Definitivamente querrás perfeccionar esta habilidad para conseguir un trabajo en el análisis de datos.

Estos son algunos ejemplos con los que podrías empezar a trabajar:

• Análisis de Twitter: Clasifica tweets según su polaridad (positiva, negativa, neutral) usando TextBlob o Microsoft Azure.
• Reseñas de Google: Usa la API de Google My Business para analizar opiniones sobre aplicaciones o servicios específicos.

👉¿Quieres saber más? Descubre cómo es el día a dia de un estudiante de Henry

Proyectos de nivel intermedio en análisis de datos

Para quienes buscan avanzar en su carrera de análisis de datos, el siguiente paso es dominar áreas clave como minería de datos, recopilación y limpieza de datos, y visualización avanzada.

Estos proyectos te ayudarán a fortalecer tu portafolio y demostrar competencias técnicas que son esenciales en roles de nivel intermedio:

Minería de datos y ciencia de datos

La minería de datos convierte datos sin procesar en información útil, revelando patrones y conocimientos ocultos.

Estos son algunos proyectos prácticos:

1. Reconocimiento de voz: Diseña un programa que convierta palabras habladas en texto utilizando herramientas como TensorFlow, SpeechRecognition o Watson Developer Cloud.

Por ejemplo: Crear una aplicación que transcriba reuniones en tiempo real para optimizar la productividad.

1. Sistema de recomendación de anime: Usa un conjunto de datos de Kaggle con preferencias de usuarios para desarrollar un motor de recomendación que sugiera programas similares basados en reseñas, personajes o sinopsis.

Por ejemplo: Un sistema que clasifique animes por géneros y popularidad para personalizar la experiencia del usuario.

1. Chatbots: Construye un chatbot que pueda responder preguntas frecuentes o realizar tareas específicas usando librerías como NLTK en Python.

Por ejemplo:  Un chatbot que brinde asistencia básica para la configuración de dispositivos electrónicos o servicios bancarios.

Recopilación, limpieza y visualización de datos

La recopilación de datos implica reunir y procesar información de diversas fuentes. En este tipo de proyectos se deben demostrar habilidades en la limpieza y presentación de estos datos.

1. Análisis de entrenamiento con Apple Watch: Usa datos recopilados por un Apple Watch, como frecuencia cardíaca o calorías quemadas, para crear visualizaciones atractivas que resuman la actividad física diaria o semanal.

Por ejemplo: Un dashboard interactivo que compare el desempeño físico entre semanas y destaque tendencias.

1. Integración de datos climáticos y sociales: Recopila información de APIs como OpenWeather y combina datos climáticos con indicadores sociales para encontrar correlaciones.

Por ejemplo:  Analizar cómo las condiciones climáticas afectan la productividad en diferentes regiones.

1. Monitoreo de reseñas de productos: Extrae datos de reseñas de plataformas como Amazon para identificar tendencias en la satisfacción del cliente.Por ejemplo: Visualizar cómo las valoraciones de un producto varían en función de la región o las características destacadas.

Beneficios de trabajar en proyectos de nivel intermedio

✅Aplicar conocimientos avanzados: Estos proyectos te permiten consolidar habilidades técnicas y trabajar en problemas más desafiantes.

✅Desarrollar soluciones personalizadas: Crear proyectos únicos muestra tu creatividad y capacidad para resolver problemas reales.

✅Enriquecer tu portafolio: Proyectos bien documentados y visualmente impactantes son atractivos para los reclutadores.

Al abordar proyectos como estos, no solo mejorarás tus competencias, sino que también ganarás experiencia que te posicionará como un candidato destacado en roles de análisis de datos de nivel intermedio.

Proyectos de nivel avanzado en análisis de datos

Los proyectos avanzados en aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural (NLP) no solo son desafiantes, sino que también son altamente valorados en roles de análisis de datos de nivel superior. Estos proyectos demuestran habilidades en el manejo de algoritmos avanzados, modelado predictivo y análisis de datos complejos.

El aprendizaje automático permite a las computadoras realizar predicciones continuas basadas en datos históricos, sin necesidad de programación explícita.

Algunos proyectos clave incluyen:

1. Detección de fraudes: Crea un modelo que identifique transacciones fraudulentas en tiempo real. Utiliza herramientas como Amazon SageMaker para entrenar algoritmos supervisados y no supervisados, y luego implementa el modelo mediante puntos de conexión administrados.

Por ejemplo: Detectar actividades sospechosas en transacciones con tarjetas de crédito para bancos y sistemas de pago.

1. Sistema de recomendación de películas: Desarrolla un motor de recomendación utilizando datos de preferencias de usuarios y su historial de navegación. Puedes usar el conjunto de datos de MovieLens para experimentar con algoritmos de filtrado colaborativo.

Por ejemplo: Recomendar películas personalizadas según los géneros favoritos de los usuarios o las calificaciones que han otorgado.

1. Personalización de Netflix: Diseña un sistema de recomendación avanzado inspirado en plataformas como Netflix, utilizando filtrado colaborativo y clasificación basada en características como género, actores y calificaciones de IMDb.

Por ejemplo: Construir un algoritmo que sugiera series y películas a partir de datos de usuarios disponibles públicamente.

1. Predicción de la calidad del vino: Usa clasificadores avanzados para predecir la calidad del vino basándote en características químicas como acidez y densidad.

Este proyecto en Kaggle utiliza modelos como:

• Clasificador de bosque aleatorio.
• Clasificador de gradiente descendente estocástico.
• Clasificador de vectores de soporte (SVC).
  Además, puedes usar bibliotecas como Pandas y Numpy para el manejo de datos y Seaborn o Matplotlib para visualizaciones atractivas.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

El NLP permite a las máquinas comprender y analizar el lenguaje humano, abriendo una amplia gama de posibilidades en proyectos de análisis de texto.

Aquí algunos ejemplos:

1. Análisis de sentimientos en redes sociales
   Crea un modelo que clasifique publicaciones de redes sociales como positivas, negativas o neutrales. Usa librerías como NLTK o TextBlob en Python para procesar el texto y determinar polaridad.

Por ejemplo: Analizar la percepción pública sobre una marca o evento utilizando tweets o comentarios.

1. Traducción automática de noticias: Diseña un sistema que traduzca noticias en tiempo real. Usa herramientas como HuggingFaceTransformers para implementar modelos de traducción y despliega el sistema con interfaces como Gradio.

Por ejemplo: Traducir artículos entre diferentes idiomas para un medio de comunicación.

1. Clasificación de texto y detección de duplicados: Utiliza modelos de NLP para clasificar preguntas similares en plataformas como Quora o para limpiar datos de texto eliminando duplicados.

Por ejemplo: En un conjunto de datos de Quora, identifica preguntas duplicadas para mejorar la experiencia del usuario.

1. Reconocimiento de entidades nombradas (NER): Implementa un modelo que identifique nombres, ubicaciones, organizaciones y otros elementos en texto no estructurado.Por ejemplo: Extraer entidades clave de contratos legales para agilizar procesos en bufetes de abogados.

Beneficios de estos proyectos

✅Diferenciación en el mercado laboral: Estos proyectos demuestran que puedes trabajar con tecnologías avanzadas y resolver problemas complejos.

✅Impacto práctico: Desde mejorar la experiencia del usuario hasta prevenir fraudes, estos proyectos tienen aplicaciones reales en diversos sectores.

✅Dominar herramientas y librerías: Al trabajar en estos proyectos, aprenderás a usar herramientas como TensorFlow, PyTorch, Pandas, Numpy y más, fortaleciendo tu perfil técnico.

En Henry, integramos estos enfoques en nuestra metodología educativa para preparar a los estudiantes no solo para los retos actuales, sino también para liderar el futuro de la tecnología.

Habilidades clave para proyectos de análisis de datos

Independientemente de tu nivel de experiencia, siempre hay áreas en las que puedes mejorar para destacar en el análisis de datos.

Aquí te presentamos algunas habilidades esenciales que deberías considerar desarrollar a través de tus proyectos:

• SQL: es fundamental para gestionar y consultar bases de datos. Permite almacenar, recuperar y modificar información de manera eficiente. Aprende más sobre SQL en nuestro blog.
• Microsoft Excel: Aunque existen herramientas más avanzadas, Excel sigue siendo una herramienta poderosa para manipular y analizar datos. Desde funciones básicas como SUMAR.SI hasta el uso de tablas dinámicas o BUSCARV, Excel facilita cálculos rápidos y ordena grandes volúmenes de información.
• Programación: Aunque no necesitas ser un experto en programación, aprender lenguajes como Python o R es invaluable. Estas herramientas te permiten aplicar técnicas avanzadas, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, que enriquecen significativamente tus análisis.
• Aprendizaje automático, inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural (NLP): Estas competencias avanzadas te permiten ir más allá de los análisis descriptivos y explorar patrones, realizar predicciones o procesar texto de forma automática. Aunque no siempre son un requisito, desarrollar proyectos que integren aprendizaje automático puede diferenciarte en el mercado laboral.

Enfocar tus proyectos en estas áreas no solo te ayudará a mejorar tus habilidades técnicas, sino que también demostrará a los empleadores tu capacidad para abordar problemas complejos de manera eficaz.

Estudiar en Henry no es solo una experiencia educativa; es una preparación integral para la vida laboral en tecnología. El día a día de un estudiante incluye no solo el aprendizaje técnico, sino también el desarrollo de habilidades blandas y la oportunidad de colaborar en proyectos de alto impacto.

Si estás listo para construir un futuro prometedor en tecnología, ¡Aplica en Henry ahora y acelera tu carrera tech!