Puedes utilizar estos conjuntos de datos públicos para realizar limpieza de datos, análisis exploratorio de datos (EDA), previsión, crear visualizaciones/paneles, identificar información, etc., y agregar estos proyectos a su cartera 🤩

Gracias a estos conjuntos de datos podrás mejorar, crear y participar en nuevos proyectos que te darán más experiencia en el Mundo TI.

Conjuntos de datos públicos que puedes aprovechar para proyectos

• Datos 🏠 abiertos de Airbnb

https://lnkd.in/dHuUizPx

Este conjunto de datos describe la actividad de anuncios de casas de familia en Ciudad de Nueva York

• Detección de fraudes con tarjetas de 💳 crédito

https://lnkd.in/eFTsZDCW

Transacciones de tarjetas de crédito anonimizadas etiquetadas como fraudulentas o genuinas.

• Las mejores canciones de Spotify de 2010 a 2019 🎵 

https://lnkd.in/deXZZtmz

• Pronóstico de ventas en 📈 tiendas Walmart

https://lnkd.in/eVT6h-CT

Utilice los datos históricos de rebajas para predecir las ventas en la tienda

• Películas y programas de 📺 televisión de Netflix

https://lnkd.in/eZ3cduwK

Listados de películas y programas de televisión en Netflix – Actualizados regularmente

• Listados de empleos de analista de datos de 💼 LinkedIn

https://lnkd.in/ezqxcmrE

Más de 8400 filas de puestos de trabajo de analista de datos de EE. UU., Canadá y África.

• Las 50 mejores cadenas de comida rápida en EE. UU. 🍗

https://lnkd.in/esBjf5u4

Las características clave de este conjunto de datos son: cadenas de comida rápida, ventas en todo el sistema de EE. UU. (millones – dólares estadounidenses), ventas promedio por unidad (miles – dólares estadounidenses), tiendas franquiciadas, tiendas de la empresa, unidades totales de 2021, cambio total de unidades desde 2020.

• Previsión de ventas 📚 de libros

https://lnkd.in/eXHN2XsQ

Ventas previstas de 8 títulos de libros en 2418 ubicaciones

• Análisis 📊 de la personalidad del cliente

https://lnkd.in/dCUxP55N

Un análisis de la personalidad del cliente ayuda a una empresa a modificar su producto en función de sus clientes objetivo de diferentes tipos de segmentos de clientes.

• Predicción 🔎 de ofertas de empleo reales / falsas

https://lnkd.in/e5SDDW9G

Este conjunto de datos contiene 18 mil descripciones de puestos de trabajo, de las cuales unas 800 son falsas. Los datos consisten tanto en información textual como en metainformación sobre los trabajos. 

Créditos: Gina Acosta (la información de los conjuntos de datos fue levantada desde su Linkedin)

El conjunto de datos se puede utilizar para crear modelos de clasificación que pueden aprender las descripciones de trabajo que son fraudulentas.

Continúa con tu formación en el Mundo TI a través de un bootcamp, que te permitirá aprender en corto tiempo sobre tecnología o reconvertir tu carrera para que lleves al siguiente nivel tus conocimientos en carreras donde los sueldos nunca bajan.

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