proyectos de Ciencia de Datos

Bienvenido a la sección de Proyectos finales de cursada. En esta sección decidimos compartir algunas de las exposiciones del proyecto final de cursada de nuestros estudiantes.

Queremos acercar la ciencia de los datos a la sociedad, especialmente por su importancia y popularidad en este momento y en un futuro próximo. Es nuestra pasión, y esperamos que estas presentaciones te animen a sumergirte en el apasionante mundo de la ciencia de los datos.

Cada una de las herramientas utilizadas en la ciencia de datos, incluyendo el big data, la minería de datos, el aprendizaje automático, la analítica de datos, la inteligencia artificial y la inteligencia empresarial, se abordarán en estos proyectos.

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Proyectos finales de cursada

Aplicación de la ciencia de datos al campo de estudio del suicidio

Este trabajo consiste en aplicar algunas herramientas de data science, con el objetivo de analizar las conductas suicidas que manifestaron algunos adolescentes de la ciudad de Córdoba, en 2021, durante la pandemia del Covid-19. A partir de la utilización de Python, se diseñaron algunas regresiones logísticas y algunos árboles de clasificación, con el propósito de analizar a la base de datos y construir modelos predictivos.

Predicción de plantas solares fotovoltaicas y plantas eólicas

Los objetivos de este proyecto son: Crear un modelo que reconozca a partir de factores climáticos y solares de la ubicación de otras plantas del mundo, la conveniencia de colocar una planta de generación eólica o fotovoltaica en una determinada latitud y longitud. Crear modelos que estimen la generación anual esperada del tipo de planta previamente predicha variando la capacidad de la planta.

Aplicación de Minería de Texto a la categorización de delitos

En este proyecto se desea, a partir del relato de un hecho delictivo poder predecir a cuál tipo de delito corresponde. Los delitos son acciones o conductas contrarias a la ley. Esas acciones o conductas afectan bienes que la ley quiere proteger, como la vida, la libertad, la propiedad, etc.

Clasificación por el método K-means y PCA de la calidad de agua del Río de la Plata

Este proyecto tiene la finalidad de realizar una clasificación por el método K-means y PCA, de la calidad del agua de la franja costera del Río de la Plata. Los datos provienen de un conjunto de relevamientos trimestrales (2013- 2022) que miden los parámetros fisicoquímicos y microbiológicos de la franja costera (lado argentino) del Río de la Plata realizada por el Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible en conjunto con los Municipios que integran la Red de Intercambio de Información de los Gobiernos Locales (RIIGLO).

Análisis de consumidores en una heladería y Instacart Market Basket Analysis

1) El objetivo del trabajo será analizar datos de ventas de una cadena de heladerías para buscar información sobre el consumo y comportamiento de sus clientes. A partir de estos resultados, sugerir mejoras que se traduzcan en términos económicos para el negocio.
2) Instacart, es una empresa de e-commerce que recoge y entrega productos de comestibles con más de 500 millones de productos y 40000 tiendas, opera en EE.UU. y Canadá. Instacart proporciona una mejora en experiencia de sus clientes ofreciéndoles sugerencias basados en los productos pedidos anteriormente, determinando cuales son los más probable que vuelvan a pedir.

Cartera de inversión bolsa colombiana por medio de algoritmos genéticos en R

Tema: CARTERA DE INVERSIÓN BOLSA COLOMBIANA POR MEDIO DE ALGORITMOS GENÉTICOS EN R Introducción: Por medio de algoritmos genéticos realizaremos la construcción de una cartera de inversiones que asegure un rendimiento mínimo de 5% anual con el menor riesgo posible.

Análisis clasificatorio y temporal sobre robo/hurto y recupero de vehículos en la Argentina

Presentación del Proyecto final de cursada de Sergio Hernan Vazquez. Tema: Análisis clasificatorio y temporal sobre robo/hurto y recupero de vehículos en la Argentina. Fuente: DNRPA

Detección de Somnolencia aplicando Visión de Computadora

Proyecto: Ciencia de Datos aplicado a prevención de Riesgos. Expositor: Alex Arratia. INTRODUCCIÓN: El 24% de los accidentes de trayecto se relacionan con problemas de sueño. Chile tiene las cifras promedio más bajas del mundo, con 7 horas, 8 minutos de sueño. Se sitúa como el país de América Latina con peor calidad del sueño.

Algoritmo de identificación de perfiles de usuarios fraudulentos

El caso de estudio sobre el que se estructura este proyecto es la detección de perfiles de usuarios fraudulentos en el contexto de una operación de q-commerce. Se busca desarrollar un algoritmo que predice si un usuario tiene tendencia a cometer fraude o no.

Aplicación de Data Science en Incendios Forestales

En este proyecto se demostró cómo usamos herramientas de ciencia de datos para predecir las partes de un bosque natural que son más sensibles a caer víctimas de incendio, de manera de poder concentrar los recursos de alerta en esa zona.

Predicción en la demora de vuelos en el aeropuerto

El proyecto en cuestión tiene por objeto predecir si un vuelo del Aeropuerto Internacional Ezeiza puede llegar a sufrir una demora teniendo en cuenta un cronograma real correspondiente al mes de enero de 2020. El tipo de vuelo (arribo o partida), la aerolínea, el aeropuerto de origen-destino y el día de la semana son algunos de los parámetros que fueron tenidos en cuenta a la hora del análisis.

Análisis Predictivo del Material

Ver presentación

La intención de este proyecto es elaborar un modelo predictivo que permita predecir con un alto grado de precisión si un ticket, correspondiente a una transferencia de barriles desde una refinería a través de una pipeline en Estados Unidos, pertenece a la categoría de Crudos o a alguno de sus Derivados.

IA aplicada a las finanzas – RoboAdvisor – Decision Tree

Los asesores robóticos crean y gestionan carteras de inversión a través de procesos automatizados. El objetivo es crear una cartera de inversión personalizada para cada cliente, que tenga en cuenta las preferencias de cada usuario, sus conocimientos, su experiencia, sus objetivos y demás cuestiones que determinan su perfil de riesgo, para desvincularlos del proceso de montaje de su cartera de inversiones y su reequilibrio en el tiempo.

Modelo no supervisado de clasificación – Mobile Device Clustering

Objetivo Principal: encontrar jugadores con una alta probabilidad de convertirse en payers (realizar al menos 1 compra dentro del juego). Principal Problema: desconocimiento total de características del jugador cuando recién comienza a jugar.

Aplicación de Montecarlo a la optimización y seguimiento de un proceso de auditoría médica en Chile

Enrique Escobar nos explica como usó el análisis de Montecarlo para estimar las probabilidades de fracaso del trámite en función del estado del mismo y el tiempo transcurrido para disparar intervenciones que agilicen el proceso y contengan los costos de una compañía aseguradora de los riesgos del trabajo

Aplicar el método Montecarlo para juzgar los proyectos de inversión en Agro

A principios de 2018 decidí cambiar de rumbo y comencé a trabajar en agricultura de precisión con drones. Esto me llevó a la necesidad de analizar imágenes tanto RGB como multiespectrales y rápidamente me di cuenta de la importancia de la ciencia de datos para automatizar procesos y así decidí retomar la programación! Actualmente estoy trabajando en simulaciones y en el desarrollo de modelos de estimación de rendimientos de cultivos.

Aplicación de data science en finanzas

Presenta un ejemplo práctico real sobre la aplicación de data science en la industria financiera.

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