Uno de los mayores bloqueos de los aspirantes a ciencia de datos es este:
“Sé teoría, pero no sé cómo hacer un proyecto propio”.
Si nunca has trabajado en el sector, es normal que te preguntes:
- ¿De dónde saco los datos?
- ¿Qué tema elijo?
- ¿Qué técnica aplico…?
- ¿Cómo lo presento después?
La buena noticia es que no necesitas experiencia previa para empezar.
Lo que necesitas es una estructura clara y sencilla que te guíe.
En este artículo voy a mostrarte cómo diseñar tu primer proyecto de ciencia de datos paso a paso, incluso si partes desde cero.
Paso 1 – Escoge una temática y una pregunta
Tu primer proyecto tiene que estar alineado con lo que te dedicas o en la temática que te quieres dedicar.
Por ejemplo:
- Si quieres trabajar en marketing, analiza datos de campañas y clientes.
- Si te interesa el deporte, crea un proyecto sobre rendimiento de jugadores.
- Si apuntas a finanzas, trabaja con datos simulados de inversiones.
El truco es empezar con una pregunta concreta, que tenga relevancia para tu temática, tu sector, tu trabajo, como por ejemplo:
- ¿Qué factores influyen en la retención de clientes?
- ¿Qué variables afectan más al rendimiento físico en el fútbol?
- ¿Qué tipos de usuarios están usando la App? ¿Los puedo segmentar?
Algo que funciona muy bien es pensar en la pregunta siguiente:
“ Qué factores afectan a …” por ejemplo:
- Qué factores afectan a la ventas de mi producto.
- Qué factores afectan a la supervivencia de una determinada enfermedad.
- Qué factores afectan al rendimiento deportivo.
…
Adáptalo a tu caso.
Si tienes esta pregunta clara de forma natural estás organizando tu proyecto como entradas (X) y salida (y).
Qué Xs afectan a las y.
Esto es muy poderoso a nivel de datos.
Paso 2 – Consigue un dataset adecuado (si tienes datos mejor que mejor)
Lo mejor es tener tus propios datos, de tu temática, de tu trabajo, de tu investigación. Pero… si no tienes.
No pasa nada.
Tienes varias opciones:
- Plataformas públicas como Kaggle, UCI Machine Learning Repository o data.gov.
- Datos simulados con IA. Hoy puedes generar datasets realistas con prompts, por ejemplo:
“Genera un dataset de 500 filas con datos de rendimiento deportivo (edad, minutos jugados, goles, asistencias, velocidad media, etc.)”
La clave no es tener un dataset enorme, sino que sea manejable y relevante para la pregunta que planteaste.
Ejemplo: cómo crear datos artificiales para después crear un dashboard en html compartible. ¡Una locura!
Mira este vídeo dónde te explico cómo crear datos artificiales a partir del contexto e incluso después crear un dashboard profesional con la ayuda de la IA. ¡Es brutal!
Paso 3 – Limpieza y exploración
La parte menos “sexy”, pero más importante.
Recomendación. Usa datos ya limpios si son artificiales o si son datos públicos. Esto te va ayudar a presentar los resultados más rápido.
Pero si tienes que limpiarlo…
Te recomiendo primero:
- Inspecciona el dataset usando gráficos y un reporte exploratorio rápido. Puedes usar pandas profile.
- Lista los errores o fallos de tus datos.
- Corrige esos fallos.
- Vuelva a inspeccionar.
Repite este proceso tantas veces como sea necesario para tener tus datos a punto.
Al final, reporta todos los pasos que has seguido para limpiarlos. (IMPORTANTE).
Aquí es donde demuestras tu capacidad como analista:
Consejo: usa la IA como copiloto. Tanto en la inspección como en la limpieza de datos. Puedes pedirle que te sugiera pasos de limpieza en Python o que te explique cómo documentar cada transformación.
Eso hace que tu proyecto sea reproducible y claro.
Paso 4 – Aplica un modelo sencillo pero útil
No hace falta construir una red neuronal compleja en tu primer proyecto ni usar deep learning para demostrar lo bueno que eres.
Ni tampoco estar semanas y semanas trabajando unos datos enormes para después no poder aplicar nada.
Vamos a lo simple pero que aporte valor.
Aplica una técnica que aporte valor a tu pregunta que has definido en el paso 1.
Piensa que no hace falta complicarse. A lo mejor con una simple descripción con gráficos relevantes ya es suficiente. O una presentación de resultados tipo dashboard es más que suficientes.
A mi siempre me gusta ver los proyectos o el tipo de técnicas a usar con una pirámide.
- Nivel I . Descripitivo. Aplicar gráficos para explicar las tendencias.
- Nivel II. Inferencial. Contestar preguntas estadísticamente.
- Nivel III. Reconocimiento de patrones (ML, DL, IA). Obtener patrones complejos de los datos.
Algunas opciones para empezar:
- Dashboard descriptivo para visualizar los datos de tu empresa.
- Regresión simple o modelos estadísticos para cuantificar qué factores influyen a…
- Árboles de decisión para entender qué variables predicen un resultado y responder a la preguntas qué factores influyen a…
- Clustering para segmentar clientes o jugadores o pacientes.
Lo fundamental es que puedas usar las técnicas adecuadas en cada parte de la pirámide.
Paso 5 – Presenta los resultados de forma atractiva
Aquí es donde la mayoría falla: hacen el análisis, pero no saben cómo contarlo.
No basta con un notebook lleno de código.
Necesitas una presentación que cualquier persona pueda entender.
O un informe
O un dashboard.
Opciones:
Dashboard interactivo en HTML, la IA te puede ayudar a crealo. Es bastante sencillo. Mira el vídeo que tienes por aquí.
Informe en HTML o PDF interactivo con gráficos y conclusiones.
Puedes crear una app usando incluso DASH con python o SHINY con R.
No olvides usar LinkedIn para compartir tu trabajo. Eso te ayuda a posicionarte y darle vida a lo que estás avanzando.
Cuando termines el proyecto incluso lo puedes colgar en tu google sites, puedes hacer una web personal en minutos gracias a google sites y puedes subir dashboards en html, presentaciones, informes html de todo. ¡Es una puñetera pasada!
Consejo: piensa en tu proyecto como si fuera una pieza de portafolio. Tiene que impresionar tanto a alguien técnico como a alguien de negocio.
Ya conoces los pasos ahora sé consciente de los Errores comunes a evitar
- Elegir un tema demasiado genérico sin una pregunta clara.
- Trabajar con datasets gigantes y perderse en el proceso.
- Usar modelos complejos sin entenderlos.
- No documentar lo que haces.
- Guardar el proyecto en tu ordenador sin mostrarlo al mundo.
Conclusión
Tu primer proyecto no tiene que ser perfecto ni complejo.
Lo que importa es que exista, que tenga una lógica clara y que lo presentes de manera atractiva.
Con una pregunta bien definida, un dataset manejable, una limpieza cuidada, un modelo sencillo y una buena presentación, tendrás un proyecto que marca la diferencia frente al 90% de aspirantes de los análisis que hay por ahí.
Recuerda: la teoría te da la base, pero los proyectos son lo que te abren colaboraciones, entrevistas y recompensas durante el camino.
Empieza con este esquema y verás cómo tu perfil gana fuerza de inmediato.
Y si quieres ver cómo trabajar proyectos paso a paso dentro de una hoja de ruta clara, te invito a ver este vídeo:
Descubre el camino probado para dar el salto a la CIENCIA DE DATOS
Nos vemos ☝️
