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Cuatro DATASETS y PROYECTOS para iniciar tu camino en la Ciencia de Datos

En este artículo vamos a hablar de cuatro datasets que puedes utilizar para empezar a aprender ciencia de datos.

Te lo contamos en este video o puedes seguir leyendo:

1. Dataset Iris

El primero y más conocido es el dataset de Iris. Este conocido dataset es utilizado en muchos proyectos de machine learning, nosotros en Datademia también lo utilizamos.

Las tres especies de la flor Iris: Iris setosaIris virginica e Iris versicolor

El dataset consiste de datos de un conjunto de flores Iris, de tres tipos; Setosa, Versicolour y Virginica con los datos de la longitud y ancho de sus pétalos y su sépalos.

EDA (análisis exploratorio) del dataset Iris

Es un dataset muy utilizado para aprender sobre visualización de datos, análisis exploratorio de los datos y modelos de machine learning básicos.

2. Precios de casas

El segundo dataset que deberías conocer es el del precio de las casas o (houses prices).

El dataset de house prices

Este dataset consiste de casas residenciales en Estados Unidos, con 79 variables diferentes que se pueden utilizar para predecir el precio de la casas.

EDA (análisis exploratorio) del dataset house prices

Es un dataset muy interesante y en Datademia también lo utilizamos en nuestros cursos.

3. Titanic

El dataset del titanic es mítico y es uno de los primeros datasets que se utiliza para aprender sobre la regresión logística, como predecir un resultado binario (los que sobreviven o no).

El dataset Titanic te permite predecir quien sobrevive

Este dataset consiste de datos de los sobrevivientes del titanic, si sobrevivieron o no y 10 variables asociadas que se pueden utilizar para predecir si alguien sobrevivió o no al famoso accidente del titanic.

EDA (análisis exploratorio) de los sobrevivientes del titanic por género

4. MNIST dataset

El dataset de MNIST o a veces llamado dígitos, consiste en un dataset de imágenes de números escritos a mano.

El dataset de MNIST

Este dataset es muy útil para aprender métodos de clasificación o de visión por ordenador.

¿Quieres aprender ciencia de datos?

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