10 proyectos de Big Data y análisis de datos para crear portfolio
Un buen proyecto de portfolio demuestra decisiones, no solo código. Debe partir de una pregunta, mostrar cómo trataste los datos y terminar con un resultado comprensible. Estas ideas están ordenadas de menor a mayor complejidad.
- Dashboard de ventas con SQL + Power BI.
- Análisis de retención de clientes por cohortes.
- Pipeline que carga una API pública cada día.
- Control de calidad de datos con reglas y alertas.
- Predicción sencilla de demanda con línea base.
- Clasificación de comentarios por tema.
- Data warehouse pequeño con modelo estrella.
- Comparación ETL vs ELT sobre el mismo dataset.
- Procesamiento distribuido de un dataset grande con Spark.
- Sistema RAG sobre documentación de datos con evaluación manual.
Índice
Qué debe incluir cada proyecto
- README con objetivo y arquitectura.
- Diccionario de datos.
- Decisiones de limpieza explicadas.
- Consultas o código versionados.
- Métricas y limitaciones.
- Captura o demo del resultado.
Cómo elegir dataset
Prefiere datos que entiendas y que permitan formular una decisión. Un dataset menos “espectacular” puede producir un proyecto mejor si conoces el contexto y puedes detectar errores.
No conviertas el portfolio en una colección de tutoriales
Cambia al menos una parte del problema: nuevas preguntas, otra fuente, una métrica adicional o un criterio propio. El objetivo es demostrar que puedes tomar decisiones, no que puedes copiar una receta.
Empieza con una base clara
Si aún no sabes qué tecnologías necesitas, sigue primero la ruta para aprender Big Data y vuelve después a estos proyectos.
Cómo elevar un proyecto de “tutorial” a portfolio
Añade una decisión propia. Si el tutorial crea un dashboard de ventas, incorpora una definición de cliente recurrente, documenta una anomalía y compara dos formas de calcular margen. El evaluador debe ver criterio, no solo una interfaz terminada.
Estructura recomendada del repositorio
- README.md con objetivo, arquitectura y captura del resultado.
- /data con muestra pequeña o instrucciones de descarga.
- /sql con consultas versionadas.
- /src o /notebooks con transformación y análisis.
- /docs con diccionario de datos y decisiones.
- Archivo de dependencias o instrucciones de entorno.
Qué medir en proyectos de ingeniería
No te limites a “funciona”. Registra filas procesadas, tiempo, coste aproximado, errores y comportamiento al repetir la ejecución. Si el pipeline es idempotente y puede reintentarse sin duplicar datos, indícalo y demuestra cómo lo has probado.
Qué medir en modelos predictivos
Incluye línea base, partición, métrica principal y ejemplos de error. Un notebook con 0,92 de AUC sin explicar datos, fecha o uso es menos convincente que un modelo más modesto bien evaluado.
¿Puedo usar datos sintéticos?
Sí, especialmente para demostrar arquitectura o privacidad, pero deja claro que son sintéticos y evita presentar rendimiento de negocio como si proviniera de un entorno real.
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