Ideas de proyectos potentes para un portfolio Fullstack Data Science (end-to-end).

Contenido

Diseñados para que demuestres todo el stack: ingestión de datos, feature engineering, ML avanzado, API, frontend interactivo, despliegue y MLOps.

Dataset: Amazon Reviews 2023 (Electronics o Clothing)
Tecnologías clave:
Backend: FastAPI o Flask
Modelos: Collaborative Filtering (ALS/SVD) + Content-Based (embeddings con Sentence-Transformers) + Hybrid
Frontend: Streamlit o React + FastAPI
Funcionalidades potentes:
Recomendaciones personalizadas por usuario
“Productos similares” + búsqueda semántica
Explicabilidad (“porque compraste X y tiene buenas reviews en Y”)
Dashboard de métricas (NDCG, Recall@K)
Despliegue: VPS (Docker) + Hugging Face Space (demo ligera)
Por qué impresiona: Es uno de los problemas más demandados en industria.

Dataset: NASA Turbofan Engine Degradation o Predictive Maintenance Dataset (Kaggle)
Qué incluye:
Predicción de Remaining Useful Life (RUL)
Detección de anomalías (Isolation Forest + LSTM/Transformer)
Dashboard con evolución temporal y alertas
Stack:
Procesamiento de series temporales
FastAPI backend
Streamlit frontend con gráficos interactivos (Plotly)
Optuna + MLflow para tracking
Valor añadido: Simulación de “alarma temprana” y costo ahorrado.
Despliegue: VPS principal + HF Space para demo.

Dataset: Amazon Reviews 2023 + opcional Twitter/X data
Funcionalidades:
Análisis de sentimiento aspect-based (qué les gusta y qué no)
Topic Modeling (BERTopic)
Detección de crisis (picos negativos)
Generación automática de reportes con LLM (Llama-3 o similar)
Frontend potente: Streamlit con filtros por producto/categoría/tiempo + visualizaciones bonitas
Por qué es fuerte: Combina NLP + Business Intelligence + LLMs.

Datos: Puedes usar PDFs de reportes financieros, manuales técnicos, o dataset de papers (arXiv).
Tecnologías modernas:
Embeddings (sentence-transformers o voyage-ai)
Vector Database (Chroma, Pinecone o Qdrant)
RAG pipeline + LangChain / LlamaIndex
Agente que pueda razonar y usar herramientas
Frontend: Streamlit o Gradio con chat interactivo + fuentes citadas
Por qué es top en 2026: Las empresas buscan gente que sepa llevar LLMs a producción de forma útil.

Proyectos end-to-end potentes (más avanzados) que combinan Machine Learning clásico + IA Agentica (agentes autónomos con razonamiento, tools, memoria y planificación).

Estos están pensados para un portafolio Fullstack Data Science fuerte en 2026.

Descripción: Un agente que recibe una pregunta en lenguaje natural (“¿Cuáles son los drivers de churn este trimestre?”) y automáticamente hace EDA, corre modelos, genera visualizaciones y reportes.
Componentes clave:
LLM Agent (LangGraph / CrewAI / AutoGen)
Tools: Python REPL, Pandas, Matplotlib/Plotly, SQL
ML: Modelos de clustering, forecasting y anomaly detection
Frontend: Streamlit con chat + historial de acciones del agente
Despliegue: VPS (Docker) + HF Space
Dificultad: Alta (muy impresionante)

Dataset: Yahoo Finance, Alpha Vantage o Kaggle stock datasets + noticias
Arquitectura:
Agente Researcher (busca noticias y sentiment)
Agente Forecaster (XGBoost + LSTM + Prophet)
Agente Risk Manager
Agente Portfolio Optimizer
Funcionalidades: Análisis técnico + fundamental + recomendación multi-agente + backtesting
IA Agentica: Multi-agent system que debate antes de dar recomendación final
Valor: Muy demandado actualmente.

Dataset: Beer Production, Walmart Sales, o Supply Chain datasets de Kaggle
Qué hace el agente:
Predice demanda (Time Series ML)
Optimiza inventario y rutas (OR-Tools + ML)
Detecta riesgos (retrasos, roturas de stock)
Propone acciones autónomas
Agentic: Agente que simula escenarios “what-if” y toma decisiones secuenciales

Datos: LinkedIn jobs (scraping ético o dataset público), ofertas de Indeed, tu propio CV
Agentes:
Job Researcher Agent
CV Matcher + Tailor Agent (optimiza CV para cada oferta)
Interview Prep Agent (genera preguntas + evalúa respuestas)
Application Writer Agent
ML: Similarity search (embeddings) + Ranking model
Frontend: Streamlit con upload de CV y chat con el coach

Dataset: Amazon Reviews 2023 (el que estabas viendo)
Mejora del proyecto anterior:
Recomendador híbrido (ML)
Agente Explicativo que genera explicaciones naturales + detecta preferencias ocultas
Agente de Feedback que aprende en tiempo real
Agentic: El agente decide cuándo usar collaborative filtering, content-based o preguntar al usuario para refinar.