💡📊 Análisis de Datos y Machine Learning con Python 🚀
🚀 Descripción
Este repositorio contiene proyectos y recursos enfocados en Análisis de Datos, Ciencia de Datos y Machine Learning utilizando Python.
Se abordan desde técnicas de procesamiento y exploración de datos hasta la creación de modelos predictivos y visualización de insights.
A través de Jupyter Notebooks, se implementan metodologías que permiten la manipulación eficiente de datos, análisis estadísticos y generación de modelos de aprendizaje automático.
🔹 Tecnologías utilizadas
✅ Python - Lenguaje principal para análisis de datos
✅ Jupyter Notebook - Entorno interactivo
✅ Pandas & NumPy - Manipulación y procesamiento de datos
✅ Matplotlib & Seaborn - Visualización de tendencias y patrones
✅ Scikit-Learn - Algoritmos de Machine Learning
✅ SQL - Consultas y análisis en bases de datos
📊 Metodología aplicada
🔹 1. Carga y exploración de datos**
- Lectura y estructuración de datasets con Pandas.
- Identificación de valores faltantes y tratamiento de datos atípicos.
- Exploración estadística inicial de los datos.
🔹 2. Limpieza y preprocesamiento de datos**
- Normalización y estandarización de variables.
- Creación de nuevas variables a partir de cálculos y transformaciones.
- Segmentación de datos por categorías para análisis específicos.
🔹 3. Análisis exploratorio y visualización**
- Análisis de correlaciones entre variables clave.
- Generación de gráficos con Matplotlib & Seaborn para detectar patrones.
- Comparación de tendencias en los datos.
🔹 4. Modelado y Machine Learning**
- Implementación de algoritmos de Scikit-Learn para clasificación y regresión.
- Entrenamiento y evaluación de modelos con métricas clave (precisión, recall, F1-score).
- Ajuste de hiperparámetros para mejorar el rendimiento de los modelos.
🔹 5. Aplicaciones en la toma de decisiones**
- Generación de reportes con insights clave basados en los datos analizados.
- Uso de modelos predictivos para la automatización de procesos.
- Interpretación de resultados para optimización en entornos reales.
📢 Este repositorio recopila proyectos de Análisis de Datos y Machine Learning, proporcionando herramientas esenciales para la toma de decisiones basada en datos.