Portfolio de proyectos de datos desarrollados durante el bootcamp de Data Analytics. SQL, Python, Machine Learning e Inteligencia Artificial aplicados a casos reales de negocio.
Autor: Borja Mora Méndez · Email: borja.mora.mendez@gmail.com · LinkedIn: linkedin.com/in/borja-mora-mendez
Data-Analytics-Portfolio/
├── 01-SQL/ Consultas, modelado dimensional, ETL en T-SQL
├── 02-Python/ 4 casos de negocio EDA + 4 manuales de referencia
├── 03-Machine-Learning/ 32 casos: supervisado, no supervisado, RRNN, series
└── 04-IA-BigData/ NLP, LLMs, Spark, Big Data
Cada carpeta principal tiene su propio README con la lista de proyectos, técnicas aplicadas y accesos directos.
Consultas analíticas complejas, modelado dimensional (esquema estrella y copo de nieve), procedimientos almacenados y optimización de queries en SQL Server.
Stack: T-SQL, SQL Server Management Studio, DAX Studio.
Próximamente
4 casos de negocio + 4 manuales de referencia. Análisis exploratorio con storytelling completo (comercial, educación, seguros, restauración) y manuales pedagógicos de Pandas, NumPy y Matplotlib.
Stack: pandas, numpy, matplotlib, seaborn.
35 casos prácticos de ML organizados por tipo de aprendizaje y familia de modelo: regresión, clasificación, clustering, PCA, redes neuronales (MLP, CNN, SOM) y series temporales (ARIMA).
Stack: scikit-learn, TensorFlow/Keras, XGBoost, minisom, statsmodels, pmdarima.
Procesamiento de lenguaje natural, integración con LLMs (OpenAI, Anthropic) y procesamiento distribuido con Apache Spark.
Stack: transformers, spaCy, LangChain, PySpark, DuckDB.
Próximamente
| Ámbito | Tecnologías |
|---|---|
| Análisis y modelado | Python, SQL Server (T-SQL), pandas, NumPy |
| Machine Learning e IA | scikit-learn, TensorFlow, Keras, statsmodels |
| Business Intelligence | Power BI, DAX, Power Query, Tabular Editor |
| Visualización | Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau |
| Entorno de desarrollo | Jupyter, Visual Studio Code, Git, GitHub |
- Vista rápida: revisa este README y las categorías del portfolio.
- Análisis en profundidad: entra en la categoría que más te interese y elige uno de los proyectos destacados de su README.
- Ejecución local: cada proyecto es autónomo — clona el repositorio, activa un entorno virtual e instala las dependencias listadas en el README del proyecto.
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cd Data-Analytics-Portfolio- LinkedIn: linkedin.com/in/borja-mora-mendez
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- GitHub: @borja-mora
Última actualización: julio 2026 · Madrid, España