¡Bienvenido! Este repositorio compila mis proyectos de análisis de datos y aprendizaje automático. Mi enfoque se centra en transformar datos crudos provenientes de fuentes globales en modelos predictivos robustos, cubriendo todo el ciclo de vida del dato.
Lenguajes y Herramientas: 🐍 Python | 🐼 Pandas | 🤖 Scikit-Learn | 📊 Matplotlib | 🏗️ SAP PowerDesigner | 🗄️ SQL Server | 📑 Excel | ☁️ Google Colab | 🎯 Kaggle
- ☀️ Predicción de Radiación Solar: Modelo de regresión con 93.6% de precisión utilizando Random Forest para optimizar la eficiencia energética.
- 💧 Análisis de Potabilidad del Agua: Clasificación multivariante mediante ensambles para predecir la seguridad hídrica con un 89% de acierto.
- 🌸 Clasificación Botánica (Iris): Proyecto inicial de clasificación taxonómica y preprocesamiento de etiquetas mediante
LabelEncoder.
- 📦 Gestión Logística "Cajas Navideñas": Diseño completo de base de datos relacional (CDM/PDM) e implementación en T-SQL con lógica de integridad referencial.
- 📥 Ingesta: Extracción de datasets desde Kaggle y procesamiento de archivos Excel.
- 🧹 Limpieza (Data Wrangling): Tratamiento de nulos, duplicados y normalización de formatos con Pandas.
- 📉 Análisis (EDA): Exploración estadística para identificar patrones, sesgos y correlaciones críticas.
- 🤖 Modelado: Entrenamiento de algoritmos en Google Colab y validación mediante métricas de precisión.
Important
Nota para Estudiantes: Si estás empezando y te sientes estancado con algún código o lógica, utiliza estos proyectos como referencia. El análisis de datos se trata de perseverancia; cada error que resuelves es una habilidad que dominas para siempre. ¡Mucho éxito en tu aprendizaje! 🚀