El proyecto reune los cuatro retos grupales, uno por cada área, planteados en el Bootcamp de Python Data Analyst de NTT Data Foundation, y el reto final grupal con su respectiva presentación, del área cinco.
- Área 1: Python
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- Editor de código - Introducción a la programación con Python - Control de flujo, bucles y expresiones anidadas - Listas, tuplas, sets y diccionarios - Funciones y librerías - Ejercicios - Área 2: Bases de datos
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- Bases de datos y SQL - Diagramas de entidad-relación (DER) - MySQL - phpMyAdmin - Workbench - MongoDB - MongoDB Compass - Mongo Atlas - Python y bases de datos. Conexión a MySQL y a MongoDB - Ejercicios - Área 3: Análisis, limpieza de datos, visualización y machine learning
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- Numpy - Pandas - Matplotlib - Plotly - Seaborn - Carga de datos - Estructuras de datos - Estadística básica - localización, filtrado, asignaciones, agrupaciones y otras operaciones - EDA inicial - Missing y Outliers - Transformación y selección de variables - Scikit-Learn - Técnicas de validación de algoritmos - Métricas - Balanceo de datos - Machine Learning - Modelos de regresión - Modelos de clasificación - Modelos de aprendizaje no supervisado - Ejercicios - Área 4: Visualización de datos con Power BI
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- Matplotlib - Plotly - Dash - Power BI - Visualización de datos - DAX, publicación de informes y anexos - Ejercicios - Área 5: Presentación de los resultados
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- Buenas prácticas, metologías de proyecto y presentación final de resultados - Exposición de la presentación - Cuestionarios
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Se utilizó bases de datos SQL con el gestor de MySQL y NoSQL con MongoDB para trabajar con Mongo Atlas y así tener un respaldo en la nube.
- Visual Studio Code
- Jupyter
- python
- MySQL
- MongoDB
- MongoDB Atlas
- Numpy
- Pandas
- Seaborn
- Matplotlib
- Scikit-learn
- Power BI
