Proyecto educativo desarrollado como parte de mi formación en un bootcamp de análisis de datos. Este repositorio documenta el proceso completo de análisis utilizando Python en Google Colab, desde la limpieza de datos hasta la generación de insights.
El objetivo de este proyecto es aplicar técnicas fundamentales de análisis de datos para extraer información útil a partir de un dataset. Se abordan etapas clave como:
- Preparación y limpieza de datos
- Análisis exploratorio (EDA)
- Visualización de patrones y tendencias
- Interpretación de resultados
- Desarrollar habilidades prácticas en análisis de datos
- Utilizar herramientas estándar de la industria
- Comunicar hallazgos de manera clara y visual
- Construir un portafolio profesional
- 🐍 Python
- 📓 Google Colab
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- Seaborn
📁 data/ # Dataset(s) utilizados
📁 notebooks/ # Análisis en Google Colab
📁 outputs/ # Gráficas o resultados generados
README.md # Documentación del proyecto
- Abre el notebook
.ipynben Google Colab - Ejecuta las celdas en orden
- Explora los resultados y visualizaciones
git clone https://github.com/tu-usuario/tu-repositorio.git
cd tu-repositorio
pip install -r requirements.txt
jupyter notebook- Carga de datos
- Limpieza y transformación
- Análisis exploratorio (EDA)
- Visualización de datos
- Conclusiones e insights
⚠️ Esta sección puede actualizarse a medida que avance el proyecto
- Identificación de patrones relevantes en los datos
- Detección de valores atípicos o inconsistencias
- Generación de visualizaciones para facilitar la interpretación
🟡 En desarrollo Este proyecto está en constante evolución como parte de mi proceso de aprendizaje en el bootcamp de análisis de datos.
Las contribuciones, sugerencias y mejoras son bienvenidas. Puedes abrir un issue o enviar un pull request.
Este proyecto se utiliza con fines educativos.
Tu Nombre GitHub: https://github.com/tu-usuario