{"id":19873918,"url":"https://github.com/jimenacambronero/titanic_analisispython","last_synced_at":"2025-05-02T10:30:48.037Z","repository":{"id":240431691,"uuid":"802610163","full_name":"JimenaCambronero/Titanic_AnalisisPython","owner":"JimenaCambronero","description":"Análisis exploratorio de datos del Dataset Titanic 🚢. Para este análisis se utilizaron las siguientes librerías: Pandas  ,Numpy,  Matplotlib y Seaborn","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2024-05-20T11:14:00.000Z","size":809,"stargazers_count":13,"open_issues_count":0,"forks_count":3,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-04-07T00:51:25.299Z","etag":null,"topics":["analysis","matplotlib","numpy","pandas","python","seaborn"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/JimenaCambronero.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2024-05-18T19:19:57.000Z","updated_at":"2024-11-11T19:47:20.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":"53ba6c5d-5b9f-4d21-a389-c11bbf2ce238","html_url":"https://github.com/JimenaCambronero/Titanic_AnalisisPython","commit_stats":null,"previous_names":["jimenacambronero/titanic_analisispython"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/JimenaCambronero%2FTitanic_AnalisisPython","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/JimenaCambronero%2FTitanic_AnalisisPython/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/JimenaCambronero%2FTitanic_AnalisisPython/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/JimenaCambronero%2FTitanic_AnalisisPython/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/JimenaCambronero","download_url":"https://codeload.github.com/JimenaCambronero/Titanic_AnalisisPython/tar.gz/refs/heads/main","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":252023190,"owners_count":21682138,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["analysis","matplotlib","numpy","pandas","python","seaborn"],"created_at":"2024-11-12T16:20:20.881Z","updated_at":"2025-05-02T10:30:48.032Z","avatar_url":"https://github.com/JimenaCambronero.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"\u003c!DOCTYPE html\u003e\n\u003chtml lang=\"es\"\u003e\n\u003chead\u003e\n    \u003cmeta charset=\"UTF-8\"\u003e\n    \u003cmeta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\"\u003e\n\u003c/head\u003e\n\u003cbody\u003e\n    \u003ch1\u003eAnálisis del Conjunto de Datos del Titanic 🚢\u003c/h1\u003e\n    \u003cp\u003eEl conjunto de datos del Titanic contiene información detallada sobre los pasajeros del trágico viaje del RMS Titanic en 1912. Este análisis nos permitirá explorar diversos aspectos relacionados con la supervivencia de los pasajeros y cómo diferentes variables influyeron en las tasas de supervivencia. A continuación, se presenta una descripción de las variables más comunes en este conjunto de datos:\u003c/p\u003e\n    \u003cul\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003ePassengerId\u003c/strong\u003e: Identificador único para cada pasajero.\u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eSurvived\u003c/strong\u003e: Indica si el pasajero sobrevivió al hundimiento (0 = No, 1 = Sí).\u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003ePclass\u003c/strong\u003e: Clase de viaje del pasajero (1 = Primera, 2 = Segunda, 3 = Tercera).\u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eName\u003c/strong\u003e: Nombre del pasajero.\u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eSex\u003c/strong\u003e: Género del pasajero.\u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eAge\u003c/strong\u003e: Edad del pasajero (algunos valores pueden estar faltantes).\u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eSibSp\u003c/strong\u003e: Número de hermanos/esposas a bordo.\u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eParch\u003c/strong\u003e: Número de padres/hijos a bordo.\u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eTicket\u003c/strong\u003e: Número de boleto del pasajero.\u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eFare\u003c/strong\u003e: Tarifa de pasaje pagada.\u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eCabin\u003c/strong\u003e: Número de camarote (muchos valores faltantes).\u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eEmbarked\u003c/strong\u003e: Puerto de embarque (C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton).\u003c/li\u003e\n    \u003c/ul\u003e\n    \u003cp\u003eEste conjunto de datos es ideal para explorar temas como la supervivencia de los pasajeros en relación con su clase, edad, género y otras características.\u003c/p\u003e\n    \u003ch2\u003eContenido del Repositorio:\u003c/h2\u003e\n    \u003cimg src=\"Imagenes/Titanic.jpg\" alt=\"Titanic\"\u003e\n    \u003cul\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eAnálisis Exploratorio de Datos y Técnicas de Extracción de Características\u003c/strong\u003e\u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eVisualización de Datos\u003c/strong\u003e\u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eComo imputar Dato Faltantes\u003c/strong\u003e\u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eSelección de Características\u003c/strong\u003e\u003c/li\u003e\n    \u003c/ul\u003e\n    \u003ch2\u003eExploración del DataSet\u003c/h2\u003e\n    \u003cimg src=\"Imagenes/Datos_Titanic.jpg\" alt=\"Datos del Titanic\"\u003e\n    \u003ch3\u003eCómo Utilizar Este Repositorio:\u003c/h3\u003e\n    \u003col\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eClona este repositorio en tu máquina local\u003c/strong\u003e:\n            \u003cpre\u003e\u003ccode\u003egit clone https://github.com/tu_usuario/titanic-dataset-analysis.git\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e\n        \u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eAbre el Jupyter Notebook en tu entorno de trabajo de Python\u003c/strong\u003e:\n            \u003cpre\u003e\u003ccode\u003ejupyter notebook\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e\n        \u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eSigue las instrucciones y ejecuta las celdas de código paso a paso\u003c/strong\u003e para comprender los conceptos y técnicas presentadas.\u003c/li\u003e\n        \u003cli\u003e\u003cstrong\u003eExperimenta con el código y los datos por tu cuenta\u003c/strong\u003e para obtener una comprensión más profunda.\u003c/li\u003e\n    \u003c/ol\u003e\n    \u003cp\u003eSe utilizan las librerías \u003cstrong\u003ePandas\u003c/strong\u003e, \u003cstrong\u003eNumPy\u003c/strong\u003e, \u003cstrong\u003eMatplotlib\u003c/strong\u003e y \u003cstrong\u003eSeaborn\u003c/strong\u003e para el análisis y la visualización de los datos. Se realizan gráficos para mejorar la visualización del análisis.\u003c/p\u003e\n    \u003cp\u003eSi te gusta este repositorio, puedes mostrar tu apoyo haciendo clic en el botón ⭐️ y compartiéndolo. 🦄\u003c/p\u003e\n    \u003cp\u003e👩‍💻 ¡Muchas gracias y saludos!\u003c/p\u003e\n\u003c/body\u003e\n\u003c/html\u003e\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fjimenacambronero%2Ftitanic_analisispython","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fjimenacambronero%2Ftitanic_analisispython","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fjimenacambronero%2Ftitanic_analisispython/lists"}