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https://github.com/frankyesid/ruta_aprendizaje_2025

Colección de proyectos integrales que combinan ciencia de datos y aprendizaje automático para resolver desafíos reales en diversas áreas, desde visualización y análisis avanzado hasta integración con el mundo real.
https://github.com/frankyesid/ruta_aprendizaje_2025

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Colección de proyectos integrales que combinan ciencia de datos y aprendizaje automático para resolver desafíos reales en diversas áreas, desde visualización y análisis avanzado hasta integración con el mundo real.

Awesome Lists containing this project

README 

          
# Proyectos de Ciencia de Datos: Visualización, Modelado y Análisis



Este repositorio contiene proyectos enfocados en la aplicación de ciencia de datos para resolver problemas en diferentes áreas, desde visualización interactiva hasta integración con el mundo real. Los proyectos están organizados en categorías que reflejan las áreas clave del trabajo realizado.



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## 1. Visualización de Datos

### Objetivo

Explorar y comunicar patrones clave en los datos mediante herramientas de visualización intuitivas e interactivas.



### Proyectos

1. **Visualización interactiva de cambios climáticos**: Uso de datos históricos de temperaturas globales y herramientas como Plotly para crear gráficos interactivos.

2. **Análisis de tráfico urbano**: Visualización de patrones de tráfico usando datos abiertos.

3. **Narrativas de datos**: Creación de historias visuales como "La evolución de la pandemia en mi país".

4. **Visualización de desigualdad de género**: Uso de datos para mostrar brechas de género en ingresos, educación y empleo.

5. **Mapas de calor en el deporte**: Visualización de movimientos de jugadores usando datos GPS.



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## 2. Tratamiento de Datos

### Objetivo

Garantizar que los datos sean confiables y estén listos para análisis y modelado mediante técnicas de preprocesamiento y limpieza.



### Proyectos

6. **Preprocesamiento automatizado**: Implementación de pipelines para limpiar y transformar datos automáticamente.

7. **Análisis de calidad del agua**: Limpieza y análisis de datos de sensores.

8. **Extracción de texto de imágenes**: Uso de OCR para extracción y análisis de texto.

9. **Detección de datos atípicos**: Identificación de anomalías en bases de datos financieras y médicas.

10. **Procesamiento de texto**: Preprocesamiento de datos de redes sociales para análisis de sentimientos.



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## 3. Aplicación de Modelos

### Objetivo

Resolver problemas específicos mediante la implementación de modelos predictivos y de clasificación.



### Proyectos

11. **Predicción de enfermedades**: Modelos para predecir condiciones como diabetes o enfermedades cardíacas.

12. **Recomendación de libros o películas**: Sistemas de recomendación basados en preferencias.

13. **Optimización de rutas de transporte**: Algoritmos para mejorar la logística.

14. **Predicción del precio de la vivienda**: Modelos predictivos basados en datos locales.

15. **Clasificación para reciclaje**: Identificación de tipos de basura mediante modelos de clasificación de imágenes.



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## 4. Análisis Avanzado

### Objetivo

Aplicar técnicas avanzadas de análisis para descubrir patrones y tendencias ocultos en los datos.



### Proyectos

16. **Análisis de redes sociales**: Identificación de tendencias en datos de Twitter.

17. **Patrones de consumo energético**: Análisis de datos eléctricos para optimización.

18. **Series temporales**: Modelos para predecir ventas o eventos futuros.

19. **Análisis de texto jurídico**: Uso de NLP para entender documentos legales.

20. **Segmentación de clientes**: Agrupamiento de consumidores usando K-means.



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## 5. Proyectos Educativos

### Objetivo

Desarrollar habilidades prácticas y fomentar el aprendizaje interactivo en ciencia de datos.



### Proyectos

21. **Simulación de pandemias**: Modelos matemáticos para entender la propagación de enfermedades.

22. **Mini bootcamps**: Retos semanales para resolver problemas como limpieza de datos.

23. **Dashboards educativos**: Visualizaciones intuitivas de modelos de ML.

24. **Machine Learning explicable (XAI)**: Interpretación de modelos complejos.

25. **Juegos de datos**: Concursos tipo Kaggle con datasets específicos.



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## 6. Integración con el Mundo Real

### Objetivo

Abordar problemas reales mediante la implementación de soluciones basadas en datos.



### Proyectos

26. **Detección de fraude financiero**: Identificación de actividades sospechosas en transacciones.

27. **Pronóstico del clima local**: Modelos específicos para predicción meteorológica.

28. **Análisis de impacto ambiental**: Evaluación de proyectos usando datos satelitales.

29. **Optimización de cultivos**: Predicción de rendimientos agrícolas según datos climáticos.

30. **Monitorización de redes de transporte público**: Optimización de horarios y rutas mediante análisis de datos.



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## Proceso General



1. **Definición del Problema**: Identificar el problema específico y establecer objetivos claros.

2. **Obtención de Datos**: Recolección de datos relevantes desde fuentes confiables.

3. **Tratamiento de Datos**: Limpieza, transformación y preparación de los datos para el análisis.

4. **Análisis Exploratorio**: Visualización y comprensión inicial de patrones en los datos.

5. **Modelado**: Implementación de modelos predictivos, de clasificación o de agrupamiento según el caso.

6. **Evaluación**: Validación de resultados mediante métricas clave.

7. **Comunicación**: Presentación de los resultados mediante dashboards, reportes o narrativas de datos.



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## Tecnologías Utilizadas

- **Visualización**: Plotly, Tableau, Matplotlib, Seaborn.

- **Modelado**: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.

- **Preprocesamiento**: Pandas, NumPy, NLTK, SpaCy.

- **Herramientas**: Jupyter Notebooks, Streamlit, Dash, Power BI.