Proyectos
Ley Protección de Datos
🐍 Python
🧪 Data Science
📅 Oct 01, 2024
El objetivo de este proyecto es presentar, mediante una aplicación interactiva en Streamlit, los artículos clave de la Ley de Protección de Datos Personales, junto con resúmenes claros y ejercicios prácticos para que los usuarios puedan aprender de forma dinámica.
- Puedes acceder a la aplicación web interactiva en el siguiente enlace: Aplicativo.
- Puedes acceder a la aplicación de Quarto en el siguiente enlace: Quarto Book.
Telco - Análisis de Churn
🐍 Python
🧪 Data Science
📅 Jul 15, 2024
El proyecto busca predecir y analizar el churn en clientes de telecomunicaciones. Utilizando Python, Pandas, Scikit-learn y una aplicación interactiva en Streamlit, se exploran patrones de comportamiento, desarrollando un modelo predictivo que ofrece insights clave para reducir el abandono y mejorar la retención de clientes.
- Puedes acceder a la aplicación web interactiva en el siguiente enlace: Aplicativo.
- El código fuente del proyecto está disponible en el repositorio oficial: GitHub.
Recetas
🐍 Python
🌐 Desarrollo Web
📅 Oct 15, 2022
El objetivo de este proyecto es desarrollar una aplicación web dinámica que permita explorar y visualizar una variedad de recetas culinarias. La aplicación estará construida utilizando Flask para el backend, MySQL como base de datos para el almacenamiento de las recetas, y tecnologías frontend como HTML, CSS y JavaScript para ofrecer una experiencia de usuario interactiva y atractiva.
Página Principal
🔗 HTML, CSS, JavaScript
🌐 Desarrollo Web
📅 Ago 25, 2022
El objetivo de este proyecto es desarrollar una aplicación web para crear la página principal de una tienda en línea. Utilizando HTML, CSS y JavaScript, el proyecto se enfocará en ofrecer una interfaz visualmente atractiva, responsiva y fácil de navegar, brindando una experiencia de usuario fluida para explorar productos y servicios.
Proyectos Ciencia de Datos
🐍 Python
🧪 Data Science
📅 Jun 15, 2022
El objetivo de este proyecto es resolver una serie de pequeños proyectos de Ciencia de Datos, abordando distintos problemas mediante el uso de Python y bibliotecas como Pandas, Scikit-learn y Matplotlib.
- Análisis Exploratorio - Iris: Realizar un análisis exploratorio de datos, es decir, distintos tipos de gráficos y tablas sobre el conjunto de datos Iris.
- Visualización - Seaborn: Utilizar herramientas de visualización (como Seaborn) para comprender de mejor manera un problema de manipulación de datos.
- Índice Libertad Prensa - Pandas: El objetivo de este proyecto es analizar el conjunto de datos Libertad de Prensa con la librería Pandas.
- Regresión Líneal - Numpy: Implementar el modelo de regresión lineal simple utilizando Numpy para resolver un problema de estimación.
- Ejercicios Básicos con Python: Resolver problemas con Python: nomenclatura, flujo de datos, estructuras de datos, bucles y funciones.