Repositorio de proyectos y trabajos académicos relacionados con el análisis de datos, el aprendizaje automático y las bases de datos.
Aquí reúno ejercicios realizados durante mi proceso de aprendizaje, explorando distintas herramientas y técnicas para trabajar con datos. Algunos proyectos conservan decisiones y errores propios de su desarrollo original, como parte de mi evolución y aprendizaje.
| Proyecto | Descripción | Herramientas principales |
|---|---|---|
| 💧 Análisis de potabilidad del agua | Análisis de datos y comparación de modelos para clasificar la potabilidad del agua. | Python, Pandas, Scikit-learn |
| 🌸 Clasificación de flores Iris | Exploración del dataset Iris y aplicación de modelos de clasificación. | Python, Pandas, Scikit-learn |
| ☀️ Predicción de radiación solar | Análisis de variables meteorológicas y entrenamiento de un modelo de regresión. | Python, Pandas, Scikit-learn |
| 🎁 Gestión logística SQL | Diseño de una base de datos relacional y desarrollo de consultas y procedimientos almacenados. | SQL Server, T-SQL, PowerDesigner |
- Lenguajes: Python, SQL.
- Análisis y visualización: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Bokeh.
- Machine Learning: Scikit-learn, XGBoost.
- Bases de datos: Microsoft SQL Server.
- Entorno de trabajo: Google Colab, SQL Server Management Studio.
Este repositorio reúne trabajos académicos de distintas etapas de mi aprendizaje. La idea es conservarlos como registro de mi experiencia, reconocer sus limitaciones y mostrar mi progreso en el análisis de datos.