Este repositorio contiene materiales y ejercicios prácticos diseñados para aprender a utilizar la Inteligencia Artificial en el análisis de datos de manera sencilla y directa.
El contenido está organizado en sesiones temáticas:
curso-ia-datos/
├── sesion1/
│ ├── ventas_retail.csv # Dataset de ventas por producto, región y canal
│ └── ejercicios.md # Instrucciones de los ejercicios (Análisis Exploratorio)
├── sesion2/
│ ├── clientes_sucios.csv # Dataset con problemas de calidad intencionales
│ └── ejercicios.md # Instrucciones (Limpieza de Datos)
├── sesion3/
│ ├── churn_clientes.csv # Dataset de clientes con variable objetivo churn
│ └── ejercicios.md # Instrucciones (Modelado Predictivo)
└── sesion4/
└── ejercicios.md # Instrucciones (Storytelling y Visualización)
Los datasets son pequeños y fáciles de manejar, ideales para realizar pruebas rápidas con herramientas de IA:
| Dataset | Sesión | Descripción |
|---|---|---|
ventas_retail.csv |
1 | 58 registros de ventas de productos tecnológicos. |
clientes_sucios.csv |
2 | 35 registros con errores intencionales para practicar limpieza. |
churn_clientes.csv |
3 | 50 registros de telecomunicaciones para clasificación simple. |
Los ejercicios han sido diseñados para ser sencillos, prácticos y accesibles:
- Se centran en el uso de herramientas de IA (como ChatGPT) para asistir en las tareas.
- No requieren conocimientos avanzados de programación.
- El objetivo es entender el flujo de trabajo y la toma de decisiones basada en datos.
Nota: Este repositorio es de consulta personal. No es necesario realizar 'push' ni subir cambios aquí.