Este repositorio reúne material de trabajo, relatorías y proyectos aplicados en el ámbito de análisis de datos, visualización y ciencia de datos. Mi enfoque es práctico, orientado a negocio y siempre con una mirada clara hacia la toma de decisiones.
Este espacio está organizado en tres líneas principales:
Material y presentaciones utilizadas en cursos y capacitaciones:
- Python para análisis de datos
- Visualización con Power BI y Jupyter Notebooks
- Fundamentos de ciencia de datos
El objetivo es explicar temas complejos de manera simple, práctica y aplicable.
Casos prácticos desarrollados con datos reales o simulados:
- Análisis exploratorio de datos
- Visualización geoespacial con GeoPandas
- Construcción de indicadores
- Ejemplos orientados a toma de decisiones
Aquí los datos se conectan con preguntas reales de negocio.
Espacios de prueba para aprender y descubrir:
- Nuevas librerías
- Modelos de machine learning
- Pruebas de visualización
- Ideas en desarrollo
No todo está totalmente concluido, pero cada experimento aporta al aprendizaje.
- Python (Pandas, NumPy, GeoPandas, Matplotlib)
- SQL
- Power BI
- Jupyter Notebooks