1. Introducción y objetivo En mi proyecto de análisis de datos, llevé a cabo un flujo de trabajo de análisis integral para abordar la creciente demanda de toma de decisiones basada en datos en las organizaciones modernas. Mi objetivo principal era establecer conectividad de bases de datos y realizar procedimientos analíticos exhaustivos para extraer información significativa. Mediante la implementación de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas avanzadas de visualización, desarrollé un marco que transforma datos sin procesar en inteligencia procesable, permitiendo procesos de toma de decisiones estratégicas. Mi enfoque se centró en ofrecer valor tangible a través de la exploración e interpretación sistemática de datos.
2. Estructura del proyecto • En el flujo de trabajo de mi proyecto, he implementado varias etapas clave para garantizar un análisis de datos sólido y la generación de conocimientos: • Primero, establezco una conexión segura a nuestra base de datos SQL Server basada en la nube a través de la biblioteca pyodbc, implementando variables de entorno para mantener los protocolos de seguridad. Esto forma la base de mi proceso de extracción de datos. • Después de la adquisición de datos, realizo operaciones exhaustivas de procesamiento y limpieza de datos. Este paso crítico me permite abordar los valores faltantes, identificar y manejar valores atípicos y resolver cualquier inconsistencia en los datos, garantizando así la integridad de mis análisis posteriores. • En la fase de Análisis de datos exploratorios (EDA), genero visualizaciones iniciales y calculo resúmenes estadísticos para descubrir patrones subyacentes, tendencias temporales y correlaciones significativas dentro de mi conjunto de datos. • Luego avanzo hacia el sofisticado aprendizaje automático y el modelado predictivo, donde utilizo sklearn y herramientas complementarias para desarrollar modelos que produzcan conocimientos analíticos más profundos. Estos modelos me permiten predecir tendencias emergentes o clasificar datos según los requisitos del proyecto. • Finalmente, creo visualizaciones e informes completos usando las bibliotecas plotly y matplotlib. Esto garantiza que mis hallazgos se comuniquen de manera efectiva a las partes interesadas a través de representaciones visuales claras e interactivas. •
3. Contenido técnico Utilicé una serie integral de enfoques técnicos para ejecutar este proyecto con éxito: I. En la fase inicial, establecí una conexión segura a SQL Server a través de una cadena de conexión cuidadosamente configurada, lo que me permitió extraer los datos sin procesar necesarios. Luego procedí con la discusión de datos y el análisis exploratorio de datos, aprovechando pandas y bibliotecas marinas para construir marcos de datos iniciales y generar visualizaciones reveladoras. Para mejorar la participación de los usuarios, implementé las capacidades de gráficos interactivos de Plotly, lo que permitió a las partes interesadas explorar dinámicamente los patrones revelados.

II. Para el componente analítico, desarrollé modelos predictivos utilizando los algoritmos de aprendizaje automático de sklearn, lo que me permitió descubrir conocimientos más profundos más allá de las estadísticas descriptivas tradicionales. Mi estrategia de visualización incorporó elementos estáticos e interactivos: creé histogramas, diagramas de dispersión y mapas de calor para ilustrar correlaciones clave, mientras implementaba gráficos Plotly para facilitar la exploración de datos en profundidad. El cual se puede ver en el siguiente enlace [https://github.com/ndumbe0/LP1-Project-Sprint/blob/d6cff21a04e15c04e890cf9c4f5364e269c0b976/test file.ipynb]

III. Para garantizar una accesibilidad más amplia y capacidades de generación de informes, repliqué con éxito estas visualizaciones en Power BI, brindando a las partes interesadas una plataforma de inteligencia empresarial sólida y familiar. [https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiNDFlYjRkMDQtYTVhOC00Nzc4LWJjNjYtZDU5MGQyYWMxNGQ1IiwidCI6IjQ0ODdiNTJmLWYxMTgtNDgzMC1iNDlkLTNjMjk4Y2I3MTA3NSJ9]

1. Conclusiones y Recomendaciones A través de mi análisis, he descubierto hallazgos importantes que pueden impulsar mejoras estratégicas en nuestras operaciones. Específicamente: • A través de mi trabajo de modelado y análisis de datos exploratorios, identifiqué tendencias clave que pueden facilitar una toma de decisiones más específica. Estos conocimientos ofrecen áreas concretas de mejora y destacan oportunidades de crecimiento prometedoras. • Según mis resultados, recomiendo encarecidamente mejorar nuestros métodos de recopilación de datos, ya que datos de mayor calidad producirán una mayor precisión del modelo. Además, sugiero ampliar nuestro enfoque analítico para incorporar técnicas de aprendizaje automático más sofisticadas, que podrían revelar conocimientos valiosos adicionales. Mi proyecto demuestra la importancia crítica de implementar un enfoque estructurado para el análisis de datos, que abarque todo, desde la extracción segura de datos hasta conocimientos prácticos. Concluyo que las organizaciones que buscan aprovechar los datos para la toma de decisiones deben priorizar la inversión en herramientas y flujos de trabajo de análisis sólidos.

Apreciación
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Ciencia de datos de Azubi