Machine Learning & Data Science 🐍

Este repositorio contiene proyectos, notebooks y ejemplos en el área de machine learning y ciencia de datos. Está diseñado como un recurso de aprendizaje práctico para aquellos interesados en explorar desde técnicas de preprocesamiento de datos hasta algoritmos avanzados de aprendizaje automático.

Contenido

• Preprocesamiento de Datos: Ejemplos de limpieza, transformación y normalización de datos.
• Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Notebooks que demuestran cómo explorar y visualizar datos para obtener insights iniciales.
• Algoritmos de Machine Learning: Implementaciones de modelos comunes, como regresión lineal, árboles de decisión, clustering, redes neuronales, entre otros.
• Proyectos de Ciencia de Datos: Casos de estudio que aplican el flujo completo de análisis de datos, desde la adquisición y preprocesamiento hasta la evaluación de modelos.
• Visualización de Datos: Ejemplos de cómo utilizar bibliotecas de visualización para interpretar resultados de manera efectiva.

Tecnologías Utilizadas

• Python: Lenguaje principal para la implementación de algoritmos y manipulación de datos.
• Bibliotecas de Ciencia de Datos: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, y TensorFlow/Keras para proyectos que involucran redes neuronales.
• Jupyter Notebooks: Para la presentación y documentación de análisis y experimentos de forma interactiva.

Indicaciones 🤗

1. Necesitaras tener instalado Python en tu computadora (Recomiendo que sea la v3.10) 😎
2. Necesitaras instalar los requerimientos, ejecuta:

pip install -r requirements.txt

4. Disfruta 🥳