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En este proyecto final, aplicarás todos los conocimientos adquiridos a lo largo del curso para realizar un análisis completo de un conjunto de datos. Este ejercicio te permitirá consolidar tus habilidades en recolección, limpieza, exploración, modelado, evaluación y comunicación de resultados.

Objetivos del Proyecto

Recolección y Preparación de Datos: Identificar y obtener un conjunto de datos adecuado para el análisis.
Limpieza de Datos: Realizar la limpieza y preparación de los datos para asegurar su calidad.
Exploración de Datos: Realizar un análisis exploratorio para entender las características y relaciones en los datos.
Modelado de Datos: Aplicar técnicas de modelado para extraer información útil y realizar predicciones.
Evaluación y Validación: Evaluar y validar los modelos para asegurar su precisión y robustez.
Comunicación de Resultados: Documentar y comunicar los hallazgos de manera efectiva a las partes interesadas.

Pasos del Proyecto

Selección del Conjunto de Datos

Elige un conjunto de datos que sea relevante y de interés. Puedes utilizar fuentes como Kaggle, UCI Machine Learning Repository, o cualquier otra base de datos pública. Asegúrate de que el conjunto de datos tenga suficientes registros y variables para realizar un análisis significativo.

Recolección y Preparación de Datos

2.1. Importación de Datos

Importa los datos utilizando una herramienta como Python (pandas) o R. Asegúrate de que los datos se carguen correctamente.

import pandas as pd

# Cargar el conjunto de datos
data = pd.read_csv('ruta/al/archivo.csv')

2.2. Inspección Inicial

Realiza una inspección inicial para entender la estructura de los datos.

# Mostrar las primeras filas del conjunto de datos
print(data.head())

# Resumen de las estadísticas descriptivas
print(data.describe())

# Información sobre el tipo de datos y valores faltantes
print(data.info())

Limpieza de Datos

3.1. Identificación y Manejo de Datos Faltantes

Identifica y maneja los valores faltantes en el conjunto de datos.

# Identificar valores faltantes
print(data.isnull().sum())

# Manejar valores faltantes (ejemplo: eliminación de filas con valores faltantes)
data_cleaned = data.dropna()

3.2. Transformación y Normalización

Realiza las transformaciones necesarias para preparar los datos para el análisis.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Normalizar los datos
scaler = StandardScaler()
data_normalized = scaler.fit_transform(data_cleaned)

Exploración de Datos

4.1. Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

Realiza un análisis exploratorio para descubrir patrones y relaciones en los datos.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Histograma de una variable
sns.histplot(data_cleaned['variable_interes'])
plt.show()

# Matriz de correlación
correlation_matrix = data_cleaned.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True)
plt.show()

Modelado de Datos

5.1. Selección del Modelo

Selecciona y aplica uno o más modelos adecuados para el análisis.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X = data_cleaned.drop('variable_objetivo', axis=1)
y = data_cleaned['variable_objetivo']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Entrenar un modelo de regresión lineal
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

Evaluación y Validación

6.1. Evaluación del Modelo

Evalúa el rendimiento del modelo utilizando métricas adecuadas.

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# Predicciones
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluación del modelo
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print(f'Mean Squared Error: {mse}')
print(f'R^2 Score: {r2}')

Comunicación de Resultados

7.1. Documentación y Reportes

Documenta todo el proceso y los hallazgos en un informe claro y conciso. Incluye gráficos, tablas y explicaciones detalladas.

# Informe del Proyecto Final

## Introducción
Descripción del problema y objetivos del análisis.

## Recolección y Preparación de Datos
Descripción del conjunto de datos y los pasos de limpieza y preparación.

## Exploración de Datos
Resultados del análisis exploratorio, incluyendo gráficos y tablas.

## Modelado de Datos
Descripción del modelo seleccionado y resultados de la evaluación.

## Conclusiones
Resumen de los hallazgos y recomendaciones.

Presentación

Prepara una presentación para comunicar los resultados a las partes interesadas. Asegúrate de que sea clara y accesible, utilizando visualizaciones efectivas para apoyar tus conclusiones.

Conclusión

Este proyecto final te brinda la oportunidad de aplicar todos los conocimientos adquiridos en el curso de Análisis de Datos. Asegúrate de seguir cada paso cuidadosamente y documentar tu trabajo de manera detallada. ¡Buena suerte!

Proyecto Final: Análisis Completo de un Conjunto de Datos