📊 Proyectos de Ciencia de Datos - Alura Bootcamp

Este repositorio contiene cuatro proyectos desarrollados durante el Bootcamp de Ciencia de Datos de Alura. Cada proyecto aplica técnicas de análisis, visualización y modelado de datos, utilizando herramientas como Python, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn y más.

📌 Proyectos incluidos:

• 🔹 Robot Trading - Creación de un bot de trading en Python capaz de tomar decisiones de compra y venta de Bitcoin en tiempo real. Incluye obtención y limpieza de datos, análisis de tendencias y automatización del proceso.

• 🔹 Esencia del Cliente - Proyecto de análisis de datos para comprender los hábitos de compra en la cadena de supermercados Universal Food. Incluye obtención y transformación de datos, exploración visual, preprocesamiento y aplicación de algoritmos de clustering con Scikit-Learn para segmentar clientes. El objetivo es mejorar la experiencia de compra mediante estrategias personalizadas basadas en los hallazgos obtenidos.

• 🔹 Chatbot Inteligente - Desarrollo de un chatbot en Python capaz de interpretar el lenguaje humano y generar respuestas coherentes. Incluye configuración del ambiente en Google Colab, importación y tratamiento de datos lingüísticos, carga de bases de documentos, aplicación de técnicas de similitud de textos y modelos de Machine Learning para determinar respuestas. El chatbot es entrenado con ejemplos de diálogos para mejorar su precisión y ofrecer interacciones más naturales.

Futuras actualizaciones

• 🔹 Analisis Corporativo Global - Desarrollo de un informe detallado para Data Insider, un equipo de asesores financieros con presencia global, con el objetivo de analizar el comportamiento de grandes corporaciones a nivel mundial desde 2015. El proyecto incluye la configuración del ambiente en Google Colab o Python, obtención de datos a través de descargas y API REST, limpieza y transformación de datos con Pandas, fusión de datasets, análisis exploratorio, consultas clave y generación de visualizaciones con Matplotlib y Seaborn. Finalmente, los hallazgos son sintetizados en una presentación clara y estructurada para la toma de decisiones estratégicas.

📂 Cada carpeta contiene notebooks, datasets y código fuente para explorar los análisis realizados.

📌 Cuadernos en Google Colab:

🔹 Robot Trading

🔹 Esencia del Cliente

🔹 Chatbot Inteligente

📌 Presentacion de Resultados:

🔹 Esencia del Cliente

¡Explora y aprende más sobre Ciencia de Datos! 🚀📈