Portfolio de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos

Bienvenido a mi portfolio académico, donde documento mi aprendizaje y desarrollo de competencias en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos y Análisis Exploratorio. Este sitio presenta una colección de prácticas, proyectos y reflexiones organizadas por áreas temáticas.

Sobre este Portfolio

Este portfolio está construido utilizando tecnologías modernas de desarrollo web y está organizado como una documentación técnica profesional:

• Framework: Next.js 15 con TypeScript
• Sistema de documentación: Fumadocs
• Deployment: Vercel con CI/CD automático
• Contenido: MDX para documentación interactiva

Áreas de Conocimiento

EDA y Fuentes de Datos

Esta sección contiene prácticas enfocadas en el análisis exploratorio de datos (EDA) y la integración de múltiples fuentes de información:

Análisis de Datasets Clásicos

• Exploración del Dataset Iris: Introducción a técnicas básicas de EDA usando uno de los datasets más conocidos en machine learning
• Entrada de Familiarización: Primeros pasos en el análisis de datos y configuración del entorno de trabajo

Proyectos de Análisis Avanzado

• EDA Netflix Dataset con pandas: Análisis completo del catálogo de Netflix utilizando visualizaciones avanzadas con matplotlib y seaborn. Incluye:

  • Análisis de tipos de contenido (películas vs series)
  • Distribuciones geográficas por países
  • Tendencias temporales en lanzamientos
  • Patrones en clasificaciones y géneros
  • Dashboard interactivo con múltiples visualizaciones

• EDA Multi-fuentes y Joins: Proyecto avanzado integrando múltiples datasets con técnicas de joins en pandas. Características principales:

  • Procesamiento de 3 millones de registros de taxis de NYC
  • Integración de datos de viajes, zonas geográficas y calendario de eventos
  • Análisis de patrones metropolitanos y optimización operativa
  • Técnicas avanzadas de manipulación y optimización de memoria

Deployment y DevOps

• Publicación del Portfolio con Vercel: Documentación completa del proceso de deployment usando tecnologías modernas:
  • Migración de GitHub Pages a Vercel
  • Configuración de fumadocs vs MkDocs
  • Workflow de CI/CD automático
  • Optimización de performance y SEO

Calidad y Ética en IA

Sección dedicada a los aspectos éticos y de calidad en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial:

• Principios éticos en el desarrollo de IA
• Validación y calidad de datos
• Sesgos algorítmicos y fairness
• Responsabilidad en sistemas automatizados

Competencias Desarrolladas

Técnicas

• Análisis de Datos: pandas, numpy, matplotlib, seaborn
• Visualización: Creación de dashboards y gráficos informativos
• Integración de Datos: Joins, limpieza y transformación de datasets
• Escalabilidad: Procesamiento eficiente de datasets masivos (3M+ registros)
• Deployment: Next.js, Vercel, CI/CD, TypeScript

Metodológicas

• Pensamiento analítico: Extracción de insights de negocio a partir de datos
• Documentación técnica: Creación de documentación clara y estructurada
• Gestión de proyectos: Organización y planificación de análisis complejos
• Comunicación: Presentación efectiva de resultados y hallazgos

Estructura de la Documentación

Cada práctica está organizada siguiendo un formato consistente:

1. Contexto y Objetivos: Definición clara del problema y metas de aprendizaje
2. Metodología: Descripción del proceso y técnicas utilizadas
3. Implementación: Código comentado y explicaciones paso a paso
4. Resultados y Visualizaciones: Presentación clara de hallazgos
5. Reflexiones: Análisis crítico y lecciones aprendidas

Evolución del Aprendizaje

Este portfolio documenta mi progresión desde conceptos básicos hasta proyectos complejos:

• Nivel Inicial: Datasets simples, análisis exploratorio básico
• Nivel Intermedio: Visualizaciones avanzadas, análisis de datos reales
• Nivel Avanzado: Integración multi-fuente, procesamiento a escala, deployment profesional

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Este portfolio está en constante evolución, reflejando mi crecimiento académico y profesional en el campo de la Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos.