Proyectos

Repositorio con los apuntes, ejercicios y el trabajo práctico de la asignatura de Visualización, donde recopilo prácticas resueltas en R y Python junto con dashboards en Tableau. Sirve como registro de mi aprendizaje en el análisis y representación gráfica de datos.

Repositorio de prácticas académicas sobre evaluación de modelos de aprendizaje automático, donde se exploran temas como la clasificación sensible al coste, la detección de clases desconocidas, el análisis de sesgos y la explicabilidad de predicciones. Los ejercicios están implementados en Python y R mediante Jupyter Notebooks y R Markdown.

Un proyecto práctico de análisis exploratorio y reducción de dimensionalidad mediante PCA sobre las propiedades fisicoquímicas de distintos cristales. Está desarrollado en R utilizando paquetes como FactoMineR, factoextra, dplyr y ggplot2 para la limpieza de datos, el tratamiento de valores atípicos y la visualización.

Una aplicación creada con Streamlit y Python para planificar alineaciones en equipos ciclistas, obteniendo datos de portales especializados mediante web scraping con Selenium y BeautifulSoup. También incorpora la API de Gemini para procesar automáticamente normativas en PDF y extraer los sistemas de puntuación UCI.

Proyecto académico que calcula una puntuación de dificultad para las carreras del equipo ciclista Cofidis a partir de datos de ProCyclingStats. Utiliza web scraping con Selenium y BeautifulSoup, procesamiento de datos con Pandas y una interfaz web interactiva creada en Streamlit.