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Este repositorio contiene proyectos de ciencia de datos organizados principalmente en notebooks de Jupyter. Incluye trabajos realizados por estudiantes y ejemplos prácticos con fines educativos, enfocados en análisis de datos, machine learning y procesamiento de lenguaje natural.
El repositorio se organiza de la siguiente manera:
- 📒 Notebooks con el análisis, visualizaciones y modelos.
- 🗂️ Datasets utilizados en los proyectos.
- 📄 Archivos de apoyo y documentación básica.
Los datasets utilizados en los distintos proyectos se encuentran dentro del repositorio y pueden variar según el notebook.
Incluyen datos relacionados con:
- Texto (sentimiento, emociones, fake news).
- Salud (predicción de enfermedades).
- Datos clásicos para clasificación y predicción.
- Otros conjuntos de datos educativos.
⚠️ Los datasets se usan únicamente con fines educativos y de práctica.
Los proyectos del repositorio están desarrollados en los siguientes idiomas:
- 🇪🇸 Español (principalmente)
- 🇬🇧 Inglés (algunos notebooks y datasets)
El idioma depende del origen del dataset o del objetivo del ejercicio.
| Notebook | Descripción |
|---|---|
Analisis de FakeNews.ipynb |
Análisis y detección de noticias falsas. |
Analisis de Sentimiento2.ipynb |
Clasificación de sentimiento en texto. |
Clasificacion_Emociones.ipynb |
Identificación de emociones usando NLP. |
Prediccion de Diabetes.ipynb |
Modelo predictivo para diagnóstico de diabetes. |
Titanic_pipeline.ipynb |
Pipeline completo de machine learning con el dataset Titanic. |
Cloná el repositorio:
git clone https://github.com/luchoxiii/Students.git
cd Students