📊 Galería de Visualizaciones 🎨
Colección completa de gráficas y análisis visuales
Explora todas las visualizaciones generadas en mis proyectos de análisis de datos, machine learning e ingeniería de features.
🎨 A tener en cuenta a la hora de realizar visualizaciones¶
Visualización de Datos
Cada gráfica debe contar una historia clara y aportar insights accionables. La simplicidad y claridad son fundamentales para comunicar hallazgos complejos de manera efectiva.
🛠️ Herramientas de Visualización¶
📊
Matplotlib
Gráficas base
🎨
Seaborn
Estilo avanzado
📈
Pandas
Plotting
🔬
Scikit-learn
Visualizaciones ML
58
Gráficas
Generadas
10+
Proyectos
Documentados
4
Categorías
de Análisis
📊 Visualizaciones x Tipo de Análisis¶
⚙️ Feature Engineering
Escalado, transformaciones y selección de variables.
Ver Feature Engineering →📈 Datasets Especializados
Análisis específicos por dominio (médico, financiero, etc.).
Ver Datasets →💡 Principios de Diseño¶
- Claridad: Cada visualización debe tener un propósito claro 🎯
- Consistencia: Estilo y colores coherentes en todos los proyectos 📊
- Interpretabilidad: Fácil de entender sin contexto técnico previo 🔍
- Responsividad: Adaptables a diferentes tamaños de pantalla 📱
- Estética: Visualmente atractivas sin sacrificar funcionalidad 🎨
🚀 Explora las categorías para ver todas las visualizaciones
Cada imagen cuenta una historia de descubrimiento y análisis