Introducción - Axneitor/Trabajo_Final_Herramientas_IA GitHub Wiki

En la actualidad la inteligencia artificial tiene la capacidad de integrar y analizar información que se obtiene de diferentes fuentes y lo convierte en una herramienta importante para la ciencia de datos. Esta unión permite realizar un análisis profundo y obtener resultados completos y precisos. El presente proyecto se basa en la utilización de datos provenientes de fuentes diferentes: un archivo en formato CSV y una base de datos relacional. Para el desarrollo del trabajo se utilizó la plataforma JupyterLab, que permite trabajar con código en Python para manipular, analizar y visualizar los datos que generan resultados.

El objetivo principal de este trabajo es la integración de diferentes fuentes de datos mediante el uso de librerías como sqlite3, que permite conectar JupyterLab con una base de datos relacional, y pandas, que permite cargar datos desde un archivo CSV, con el fin de unir ambas fuentes y realizar un análisis conjunto en un entorno práctico e implementando las siguientes librerías: pygwalker, bokeh y matplotlib, las cuales se emplean para visualización y generación de gráficos estadísticos de distintas problemáticas que fueron posteriormente interpretadas visualmente, permitiendo identificar patrones en los datos combinados.

En el presente trabajo se demuestra habilidades y competencias en el manejo de datos provenientes de diferentes orígenes, utilizando tanto herramientas disponibles como otras que fueron investigadas y aplicadas durante el desarrollo del proyecto.