Proyecto Bancario 📊

Introducción y objetivo

El Proyecto Bancario tiene como misión demostrar cómo integrar múltiples tecnologías del stack de datos en un flujo real: ingestión, transformación, análisis y visualización. Está pensado como un caso realista con aplicaciones prácticas para banca, fintech o ambientes corporativos.

Descripción técnica / arquitectura

El proyecto está estructurado en módulos independientes que interactúan entre sí:

• data_ingestion.py: con conexión a APIs o fuentes externas para traer datos brutos.
• data_processing.py: procesamiento, limpieza y transformación de esos datos.
• machine_learning.py: contiene los modelos (clasificación, regresión o predicción) aplicados.
• visualization.py: generación de gráficos o dashboards para mostrar resultados.
• setup_cluster.sh: script para levantar un entorno de clúster (Hadoop/Spark) en modo pseudo-distribuido.

Tecnologías usadas

Este proyecto emplea:

Ejemplos de código

# Fragmento de data_ingestion.py
import requests

def fetch_data(api_url):
    response = requests.get(api_url)
    data = response.json()
    return data

# Fragmento de machine_learning.py
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

def train_model(X, y):
    model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
    model.fit(X, y)
    return model

Resultados / visualizaciones

Algunos de los hallazgos obtenidos al ejecutar el pipeline fueron:

• Detección de patrones de fraude con modelos predictivos.
• Gráficos de distribución y correlaciones entre variables del sistema bancario.
• Dashboard resumido para seguimiento de métricas clave.

Retos y aprendizajes

Durante el desarrollo me enfrenté a retos como manejo eficiente de memoria con Spark, optimización de joins en grandes volúmenes de datos y afinamiento de hiperparámetros en los modelos. Estas dificultades reforzaron mis habilidades en desempeño, tuning y arquitectura de datos.

Repositorio / Enlace

Puedes ver el proyecto completo en GitHub: Proyecto_Bancario en GitHub 🐙

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