Data Science · CC3084
Proyectos, ejercicios y análisis reproducibles
Área de trabajo de Data Science
Este sitio reúne los proyectos, laboratorios y ejercicios desarrollados durante el curso CC3084 · Data Science. Cada trabajo integra código, visualizaciones, interpretación de resultados y documentación para que el análisis pueda revisarse y reproducirse.
Proyectos disponibles
01 · Series de tiempo
Temperatura promedio mensual de Guatemala, 1950–2026
El proyecto estudia los extremos, la tendencia, la estacionalidad y la estacionariedad de la temperatura. Posteriormente compara modelos SARIMA, Holt-Winters, suavizamiento exponencial y naive estacional.
Incluye:
- Exploración y limpieza de datos.
- División cronológica en entrenamiento y prueba.
- Descomposición de la serie.
- Pruebas ADF, KPSS y Fligner.
- Identificación mediante ACF y PACF.
- Comparación de modelos y diagnóstico de residuos.
- Pronóstico con intervalos de confianza.
Forma de trabajo
Cada proyecto se organiza de manera independiente y contiene sus datos originales, cuadernos, dependencias y documentación. Los resultados guardados en los notebooks se convierten automáticamente en páginas HTML mediante Quarto.
Cuando se actualiza la rama main, GitHub Actions construye nuevamente este sitio y lo publica en GitHub Pages.
Herramientas
Python · Jupyter Notebook · pandas · NumPy · Matplotlib · SciPy · statsmodels · scikit-learn · Quarto · GitHub Actions