Plataforma de Análisis de Datos
Descripción
Esta plataforma de análisis de datos fue desarrollada para transformar grandes volúmenes de información en insights accionables para la toma de decisiones empresariales.
Utilizando Python como lenguaje principal, implementé un backend robusto con FastAPI que procesa, analiza y sirve datos a través de una API RESTful. El sistema incorpora técnicas avanzadas de procesamiento de datos con pandas y numpy, junto con algoritmos de machine learning implementados con scikit-learn para identificar patrones y tendencias.
La arquitectura del sistema está diseñada para ser escalable, permitiendo procesar desde pequeños conjuntos de datos hasta información a nivel de Big Data mediante la integración con tecnologías como Apache Spark. Además, implementé un sistema de caché inteligente que optimiza las consultas frecuentes, reduciendo significativamente los tiempos de respuesta.
Tecnologías Utilizadas
Python
Lenguaje principal para el desarrollo del backend y algoritmos de análisis
FastAPI
Framework para la creación de APIs de alto rendimiento
Pandas
Biblioteca para manipulación y análisis de datos
Plotly
Generación de visualizaciones interactivas
PostgreSQL
Base de datos para almacenamiento persistente
Redis
Caché para optimización de consultas frecuentes
Desafíos
Procesamiento de grandes volúmenes
Manejar eficientemente conjuntos de datos de varios gigabytes sin comprometer el rendimiento del sistema.
Consultas complejas en tiempo real
Permitir a los usuarios realizar análisis complejos y obtener resultados en tiempo real para toma de decisiones inmediata.
Escalabilidad horizontal
Diseñar una arquitectura que pudiera escalar horizontalmente para manejar cargas variables de trabajo.
Soluciones
Procesamiento asíncrono
Implementé un sistema de procesamiento asíncrono con Python asyncio y FastAPI que permite manejar múltiples solicitudes concurrentes.
Optimización de consultas
Desarrollé un sistema de caché inteligente con Redis que identifica y almacena los resultados de consultas frecuentes.
Arquitectura de microservicios
Diseñé una arquitectura basada en microservicios que permite escalar componentes individuales según la demanda.
Galería
Dashboard principal con visualizaciones interactivas
Generación automática de informes con insights clave
Pipeline de procesamiento de datos en tiempo real
Ejemplo de Código
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Dict, List, Optional
class DataProcessor:
"""
A class for processing and analyzing data.
"""
def __init__(self, data_path: str):
"""
Initialize the DataProcessor with a data file.
Args:
data_path: Path to the data file
"""
self.data_path = data_path
self.data = self._load_data()
def _load_data(self) -> pd.DataFrame:
"""
Load data from the specified path.
Returns:
DataFrame containing the loaded data
"""
try:
return pd.read_csv(self.data_path)
except Exception as e:
print(f"Error loading data: {e}")
return pd.DataFrame()
def clean_data(self) -> pd.DataFrame:
"""
Clean the data by removing duplicates and handling missing values.
Returns:
Cleaned DataFrame
"""
# Remove duplicates
self.data = self.data.drop_duplicates()
# Handle missing values
for column in self.data.columns:
if self.data[column].dtype == np.number:
self.data[column].fillna(self.data[column].median(), inplace=True)
else:
self.data[column].fillna(self.data[column].mode()[0], inplace=True)
return self.data
def analyze_data(self) -> Dict[str, any]:
"""
Perform basic analysis on the data.
Returns:
Dictionary containing analysis results
"""
results = {
"row_count": len(self.data),
"column_count": len(self.data.columns),
"summary_stats": self.data.describe().to_dict(),
"missing_values": self.data.isnull().sum().to_dict()
}
return results
def filter_data(self, conditions: Dict[str, any]) -> pd.DataFrame:
"""
Filter data based on specified conditions.
Args:
conditions: Dictionary of column-value pairs to filter by
Returns:
Filtered DataFrame
"""
filtered_data = self.data.copy()
for column, value in conditions.items():
if column in filtered_data.columns:
filtered_data = filtered_data[filtered_data[column] == value]
return filtered_data
# Example usage
if __name__ == "__main__":
processor = DataProcessor("data.csv")
cleaned_data = processor.clean_data()
analysis_results = processor.analyze_data()
print(f"Data has {analysis_results['row_count']} rows and {analysis_results['column_count']} columns")
# Filter data example
filtered = processor.filter_data({"category": "A"})
print(f"Filtered data has {len(filtered)} rows")
Habilidades Python
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