Este repositorio documenta mi viaje a través del desafío "100 Días de Código", enfocado en la Ciencia de Datos. Cada día, me dedico a aprender y aplicar conceptos y técnicas de data science, compartiendo progresos, descubrimientos y proyectos.
El repositorio está organizado por días, con cada carpeta correspondiente a un día específico del desafío. Dentro de cada carpeta, encontrarás notas, cuadernos Jupyter, scripts, y recursos utilizados o creados ese día.
Los principales objetivos de este desafío son:
Mejorar mis habilidades en programación y análisis de datos. Aprender y aplicar conceptos avanzados de data science y machine learning. Construir una variedad de proyectos prácticos y aplicaciones reales. Tecnologías y Herramientas Este desafío incluye el uso de:
Lenguajes de programación: Python, SQL. Librerías: Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch. Herramientas: Jupyter Notebooks, Google Colab, GitHub.
Si tienes sugerencias, correcciones o quieres contribuir al proyecto, no dudes en hacer un fork y enviar un pull request o abrir un issue. Además, cualquier feedback sobre mi progreso y aprendizaje es muy apreciado.