Análisis de ventas de vehículos de segunda mano

Proyecto desarrollado por el equipo Neocortex como parte del módulo de Python en la Certificación en Python e Inteligencia Artificial del Samsung Innovation Campus.

Descripción

Este proyecto consiste en el análisis exploratorio y predictivo de datos de ventas de vehículos de segunda mano. El objetivo es aplicar técnicas de procesamiento, visualización y modelado de datos utilizando Python para obtener información útil sobre el mercado y prácticas de compraventa.

El dataset utilizado puede descargarse aquí: vehículos de segunda mano

Objetivos

• Desarrollar habilidades en el análisis de datos con Python.
• Implementar y comparar modelos de machine learning para predecir variables relacionadas con ventas de autos.
• Generar visualizaciones que permitan entender las tendencias del mercado.

Tecnologías y herramientas

• Python.
• Jupyter Notebook.
• Bibliotecas principales: pandas, numpy, matplotlib y seaborn.

Estructura del proyecto

• notebooks/ - Cuadernos principales del análisis.
• data/ - Conjunto de datos (no incluido en el repo; sigue el enlace de descarga).
• .devcontainer/ y .vscode/ - Configuración para entornos de desarrollo reproducibles.

¿Cómo utilizar este repositorio?

1. Clona el repositorio:

   git clone https://github.com/S14vcGt/Neocortex-project.git

2. Descarga el dataset desde el enlace proporcionado y colócalo en la carpeta data/.
3. (Opcional) Instala los requisitos si hay un archivo requirements.txt:

   pip install -r requirements.txt

4. Abre los notebooks en Jupyter y ejecuta el flujo completo de análisis.

Créditos

• Equipo Neocortex — Certificación en Python e Inteligencia Artificial, Samsung Innovation Campus, 2025.