He creado una aplicación interactiva para visualizar los datos del Titanic y predecir las probabilidades de supervivencia usando Streamlit y Scikit-Learn. La app combina exploración de datos, visualizaciones interactivas y un modelo RandomForest para ofrecer una experiencia didáctica y práctica sobre cómo pasar de un script de análisis a una aplicación web funcional sin tocar HTML, CSS o JavaScript.
La interfaz está construida con Streamlit y permite explorar estadísticas clave del dataset del Titanic: análisis por sexo, clase de billete, distribución de edades, tarifas y relaciones familiares a bordo. Para las visualizaciones se emplean librerías como Plotly y Seaborn, que facilitan gráficos interactivos y comparaciones claras entre supervivientes y no supervivientes.
En la parte de modelado se utiliza Scikit-Learn con un RandomForestClassifier por su robustez y buena performance inicial. El flujo de trabajo incluye limpieza de datos para imputar valores faltantes, ingeniería de variables para convertir categorías en formatos numéricos, división en conjuntos de entrenamiento y test, y ajuste del modelo. Este enfoque permite evaluar métricas de rendimiento y ajustar hiperparámetros si se desea mejorar la predicción.
La sección de predicción aprovecha la barra lateral de Streamlit para que el usuario introduzca características como clase, sexo, edad, número de hermanos y tarifa. Con esos inputs la aplicación construye un registro de usuario en tiempo real, lo transforma al mismo formato que los datos de entrenamiento y obtiene una predicción inmediata del modelo. Esta interacción es ideal para demostraciones, talleres o como base para una solución empresarial más completa.
Desde una perspectiva empresarial, este tipo de proyecto es un ejemplo perfecto de cómo una solución de análisis y machine learning puede integrarse en flujos de trabajo reales. En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollar aplicaciones a medida y software a medida que incluyen componentes de inteligencia artificial, ciberseguridad y despliegue en la nube. Si te interesa transformar una prueba de concepto en una aplicación de producción, podemos ayudarte a escalarla y a integrarla con arquitecturas seguras y escalables.
Además de la creación de la interfaz y el modelo, Q2BSTUDIO ofrece servicios complementarios que suelen ser críticos en proyectos de datos: auditoría de seguridad y pentesting para garantizar la protección de los datos, implementación en servicios cloud aws y azure para despliegues fiables y escalables, y soluciones de inteligencia de negocio y visualización como Power BI para aportar insights a decisores. Para conocer más sobre desarrollo de aplicaciones, consulta nuestros servicios de desarrollo de aplicaciones y software a medida y para explorar cómo aplicamos IA en empresas visita nuestra página de inteligencia artificial.
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Si te gustaría ver el código o probar la demo, la aplicación sirve como plantilla para talleres y cursos y se puede adaptar a otros datasets o casos de negocio. En Q2BSTUDIO podemos convertirla en una solución empresarial con integración continua, pipelines de datos, monitorización de modelos y controles de seguridad para cumplir con estándares de calidad y normativas.
Conclusión: una app de predicción del Titanic es una excelente herramienta educativa y un punto de partida práctico para proyectos reales de machine learning en producción. Si buscas apoyo para construir, asegurar y desplegar una aplicación similar, contacta con nuestro equipo en Q2BSTUDIO para diseñar software a medida que incluya inteligencia artificial y servicios en la nube según tus necesidades.
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