¿Te imaginas crear un dashboard profesional, interactivo y desde cero usando solo Python? 🤯 ¡En este video lo vas a lograr! Bienvenid@ al último episodio de la serie **"Python para Ciencia de Datos desde Cero"**, donde construiremos juntos un **Dashboard de Análisis de Ventas** completo utilizando **Streamlit** y **Plotly**. Código (Patreon): Únete a este canal para apoyarme: ¿Regalame un Café?: Curso de Python desde cero 2023: ✈ Unete a nuestra comunidad de Telegram: +F9c-RdxQYRk4YTdh 💎Únete a nuestra comunidad de Discord: 📥Correo de Contacto: ivespinops@ 🔧 **Aplicarás todo lo aprendido**: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, limpieza de datos, análisis exploratorio… ¡y ahora dashboards profesionales con interactividad total! 0:00 - Introducción y bienvenida al séptimo video 0:06 - Qué vamos a construir: un dashboard profesional 0:28 - Repaso rápido de lo aprendido en la serie 1:30 - Objetivo del proyecto final y qué incluirá el dashboard 2:06 - Configuración inicial del entorno y carpeta del proyecto 2:45 - Crear y activar entorno virtual 3:35 - Instalar librerías necesarias 4:00 - Importación de librerías para visualización y análisis 4:25 - ¿Por qué usar Streamlit para dashboards? 4:44 - Generación de datos sintéticos realistas 5:26 - Construcción del dataset completo (ventas, regiones, vendedores) 6:17 - Crear DataFrame de ventas y nueva columna "Venta Total" 7:01 - Exploración del dataset: head, info y describe 8:35 - Visualización 1: Tendencia de ventas mensuales 9:31 - Visualización 2: Ventas por producto (gráfico de barras) 10:58 - Visualización 3: Análisis geográfico (gráfico de torta) 12:00 - Visualización 4: Mapa de calor de correlaciones 13:30 - Visualización 5: Histograma de distribución de ventas 14:45 - Construcción del dashboard con Streamlit 15:12 - Configuración del layout, título e íconos 15:58 - Filtros en la barra lateral (productos y regiones) 17:00 - Filtrar datos dinámicamente según selección 17:52 - Cálculo de métricas principales: ventas, promedio, número y crecimiento 19:50 - Demostración de filtros en tiempo real 20:44 - Layout con dos columnas para mostrar gráficos 21:46 - Visualización final: gráfico de distribución de ventas 22:13 - Estilo responsivo y funcionalidades interactivas 23:00 - Mejoras futuras: SQL, más filtros, despliegue, IA 23:30 - Conclusión del curso y resumen de aprendizajes 24:13 - Invitación a Patreon y beneficios para miembros 25:01 - Agradecimientos a la comunidad y cierre del video ──────────────────────────── 📚 **¿QUÉ APRENDERÁS PASO A PASO?** ──────────────────────────── ✅ Crear dashboards interactivos con **Streamlit** ✅ Visualizar datos con gráficos dinámicos usando **Plotly Express** ✅ Implementar filtros por región, producto y más ✅ Construir métricas clave como ventas totales, promedio y crecimiento 📈 ✅ Organizar un layout profesional y responsive ✅ Generar datos sintéticos realistas para practicar ✅ Unir todas tus habilidades en un solo proyecto final ──────────────────────────── 🌟 **¿POR QUÉ ESTE VIDEO ES IMPORTANTE?** ──────────────────────────── Porque te permite construir un proyecto real de principio a fin, ideal para mostrar en tu portafolio profesional 💼 Este tipo de dashboards se usan en el mundo real para análisis de negocio, reportes ejecutivos y visualización interactiva de KPIs 📊 Además, dominarás herramientas modernas como **Streamlit** y **Plotly**, muy valoradas en el mercado laboral actual. ──────────────────────────── 🎯 **¿PARA QUIÉN ES ESTE VIDEO?** ──────────────────────────── 👩‍💻 Estudiantes de ciencia de datos que quieren aplicar lo aprendido 📊 Analistas que buscan crear visualizaciones impactantes 💼 Profesionales que quieren fortalecer su portafolio con un proyecto sólido 🔁 Quienes hayan seguido los primeros videos de la serie o quienes buscan un reto práctico ──────────────────────────── 🧠 **EXTRAS Y RETOS PROPUESTOS:** ──────────────────────────── 🚀 Conectar el dashboard a una base de datos real 🧩 Agregar más filtros como rango de fechas, vendedor o categoría 📦 Implementar cache para mejorar el rendimiento 📡 Subir el proyecto a la nube (Streamlit Cloud) 🔮 Integrar modelos de Machine Learning para predicción ──────────────────────────── 📌 **CURSO COMPLETO – Resumen de videos anteriores:** ──────────────────────────── 📌 Video 1: NumPy y arrays multidimensionales 📌 Video 2: Pandas Series y DataFrames 📌 Video 3: Limpieza y transformación de datos 📌 Video 4: Visualizaciones con Matplotlib 📌 Video 5: Visualización avanzada con Seaborn 📌 Video 6: Análisis exploratorio completo (EDA) 📌 Video 7: _**ESTE**_ – Proyecto final con dashboard interactivo 🧠✅ 🚀👨‍💻👩‍💻 #CienciaDeDatos #Python #Dashboard #Streamlit #ProyectoFinal #DataScience