Santiago Cárdenas Jotty
Volver a los casos

Visualización de datos · hackathon

Crime.io

Exploración geoespacial de datos criminales construida con Python y Streamlit; el proyecto obtuvo el tercer puesto en hackathon.

Rol
Comparación de zonas y visualización de datos
Contexto
Proyecto de hackathon

Evidencia visual

Evidencia visual03
Interfaz pública de Crime.io con filtros y mapa de incidentes en San Francisco.
Mapa interactivo y filtros publicados en el repositorio del proyecto. Fuente pública
Vista pública de comparación de zonas en Crime.io.
Evidencia pública del módulo de comparación de zonas en el que participó Santiago. Fuente pública
Vista pública del asistente de consulta de Crime.io.
Interfaz pública del asistente incluido en el repositorio. Fuente pública

La pregunta

¿Cómo convertir registros aislados en una lectura espacial que ayude a identificar patrones y comparar zonas?

La construcción

El proyecto prepara y explora datos con Pandas y NumPy, y utiliza Streamlit y Folium para convertirlos en una experiencia cartográfica interactiva.

El resultado

La solución obtuvo el tercer puesto. El repositorio conserva el proceso técnico y permite revisar las decisiones tomadas bajo una restricción real de tiempo.

Decisiones clave

  1. Transformar datos tabulares en una lectura geográfica.
  2. Separar preparación de datos y presentación interactiva.
  3. Elegir herramientas que permitieran iterar dentro del tiempo del evento.

Resultados verificables

  1. Tercer puesto en hackathon.
  2. Exploración visual de patrones geográficos.
  3. Repositorio público para inspección técnica.