🚀 Telecom X ETL Challenge

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🔍 Descripción

Telecom X es un proyecto/challenge dentro de la formación “Aprendiendo a hacer ETL G8 - ONE”. Consiste en extraer, transformar y analizar un conjunto de datos de clientes de una compañía de telecomunicaciones, aplicando buenas prácticas de Data Engineering.

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🎯 Propósito

1. Aprender el flujo completo de un proceso ETL (Extract‑Transform‑Load).
2. Practicar técnicas de limpieza, normalización y enriquecimiento de datos.
3. Visualizar insights clave de negocio a través de gráficas.
4. Documentar y estructurar el código para producción y aprendizaje.

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🛠 Tecnologías

• Lenguaje: Python 🐍
• Librerías:
  • pandas
  • NumPy
  • Matplotlib
• Notebook: Jupyter Notebook ☕
• Formato de datos: JSON, CSV

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⚙️ Estructura del Proyecto

TelecomX_ETL_Challenge/
├── data/
│   ├── TelecomX_Data.json    # Datos originales
│   └── TelecomX_Cleaned.csv  # Datos transformados
├── notebooks/
│   └── TelecomX_ETL_Solution.ipynb  
├── LICENSE
└── README.md

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🚀 Cómo Empezar

1. Clonar el repositorio

   git https://github.com/sandovaldavid/TelecomX-ETL-Challenge.git
   cd TelecomX-ETL-Challenge

2. Crear y activar un entorno virtual

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Linux/macOS
   venv\Scripts\activate     # Windows

3. Instalar dependencias

   pip install -r requirements.txt

4. Registrar environment como Kernel para Jupyter

       python -m ipykernel install --user --name ETL-env --display-name "Python (ETL-env)"

5.Abrir el Notebook

# Version clásica de Jupyter
jupyter notebook
 # O si prefieres la versión más moderna
jupyter lab

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📊 Features & Gráficas

• ✅ ETL Completo: extracción de JSON, transformación (flatten, limpieza, buckets), carga a CSV.

• 📈 Análisis Descriptivo: describe(), detección de valores nulos y outliers.

• 📉 Visualizaciones:

  • Distribución de Churn
  • Histograma de Tenure
  • Boxplot de Monthly Charges vs. Churn
  • Matriz de correlación de variables numéricas

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📄 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT. ¡Disfruta y aprende! 🎉