Este proyecto tiene como objetivo identificar y visualizar las zonas de Colombia con mayor aptitud para el cultivo de cacao, utilizando datos abiertos del Gobierno de Colombia y herramientas de análisis geoespacial. A través de una consulta a la API oficial, se descargaron los datos de aptitud del suelo, centrándose en el departamento de Vichada. El procesamiento de datos se realizó con Python, utilizando Pandas y GeoPandas para limpiar y transformar la información, y simplificar las geometrías. Se filtraron las zonas con “Aptitud alta” y “Aptitud media”, generando archivos CSV y GeoJSON listos para su uso en análisis posteriores.
Para la visualización, se creó un mapa interactivo con Folium, donde las zonas se colorean según su nivel de aptitud (verde para alta y azul para media). Además, se integró una aplicación web interactiva con Streamlit, permitiendo a los usuarios explorar el mapa y obtener detalles de cada área, como municipio, departamento y área en hectáreas.
Este proyecto facilita la toma de decisiones informadas para la planificación agrícola, fomenta la inversión en regiones con potencial cacaotero y apoya la gestión sostenible del territorio. La herramienta es especialmente útil para productores, cooperativas, inversionistas y entidades gubernamentales.
enlace github: https://github.com/ibarajas248/cacao
enlace streamlit: https://cacaoaptoencolombia.streamlit.app/
Dashboard interactivo para analizar datos de producción y eficiencia en un entorno de manufactura. El dashboard visualiza métricas clave relacionadas con el rendimiento de los operarios y las máquinas en el proceso de producción. Se incluyen diferentes tipos de gráficos para proporcionar información clara y detallada.
APTITUD AGRICOLA EN NARIÑO
Este proyecto tiene como objetivo analizar la aptitud agrícola de distintos cultivos en la región de Nariño, Colombia. Utilizando datos geoespaciales y técnicas de análisis SIG, se generan mapas que permiten visualizar qué áreas son aptas o no aptas para los cultivos de:
- Caña Panelera
- Papa
- Arveja
Los datos provienen de fuentes oficiales de datos abiertos de Colombia y se procesan con Python, GeoPandas y Folium para la visualización en mapas interactivos
Aplicación desarrollada en Streamlit que permite el análisis, visualización y predicción de datos relacionados con la industria del café en Colombia. Incluye diversas herramientas interactivas que facilitan la exploración de información sobre contratos, exportaciones, calidad del café, y predicción de demanda.
