Análisis del Top 100 ATP con Python y Tennis API | Datos Históricos por Superficie

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Análisis del Top 100 ATP con Python y Tennis API: ¿Quién domina cada superficie? Los datos deportivos son una excelente forma de aprender análisis de datos y visualización con Python. En este artículo exploramos el rendimiento histórico del Top 100 ATP actual utilizando la Tennis API , una plataforma que ofrece acceso a rankings, perfiles de jugadores, resultados en vivo, estadísticas históricas y mucho más. Nuestro objetivo fue responder una pregunta sencilla: ¿Quiénes son los mejores jugadores del Top 100 ATP actual en cada superficie? Para ello utilizamos Python, Pandas y Plotly para analizar más de 3,700 registros históricos obtenidos desde la API desde 2004 a 2026. Obtención de datos con Tennis API La información fue obtenida utilizando el endpoint Surface Summary disponible en la documentación oficial de Tennis API. Documentación: https://tennisapidoc.matchstat.com/ Sitio oficial: https://tennis-api.com/ El proceso consistió en: Obtener el ranking A...

Dónde Encontrar Datasets para Practicar Python: Mejores Fuentes y Recursos

Dónde encontrar datasets para practicar análisis de datos con Python

Encontrar datasets interesantes y relevantes es fundamental para mejorar tus habilidades en análisis de datos con Python. No solo te permite practicar técnicas, sino también desarrollar proyectos reales que pueden convertirse en contenido, portafolio o incluso productos digitales.

A continuación, te comparto algunas de las mejores fuentes donde puedes encontrar datasets de calidad para tus análisis.

📊 Plataformas para encontrar datasets

1. Kaggle

Kaggle ofrece una amplia colección de datasets gratuitos y es una de las plataformas más populares en ciencia de datos.

https://www.kaggle.com/datasets

2. UCI Machine Learning Repository

Repositorio utilizado en investigación académica, ideal para practicar modelos de machine learning.

https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

3. Google Dataset Search

Motor de búsqueda especializado en datasets de múltiples fuentes.

https://datasetsearch.research.google.com/

4. Data.gov

Portal de datos abiertos del gobierno de Estados Unidos con miles de datasets.

https://www.data.gov/

5. AWS Open Data

Datasets públicos accesibles en la nube para proyectos más avanzados.

https://registry.opendata.aws/

6. data.world

Plataforma colaborativa para compartir y explorar datasets.

https://data.world/

7. FiveThirtyEight

Datasets utilizados en periodismo de datos, ideales para análisis exploratorio.

https://data.fivethirtyeight.com/

8. INEGI (México)

El INEGI ofrece datos abiertos sobre economía, población y diversos indicadores en México.

https://www.inegi.org.mx/datos/

9. OECD

La OECD proporciona datasets globales sobre economía, desarrollo y educación.

https://data.oecd.org/

💡 Ejemplos de análisis de datos

Si quieres ver cómo aplicar estos datasets en proyectos reales, te comparto algunos análisis del blog:

🚀 Conclusión

La mejor forma de aprender análisis de datos es trabajando con datasets reales. Estas plataformas te permiten explorar información, generar visualizaciones y descubrir insights que pueden convertirse en contenido o proyectos.

Empieza con un dataset que te interese, analiza los datos y comparte tus resultados.

💰 Lleva tus análisis al siguiente nivel

Si quieres automatizar datos y crear tus propios análisis en Excel, puedes usar una plantilla lista que se conecta con APIs y te ahorra tiempo:

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