This project implements an end-to-end MLOps pipeline for the UCI Bank Marketing Dataset. The goal is to predict whether a client will subscribe to a term deposit (y). Key Highlights: 1. Advanced EDA: Univariate & Bivariate analysis. 2. Imbalance Handling: Stratified sampling and evaluation using ROC-AUC (SMOTE prepared but disabled due to Windows compatibility). 3. Multi-Model Training: Comparing Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, and XGBoost. 4. MLOps: Dockerized API serving and CI/CD pipelines.

Applying Modern Portfolio Theory to a mock portfolio of equities. Translating monetary policy implications into markets, and showing how should portfolio construction adapt to different policy regimes.

Este reporte presenta un análisis exploratorio claro y visual de una encuesta aplicada a estudiantes universitarios, abordando variables académicas y de estilo de vida como el nivel de estrés, la calidad del sueño y el uso de redes sociales. El objetivo es comunicar los resultados de forma accesible, utilizando gráficas y tablas que facilitan la comprensión incluso para lectores sin conocimientos de estadística.