Es una plataforma de análisis de datasets en formato csv ( en un principio ). Su objetivo es analizar y dar sugerencias, alertas y observaciones que ayuden en la toma de decisiones en base al proposito del dataset. Está pensado para equipos, empresas, o usuarios que cuenten con grandes volumenes de datos y quieren una respuesta pronta para la toma de decisiones.

Figma

• Acerca del proyecto
• Características
• Tecnologías utilizadas
• Instalación
• Uso
• Estructura del proyecto
• Contribuciones
• Licencia
• Equipo

Este proyecto permite a los usuarios cargar un archivo CSV y obtener un análisis visual de los datos mediante gráficos interactivos.

• ✅ Análisis de archivo CSV
• ✅ Soporte para [React - Gemini API - TypeScript]
• ✅ Fácil de instalar y usar

• Lenguajes: TypeScript, Python.
• Frameworks/Librerías: React, Zod, React Router, React Query DOM, TailwindCSS, FastAPI, Pydantic, google.generativeai, pandas, uvicorn.
• Herramientas: Git, Figma.

1. Clonar el repositorio:

   git clone https://github.com/DataSense-AI/DataSense-AI.git

2. Entrar al directorio del proyecto:

   cd DataSense-AI

3. Entrar al directorio de la API y seguir los pasos del README.md:

   cd ai_service

4. Entrar al directorio del frontend y seguir los pasos del README.md:

   cd frontend

npm run dev

Abrir otra terminal para el uso de la API:

uvicorn service:app --reload 

Luego abrir en el navegador:

http://localhost:5173

DataSense-AI/
│── ai_service/             # Código fuente del servicio de la API
│   ├── service.py  # Python services
│   ├── venv/      # Entorno Virtual
│   ├── .env       # Configuaciones de entorno
│── frontend/            # Código fuente del frontend
│   ├── src/  # Directorio con código fuente
│       ├── api/  # Endpoints hacía la api
│       ├── components/  # Componentes utilizados
│       ├── layouts/  # Layouts base utilizados
│       ├── utils/  # Funciones Utilizadas
│       ├── types/  # Tipos de los objetos utilizados
│       ├── views/  # Vistas utilizados
│       ├── index.css  # Estilos utilizados
│       ├── main.tsx  # Archivo main base
│       ├── router.tsx  # Rutas utilizadas
│   ├── public/  # Directorio con cosas utilizadas en el desarrollo
│       ├── iconos/  # Iconos utilizados
│           ├── png/  # Iconos en formato png
│           ├── svg/  # Iconos en formato svg
│── clientes_data.csv        # Archivo de prueba 1
│── Restaurant reviews.csv        # Archivo de prueba 2
│── README.md        # Documentación

¡Las contribuciones son bienvenidas! Si quieres colaborar:

1. Haz un fork del proyecto

2. Crea una nueva rama (git checkout -b feature/nueva-funcionalidad)

3. Haz commit de tus cambios (git commit -m 'Agrega nueva funcionalidad')

4. Haz push a la rama (git push origin feature/nueva-funcionalidad)

5. Crea un Pull Request

Este proyecto está bajo la licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más información.

• Matias Ron Ares 💼 LinkedIn
• Salvador Martínez 💼 LinkedIn
• Kevin Agustin Ruiz 💼 LinkedIn
• Rel Guzman 💼 LinkedIn
• Natalia Silva 💼 LinkedIn