Este proyecto desarrolla un análisis integral de los lanzamientos Falcon 9 de SpaceX utilizando técnicas de Ciencia de Datos, SQL, análisis geoespacial y Machine Learning. A partir de datos obtenidos mediante la API pública de SpaceX y procesos de Web Scraping, se construyó un conjunto de datos orientado al estudio de los factores que influyen en el éxito de la recuperación de la primera etapa del cohete. El trabajo incluye procesos de limpieza y preparación de datos, análisis exploratorio (EDA), consultas SQL, visualización geoespacial con Folium, desarrollo de dashboards interactivos con Plotly Dash y Streamlit, y la construcción de modelos predictivos capaces de estimar la probabilidad de éxito de futuros aterrizajes. Los resultados identifican variables clave como la experiencia operativa, la masa de la carga útil, el tipo de órbita y el centro de lanzamiento, alcanzando una precisión cercana al 83% en las tareas de predicción. El proyecto constituye un ejemplo práctico de un flujo completo de Data Science aplicado a un problema real del sector aeroespacial.

Playground Series - Season 6 Episode 3