Anomaly Detected
Plataforma web para visualizar, reportar y analizar fenómenos paranormales (avistamientos OVNI y lugares embrujados) en Estados Unidos, con datos reales de NUFORC, Haunted Places y el censo de EE.UU. Combina dashboards analíticos con un módulo colaborativo donde los usuarios pueden cargar y validar sus propios reportes.
Mi rol en el equipo
Entré al proyecto con el rol asignado de base de datos y deploy, pero terminé tomando mucho más terreno del previsto: diseño e integración del modelo de datos, lógica de backend, rediseño visual completo de las secciones de Reportes y Comunidad, generación de reportes en PDF, y la documentación técnica del proyecto. En un equipo de 4, la carga de trabajo no siempre se repartió parejo, muchas veces algunos integrantes no aportaron compromiso ni cumplieron tiempos de entrega, eso dificultó la coordinación — y este proyecto me enseñó tanto sobre eso (coordinarse, tomar iniciativa cuando algo no avanza) como sobre lo técnico.
Lo que aprendí
- Trabajar con datasets reales: limpieza, normalización de formatos (encoding, coordenadas, fechas) y análisis en Tableau
- Django a fondo: el ORM, migraciones, comandos de management personalizados, y el panel de administración
- Supabase como base de datos de producción en PostgreSQL, y cómo conectarlo vía variables de entorno
- Deploy real en Render: build commands, variables de entorno, y los dolores de cabeza típicos de llevar algo a producción
Decisiones técnicas
- Migración de MySQL local a PostgreSQL en Supabase para producción
- dj-database-url para leer la conexión desde variable de entorno sin hardcodear credenciales
- Generación de PDFs con ReportLab + matplotlib para reportes individuales por gráfico
- Separación de datasets en comandos de importación idempotentes (se pueden correr varias veces sin duplicar datos)
Mi comentario personalMás allá de lo técnico (Django, Supabase, deploys que se dormían cada quince minutos y gráficos que había que armar casi a mano), aprendí lo que implica sostener un proyecto de software en equipo: repartir roles, coordinar entregas, documentar para que otra persona entienda tu código, y sacar adelante algo funcional aunque el camino no fuera prolijo.