Machine-Learning-Operations-MLOps-

Proyecto DataScience

Breve descripción del proyecto, incluyendo el propósito, alcance y tecnologías utilizadas.

Funcionalidades Principales

• Análisis técnico de archivos JSON.
• Exploratory Data Analysis (EDA) y limpieza de datos.
• Creación de funciones en la API para consultas específicas.
• Implementación de machine learning para un sistema de recomendaciones de juegos.

Estructura de Carpetas

Describe la organización del proyecto en diferentes carpetas:

• ETL: Contiene scripts y archivos relacionados con la extracción, transformación y carga de datos.
• EDA: Archivos y notebooks para el análisis exploratorio de datos.
• Models: Modelos de machine learning y scripts relacionados.
• Data: Archivos resultantes tras el proceso de limpieza de datos.

Tecnologías Utilizadas

• Pandas
• Scikit-learn
• Matplotlib
• FastAPI
• Entornos Virtuales (ejemplo: venv)

Configuración del Entorno Virtual y Ejecución de la API(venv)

1. Abre una terminal en la carpeta raíz del proyecto.
2. Crea un entorno virtual usando venv:

   python -m venv app

En WIndows

app\Scripts\activate

En macOS y Linux

app/bin/activate

Pasos Realizados

Detalle del paso a paso implementados a cabo en este proyecto:

1. Análisis tecnicp de archivos JSON.
2. Limpieza de datos identificando nulos y campos vacios, duplicado.
3. Implementación de funciones "Querys" en la API para consultas específicas.
4. Desarrollo y entrenamiento del modelo de recomendaciones de juegos"Scikit-learn".
5. Visualización de resultados.

Contribución

Instrucciones para contribuir al proyecto, si aplica.

Autor

Jeisson Cardozo Suarez.

Licencia

Licencia MIT

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