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Primary LanguageJupyter NotebookGNU General Public License v3.0GPL-3.0

Dropzone viewer

Se trata de una plataforma web que permite evaluar la precisión de un algoritmo predictivo hecho por el equipo de Data Science.

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Este proyecto se ha realizado durante el Hackaton de JOBMadrid 2021, por un equipo multidisciplinar de desarrolladores junior en los campos de Data Science, Backend y Frontend

Usage

El equipo de Data Science ha realizado un análisis exploratorio de los datos históricos entregados. Posteriormente, se modela un algoritmo predictivo de Machine Learning (no se permiten ANN). Una vez se haya logrado el modelo predictivo con menor error, se ha aplicado este modelo al dataset de "Test_predictors.csv" y exportado las predicciones en formato '.json' para luego hacer el drop de estas predicciones en la plataforma creada por el equipo de WEB.

El equipo Frontend ha creado un layout que permite hacer drop de un archivo .json y que salga por pantalla el ECM.

El equipo de Backend ha creado un microservicio que calcula el ECM entre el archivo predicciones.json entregado por el equippo de Data Science y el true.json entregado

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Stack tecnológico utilizado y porqué y si se quire reconocimientos a librerias u otros proyectos base del que se parte.

Roadmap and visuals | Not using the common-readme | Not required

Explicación extra, imágenes, wireframes, mockups, GIFs, etc.

Contribución y Apoyo | Not using the common-readme | Not required

Puedes comentar el proceso de que tiene que hacer una persona si quiere colaborar o apoyar el proyecto.

Contact info | Not using the common-readme | Not required | Recommended

Pon tu información básica de contacto

Reconocimientos | Not using the common-readme | Not required

Aquí puedes poner información extra sobre las librerias, documentación o proyectos que has utilizado para crear tu proyecto y perason u organizaciones que lo han apoyado

License

Inlcuir la licéncia y el link a esta MIT