Nicerova7/nala_challenge

Guia del repositorio

Notebooks

• Aqui encontraremos:
  • requeriments.txt para ejecutar los notebooks
  • EDA_1 : Análisis EDA.
  • Clasificación: Clasificación de clientes.
  • Detección de fraude: Modelo que detecta fraude de transacciones.

App

Aqui encontraremos - proyecto para desplegar nuestro modelo y usarlo con api

Como ejecutar

Notebook:

* Creando entorno virtual:

$ virtualenv nombre_entorno
$ pip install -r requirements.txt
$ jupyter notebook
- Abrir EDA_1
- Abrir Clasificacion_2
- Abrir Deteccion de fraude_3

App:

* Creamos entorno virtual

$ virtualenv nombre_entorno
$ pip install -r requirements.txt
$ uvicorn main:app --reload 
- Nos ubicamos en http://127.0.0.1:8000/docs#/
- Nos ubicamos en el api post /files/
- Luego subimos usamos como input el archivo data_input.csv
- Considerar que este archivo solo tomara en cuenta un valor (el ultimo). Favor de usar solo uno.
- Considerar usar ese excel que ya tiene la estructura (body) del input

Imágenes de app funcionando

Deploy locally

Deploy heroku

TODO

Nilton Rojas Vales 2021