Este trabajo ha sido desarrollado como proyecto final en el curso de Análisis de Datos de Fundación Adecco. Participé en la organización de los trabajo en Trello y de las reuniones en Google Meet. Creé el grupo en Whatsapp para comunicación interna del equipo. En la parte de codificación con Python creé el procedimiento de Outiliers y contribuí en la creación del algoritmo para tratar los valores nulos. Contribuí en la creación del algoritimo de Machine Learning usando la tecnica de Regresión Lineal y en la creación de los informes en PowerBI. Los trabajos eran distribuidos en el grupo y cada participante también trabajaba validando la codificación uno de los otros, lo que nos hizo crecer en conocimento y trabajar en equipo favorablemente. Este trabajo estuvo apoyando por mentores que eran porfesionales activos en mercado de trabajo de las TIC en Madrid. El equipo estaba formado por:
ALUMNOS:
- Erika Samara Alvares Angelim (yo)
- Emma Montalbán Álvaro
- Juan Carlos Menéndez Gijón
- Francisco Polonio
MENOTRES EXTERNO A LA FUNDACIÓN ADECCO:
- David Toribio Gomez (Fintonic)
- Concepción R. - (Indra)
En este trabajo, actué como apoyo en la parte de organización del proyecto, usando la herramienta de "Trello". Tambien creé toda la estructura del proyecto dentro del GitHub.
Para arrancar el proyecto ha sido disponibilizado los CSVs obtenidos en Kaggle, lo cuales he usado para codificar en Python, la carga de los ficheros CSVs.
Realicé la organización y la limpieza de los datos y por fin, he generado un CSV que contenía todos los datos ya tratados para que el dueño del proyeto pudiese generar las gráficas y los algorítmos de Machine Learning.
ALUMNOS:
- Erika Samara Alvares Angelim (apoyo para el arranque del proyecto)
- Eduardo Antonio Rodriguez Macassi (responsable del proyecto)
MENOTRES EXTERNO A LA FUNDACIÓN ADECCO:
- Enrique Jiménez Ruiz (Indra)
- María Silvia Sanchez Hurtado