Colección de proyectos de ciencia de datos hechos por aprendizaje y diversión: modelos de clustering (K-Means) aplicados a segmentación de clientes, escuelas de negocio y el top 1000 de películas de IMDB; un modelo de clustering en PySpark que agrupa canciones de Spotify y recomienda artistas; y modelos de clasificación para calidad de vino, forecasting del precio del oro (XAU/USD) día a día y predicción de lluvias en Mumbai, entre otros.
Tecnologías: Python, Jupyter Notebook, Scikit-learn, PySpark