¡Bienvenidos al Hackathon de Henry! Durante dos semanas estarán trabajando con distintos datasets para poner en práctica sus habilidades en el campo de la predicción. Deberán usar diferentes métricas para medir la performance de sus modelos y que, a su vez, serán usadas para elegir los mejores modelos.

Este hackathon es una instancia de evaluación, por lo cuál es INDIVIDUAL e OBLIGATORIO para los alumnos de Data Science de Henry. Se disponibilizará un google forms por dataset y pueden cargarse los resultados las veces que quieran. Es obligatorio que todos disponibilicen el código utilizado, para validar los modelos construídos.

Se disponibilizará de a un dataset, contenido en una carpeta junto con un README con instrucciones adicionales.

• Exploren los datasets. Saquen medidas resumen, vean distribuciones de los datos, etc.
• Piensen que tipo de modelo podría ser aplicable según la descripción del problema y el tipo de variable de salida.
• Busquen información sobre las métricas aplicadas, cada métrica tiene pros y contras.
• En cuanto a la utilización de git, recuerden que si quieren hacer un cambio experimental pero no quieren romper el modelo, pueden utilizar branching.
• Aprovechen esta intancia de aprendizaje, experimenten y, sobre todo, diviértanse.