> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://datasciencefem.gitbook.io/factored/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://datasciencefem.gitbook.io/factored/master.md).

# Factored Workshops! 🚀

Desde Factored queremos darte una guía de como sería un desarrollo básico de un modelo de machine learning. Desde importar y analizar datos; desarrollar y evaluar modelos predictivos; hasta realizar el deployment de una API usando **FastAPI** y **Docker**. Para esto, te mostraremos algunos conceptos y librerías de python como `pandas` , `seaborn` ,`matplotlib` y  `scikit-learn` . Además, algunas herramientas importantes como **GitHub**, **FastAPI** y **Docker**.

Durante los 3 workshops trabajaremos en una competencia de Kaggle ([New York City Taxi Trip Duration](https://www.kaggle.com/c/nyc-taxi-trip-duration)). Crearás un modelo capaz de predecir la duración total de un viaje de taxi en Nueva York 🗽. El dataset incluye variables relacionadas con el tiempo, barrio de recogida, coordinadas geográficas, cantidad de pasajeros y proveedor que prestó el servicio de transporte 🚕💨💨💨.