Predicción de retrasos en el lanzamiento de cohetes con aprendizaje automático
Esta ruta de aprendizaje le presenta el mundo del aprendizaje automático. Se le presentará un problema real al que se enfrenta a la NASA y aplicará el aprendizaje automático para solucionarlo. El objetivo es llamar la atención de los estudiantes para captar su curiosidad sobre el modo en que el aprendizaje automático puede ayudar a resolver otros problemas en el descubrimiento del espacio y en distintos aspectos de la vida.
Sugerencia
Esta ruta de aprendizaje forma parte de una experiencia de aprendizaje multimodal. Inicie el primer módulo para ver cómo continuar.
Requisitos previos
- Ruta de aprendizaje Rol de Python en la exploración espacial
- Visual Studio Code con la extensión Python
Código de logros
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Módulos en esta ruta de aprendizaje
Obtenga una introducción sobre la forma en que la NASA elige una fecha para el lanzamiento de un cohete y descubra algunos aspectos básicos del aprendizaje automático.
Obtenga información sobre los pasos para importar datos en Python y limpiarlos para usarlos en la creación de modelos de Machine Learning.
En este módulo, se centrará en un análisis local de los datos mediante scikit-learn y usará un clasificador de árbol de decisión para obtener información de datos meteorológicos y de lanzamiento de cohetes sin procesar.