Curso: Ciencia de datos. Universidad de Chile - Segundo semestre, 2020.
Profesor: Patricio Rodríguez.
Ayudante: Alexis Villanueva.
Integrantes: Sebastián Cortinez, Jan Dimter, Javiera Urrutia.
El programa de alimentación para jardines infantiles indio solicitó a estudiantes de sociología versados en ciencia de datos la tarea de generar un modelo de predicción para los productos de consumo básico contenidos en su registro de compra. Se quiere generar un plan de alimentación para el 2019 cuyo presupuesto (generado en febrero del 2018) sufra lo menos posible el efecto de la inflación. Por lo tanto, a partir de la construcción de un modelo de machine learning que prediga los valores promedio anuales 2019 de cada producto se buscará responder a la pregunta ¿qué productos son más suceptibles de sufrir un alza en sus precios el año 2019 respecto a los precios del 2018? Para la construcción del modelo se utilizarán los datos históricos registrados desde enero del 2011 hasta febrero del 2018.
El detalle del análisis puede ser encontrado en el jupyter notebook dentro del repositorio.