¡Bienvenidos al primer proyecto individual de la etapa de labs! En esta ocasión, deberán hacer un trabajo situándose en el rol de un MLOps Engineer.
Tienes tu modelo de recomendación entrenado dando unas buenas métricas 😏, y ahora, cómo lo llevas al mundo real? 👀
El ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning debe contemplar desde el tratamiento y recolección de los datos (Data Engineer stuff) hasta el entrenamiento y mantenimiento del modelo de ML según llegan nuevos datos.
Empezaste a trabajar como Data Scientist en una start-up que provee servicios de agregación de plataformas de streaming. El mundo es bello y vas a crear tu primer modelo de ML que soluciona un problema de negocio: un sistema de recomendación que aún no ha sido puesto en marcha!
Vas a sus datos y te das cuenta que la madurez de los mismos es poca (ok, es nula 😭): Datos sin transformar, no hay procesos automatizados para la actualización de nuevas películas o series, entre otras cosas…. haciendo tu trabajo imposible 😩.
Debes empezar desde 0, haciendo un trabajo rápido de Data Engineer y tener un MVP (Minimum Viable Product) para la próxima semana! Tu cabeza va a explotar 🤯, pero al menos sabes cual es, conceptualmente, el camino que debes de seguir ❗. Así que te espantas los miedos y te pones manos a la obra 💪
Transformaciones: Para este MVP no necesitas perfección, ¡necesitas rapidez! ⏩ Vas a hacer estas, y solo estas, transformaciones a los datos:
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Generar campo
id: Cada id se compondrá de la primera letra del nombre de la plataforma, seguido del show_id ya presente en los datasets (ejemplo para títulos de Amazon =as123) -
Los valores nulos del campo rating deberán reemplazarse por el string “
G” (corresponde al maturity rating: “general for all audiences” -
De haber fechas, deberán tener el formato
AAAA-mm-dd -
Los campos de texto deberán estar en minúsculas, sin excepciones
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El campo duration debe convertirse en dos campos:
duration_intyduration_type. El primero será un integer y el segundo un string indicando la unidad de medición de duración: min (minutos) o season (temporadas)
Desarrollo API: Propones disponibilizar los datos de la empresa usando el framework FastAPI. Las consultas que propones son las siguientes:
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Película con mayor duración con filtros opcionales de AÑO, PLATAFORMA Y TIPO DE DURACIÓN. (la función debe llamarse get_max_duration(year, platform, duration_type))
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Cantidad de películas por plataforma con un puntaje mayor a XX en determinado año (la función debe llamarse get_score_count(platform, scored, year))
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Cantidad de películas por plataforma con filtro de PLATAFORMA. (La función debe llamarse get_count_platform(platform))
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Actor que más se repite según plataforma y año. (La función debe llamarse get_actor(platform, year))
Deployment: Tus compañeros cercanos han usado Deta para hacer el deployment de aplicaciones, además, no necesita dockerizacion así que es el primer candidato que encuentras!
Tambien sabes sobre Railway y Render , aunque estos necesitan dockerizacion #Decisiones 👀
Análisis exploratorio de los datos: (Exploratory Data Analysis-EDA)
Ya los datos están limpios, ahora es tiempo de investigar las relaciones que hay entre las variables de los datasets, ver si hay outliers o anomalías (que no tienen que ser errores necesariamente 👀 ), y ver si hay algún patrón interesante que valga la pena explorar en un análisis posterior. Sabes que puedes apoyarte en librerías como pandas profiling, sweetviz, autoviz, entre otros y sacar de allí tus conclusiones 😉
Sistema de recomendación:
Una vez que toda la data es consumible por la API ya lista para consumir para los departamentos de Analytics y de Machine Learning, y nuestro EDA bien realizado entendiendo bien los datos a los que tenemos acceso, es hora de entrenar nuestro modelo de machine learning para armar un sistema de recomendación de películas para usuarios, donde dado un id de usuario y una película, nos diga si la recomienda o no para dicho usuario. De ser posible, este sistema de recomendación debe ser deployado para tener una interfaz gráfica amigable para ser utilizada, utilizando Gradio o Deta Space para su deployment o bien con alguna solución como Streamlit o algo similar en local (tener el deployment del sistema de recomendación o una interfaz gráfica es un plus al proyecto).
Video: Sabes que la documentacion es una etapa importante en cualquier trabajo 👀. Hiciste diversos procesos nuevos para la empresa y no tienes tiempo de dejar un informe con toda la informacion relevante en este momento! Pero eres recursivo 🙂, asi que grabas un video donde muestras todo lo que hiciste para mostrarselo a tu equipo y asi tod@s pueden enteder todo lo que hiciste y para que lo hiciste.
Spoiler: El video DEBE durar no mas de 7 minutos y DEBE mostrar las consultas requeridas en funcionamiento desde la API** y una breve explicacion del modelo entrenado para el sistema de recomendacion.
Código: Prolijidad de código, uso de clases y/o funciones, en caso de ser necesario, código comentado.
Repositorio: Nombres de archivo adecuados, uso de carpetas para ordenar los archivos, README.md presentando el proyecto y el trabajo realizado
Cumplimiento de los requerimientos de aprobación indicados en el apartado Propuesta de trabajo
NOTA: Recuerde entregar el link de acceso al video. Puede alojarse en YouTube, Drive o cualquier plataforma de almacenamiento. Verificar que sea de acceso público.
- Dataset: La carpeta 'ratings' tiene varios archivos con las reseñas de los usuarios, la carpeta raíz tiene un dataset por proveedor de servicios de streaming.
Imagen Docker con Uvicorn/Guinicorn para aplicaciones web de alta performance:
FAST API Documentation:
Gradio:
Sistemas de Recomendación:
"Prolijidad" del codigo:
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Apertura de formularios de entrega de proyectos: Lunes 20, 10:00 hs gmt -3
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Cierre de formularios de entrega de proyectos: Martes 21, 16:00hs gmt-3
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Demo: Martes 21, 16:00hs gmt-3*
React
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Django
Laravel
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Microsoft
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Alibaba
D3
Tencent