Una vez compuesto el dataset, desplegar un contenedor donde guardar dichos datos en una BD en tiempo de creación.

Crear la versión 1, que empleará el modelo de predicción de ARIMA proporcionado por el profesor para las predicciones de temperatura y humedad.

Obtener los datos de los recursos ofrecidos, limpiarlos y correlarlos para obtener tan solo los relativos a la ciudad de San Francisco de las forma DATE;TEMP;HUM.

Desarrollar función de predicción para la v1 empleando el modelo proporcionado.

Creación de la versión 2 del API empleando un modelo de predicción propio desarrollado, como RF o NN.

Issue para referir errores o modificar contenido de carácter general, como errores tipográficos o modificaciones de documentación sin mayor importancia o relevancia.

Desarrollar un modelo de predicción de temperatura y humedad para la v2 del API empleando NN o RF.