Para este proyecto cree una aplicación web en python que utiliza un modelo TF-IDF de los generos y las palabras clave de las películas y la similitud de coseno, la cual mide la semejanza entre dos vectores, para recomendarle cinco películas al usuario, dado una película que le haya gustado. Se utilizó un set de datos de TMDB (The Movie Database) que contiene 5000 filmes, con sus respectivos generos y palabras clave, entre el año 1916 al 2017.

Para este proyecto cree un clasificador que busca identificar correctamente la religión de un país dada su ubicación geográfica, su área en kilometros cuadrados, su población en millones de personas, su idioma y las características de su bandera, como lo son su color y las formas que contiene: circulos, cruces, estrellas, medias lunas, triangulos, etc… Para este proposito, utilice el set de datos de banderas del repositorio de Machine Learning de la Universidad de California Irvine el cual, contiene información de 194 países.

Para este proyecto analicé los datos del Servicio de Parques Nacionales de Estados Unidos sobre especies en peligro de extición en los diferentes Parques Nacionales. Tomando el rol de un analista de biodiversidad, el objetivo es garantizar la supervivencia de las especies en riesgo para mantener los niveles de biodiversidad dentro de los parques. En ese sentido, identificaré los patrones que pueden llegar a existir en los diferentes tipos de especies que estan en peligro de extinción y su relación con los Parques Naturales donde habitan.

Para este proyecto analicé los datos del Producto Interno Bruto (PIB) y la Expectativa de Vida de la Organización Mundial de la Salud y del Banco Mundial con el fin, de identificar la relación que existe entre el PIB y la expectativa de vida en seis paises. El PIB es el valor monetario total de todos los productos terminados y servicios que son producidos dentro de un país en un rango específico de tiempo.