Explora los datos - WiDS Datathon 2020
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La competencia de Women in Data Science ya está disponible en Kaggle. En este post te brindamos un notebook básico que te permitirá empezar a resolver el reto.
Para empezar a resolver la Datathon, es necesario familiarizarse con el problema, para ello, es necesario analizar los datos. Usaremos las funcionalidades de Google Colaboratory para crear nuestro notebook inicial.
Paso 1. Regístrate a la competencia en Kaggle. https://www.kaggle.com/c/widsdatathon2020
Paso 2. Obtén tu Api Key Token de Kaggle.
Sigue las instrucciones de la imagen.
Cuando selecciones la opción “Create New API Token” se descargará de manera automática el archivo: kaggle.json.
Paso 3. Abre el notebook en Google Colaboratory
Accede a nuestro repositorio de Github: https://github.com/nathalyAlarconT/WiDS_Datathon_2020/blob/master/BasicDataExploration_WiDSDatathon2020.ipynb y selecciona la opción “Open in Colab”
También puedes abrir el notebook directamente desde Colab con el siguiente link: https://colab.research.google.com/drive/1_BdTVhBoE0GqVrNHV3r16nqLsioL9Qt0
Paso 4. Configura tu token de Kaggle en el notebook
Copia el contenido del archivo kaggle.json que descargaste en el paso 2. en la sección: “Configura tu ApiKey de Kaggle” del notebook.
!pip install kaggle
!mkdir ~/.kaggle
!touch ‘/root/.kaggle/kaggle.json’
###############################################
# IMPORTANTE
# Copia en la siguiente línea el contenido de tu archivo kaggle.json
api_token = {“username”:”username”,”key”:”TOKEN_HERE”}
###############################################with open(‘/root/.kaggle/kaggle.json’, ‘w’) as file:
json.dump(api_token, file)!chmod 600 /root/.kaggle/kaggle.jsonPaso 5. Ejecuta todas las celdas del notebook
Para ejecutar todas las celdas desde Google Colab ve al menú: “Entorno de Ejecución” y haz clic en “Ejecutar todas”.
Paso 6. Explora los datos.
El notebook está diseñado para que puedas explorar los datos de manera visual. Hemos usado los formularios de Google Colab para crear listas desplegables y para que puedas interactuar con los gráficos.
El código del notebook se encuentra documentado, puedes usarlo de base para seguir explorando el dataset con más visualizaciones, empezar a crear tus modelos y realizar las predicciones.
Con la comunidad @WiDS_LaPaz nos reuniremos los fines de semana para resolver el reto, síguenos en nuestras redes para estar al tanto.
Happy Coding! :)
