https://github.com/zairbulos/prediccion-lanzamiento-cohetes-ms

@microsoft "Modelo de IA que puede predecir retrasos en el lanzamiento de cohetes"
https://github.com/zairbulos/prediccion-lanzamiento-cohetes-ms

inteligencia-artificial microsoft microsoft-learn nasa python

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@microsoft "Modelo de IA que puede predecir retrasos en el lanzamiento de cohetes"

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/zairbulos/prediccion-lanzamiento-cohetes-ms
• Owner: ZairBulos
• Created: 2023-04-28T19:00:17.000Z (over 1 year ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2023-04-28T19:08:34.000Z (over 1 year ago)
• Last Synced: 2025-01-10T20:17:38.528Z (about 4 hours ago)
• Topics: inteligencia-artificial, microsoft, microsoft-learn, nasa, python
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 89.8 KB
• Stars: 0
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• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

        
# Predicción de retrasos en el lanzamiento de cohetes con aprendizaje automático 📅🛰️

Esta ruta de aprendizaje le presenta el mundo del aprendizaje automático. Se le presentará un problema real al que se enfrenta a la NASA y aplicará el aprendizaje automático para solucionarlo. El objetivo es llamar la atención de los estudiantes para captar su curiosidad sobre el modo en que el aprendizaje automático puede ayudar a resolver otros problemas en el descubrimiento del espacio y en distintos aspectos de la vida.

🔗 [Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/es-es/training/paths/machine-learning-predict-launch-delay-nasa/) 


🔗 [Learn with Dr G](https://www.youtube.com/watch?v=eK3ATduvFGM&list=PLlrxD0HtieHgJdiA08EVViP8D6hfDRXx8&index=27)



    



### Requisitos previos:

* Ruta de aprendizaje [Rol de Python en la exploración espacial](https://github.com/ZairBulos/python-exploracion-espacial)

* Visual Studio Code con la extensión Python

## Módulos en esta ruta de aprendizaje

> [Introducción al lanzamiento de cohetes](https://github.com/ZairBulos/prediccion-lanzamiento-cohetes/tree/main/01) 


> Obtenga una introducción sobre la forma en que la NASA elige una fecha para el lanzamiento de un cohete y descubra algunos aspectos básicos del aprendizaje automático.

> [Recopilación y manipulación de datos](https://github.com/ZairBulos/prediccion-lanzamiento-cohetes/tree/main/02) 


> Obtenga información sobre los pasos para importar datos en Python y limpiarlos para usarlos en la creación de modelos de Machine Learning.

> [Compilación de un modelo de Machine Learning](https://github.com/ZairBulos/prediccion-lanzamiento-cohetes/tree/main/03) 


> Análisis local de los datos mediante scikit-learn y usará un clasificador de árbol de decisión para obtener información de datos meteorológicos y de lanzamiento de cohetes sin procesar.