Visión general
De qué trata este proyecto.
Clasifica reseñas hoteleras con TF-IDF, regresión logística y fastText, supera el 80% de macro-F1 y obtén tu certificado verificable.
El escenario
La cadena (~600 empleados, ~1.500 habitaciones totales) trabaja con un margen ajustado por el ciclo turístico canario y depende de la calificación pública en plataformas para llenar fuera de temporada alta.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Clasificar reseñas en español en cuatro temas operacionales con macro-F1 ≥ 0.80 y un análisis de errores útil.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Construir un pipeline de clasificación de texto extremo a extremo
- Comparar métricas macro y micro en problemas multiclase
- Realizar análisis de errores cualitativo para mejorar el modelo
- Comunicar limitaciones del modelo a un equipo de operaciones
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Machine Learning (Undergraduate)
Bachelor · Machine Learning
Strong alignment
This challenge maps to Machine Learning (Undergraduate) at the Bachelor level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Text Classification
Apply text classification to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Tf Idf
Apply tf idf to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Logistic Regression
Apply logistic regression to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Error Analysis
Apply error analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Ingeniero/a de Procesamiento de Lenguaje Natural
Construir un clasificador de texto multiclase con TF-IDF y un análisis de errores cuidadoso es el primer proyecto típico de quien empieza como NLP Engineer en una empresa de producto.
Este proyecto afina
- text-classification
- tf-idf
- error-analysis
Científico de Datos
Encuadrar un problema de operaciones como clasificación y entregar métricas + ejemplos cualitativos es la rutina semanal de una persona junior en data science.
Este proyecto afina
- text-classification
- model-evaluation
- logistic-regression