B@chillerato UNAM における機械学習とデータ可視化プロジェクト
公開大学・デジタル教育調整局（CUAED）向けに、Moodle 内での実際の学生のパフォーマンスを分析するためのデータ探索ツールを構築しました。
Python と Streamlit を使用して、複雑なデータセットを可視化するためのインタラクティブなインターフェースを作成しました。
私の業務は、特徴量エンジニアリング（Feature Engineering）、主成分分析（PCA）、および合成データの生成を中心に展開し、最終的には Scikit-learn で構築された予測モデルを使用して学生の行動パターンを特定することを目指しました。
この記事のスクリーンショット、図解、動画は fedogamer によって作成されました。