Club de conversación de inglés de la facultad

Nuestro proyecto consistía en desarrollar un sistema de recomendaciones de turismo enfocado en los servicios de hotelería, restaurantes y lugares de entretenimiento. Como primer objetivo, debíamos, extraer la data, transformarla, normalizarla y disponibilizarla por medio de pipelines creando un datawarehouse alojado Google Storage. Finalmente, a través de Google Big Query y Dataproc, definiríamos una base de datos relacional y el ambiente para analisis de machine learning y generación de insight

Aplicación en GCP con automatización de procesos de ETL y flujo de datos hacia el data warehouse. Base de datos relacional que sirvió de soporte para una API Rest que retorna las consultas de los usuarios. Modelo de machinelearning predictivo para la creación de negocios basado en sentiment analyst.