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Proceso de Machine Learning: EDA, Pipelines y Despliegue

Hacer un modelo en Jupyter Notebook es solo el comienzo.
Pero si quieres que tu proyecto de Machine Learning llegue a producción, necesitas mucho más que un “model.predict()”.

Hoy damos un paso clave: convertir tus experimentos en un proyecto real y escalable.
Pasar del caos de los notebooks a una estructura organizada con:
 Datos crudos, preprocesados y features.
 Modelos guardados y versionados.
 Scripts .py listos para producción.
 Pipelines claros: EDA, feature engineering y entrenamiento.

Cuando tienes todo esto estructurado, el deployment se vuelve mucho más fácil:
→ Lo subes a GitHub
→ Lo visualizas con Streamlit
→ Lo lanzas al mundo con Streamlit Cloud 

Así es como un simple experimento se transforma en una aplicación que predice en tiempo real.

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