Nos da gusto que quieras ser parte de nuestro equipo, si quieres saber un poco más sobre Resuelve Ingeniería y el equipo puedes ver aquí.
Este ejercicio es una oportunidad para que escribas un poco de tu código más limpio que nos muestre cómo solucionas un caso básico de negocio.
- Escribe el código como si fuera a producción
- Asume que tu código pasará por un extenso proceso de code review
- Puedes apoyarte en cualquier referencia que desees
- Puedes usar Python o R para escribir tu código
- Recuerda documentar adecuadamente tu código
- Asegurate de dejar instrucciones claras de cómo ejecutar tu código como si fuera a desplegarse en producción
Con el data set en el archivo "datos_prestamo.csv" tiene información de una empresa que otorga créditos. Hasta ahora, hay un grupo de personas (el equipo de crédito) que estudia registro a registro y decide si prestarle o no. En el último mes, han llegado muchos más registros de los que puede atender el equipo de crédito. Alguien sugirió crear un modelo para poder decidir a quien prestarle.
- ¿Crees que sea una buena idea? ¿ Por qué?
- Si la respuesta fue sí, ¿qué tipo de probema es según los datos que tienes? (Supervisado o No Supervisado)
- Haz las transformaciones que necesites a los datos y desarrolla algún modelo.
Las variables que tenemos son:
- Fecha_registro: El día y hora que el usuario se registró en nuestro sitio web.
- Fecha_contacto: El día y hora que un asesor se comunicó con el cliente. Debe ser posterior a la Fecha de registro.
- Id: Identificador que se le asigna al cliente. Debe ser único.
- Genero: Hombre o mujer.
- Casado: Si está casado.
- Dependientes: Número de personas que dependen de su ingreso.
- Educacion: Graduado si tiene un título universitario o superior. No graduado en otro caso.
- Trabaja_para_el: Si es dueño del negocio o empresa en donde trabaja.
- Salario: Salario neto anual en pesos.
- Salario_pareja: Salario neto anual de la pareja en pesos.
- Credito_pedido: Crédito que solicito en miles de pesos.
- Plazo_prestamo: Plazo al que pidió su crédito en días (en cuántos días va a pagar).
- Hitorial_crediticio: 1 si tiene historial crediticio, 0 si no tiene.
- Area_vivienda: En qué tipo de área esta situada su casa.
- Estatus_prestamo: Si le otorgaron el crédito.
- Asesor_asignado: El nombre del asesor que atenderá al cliente si se le otorgó el crédito.
En base a los resultados obtenidos
- ¿Cómo sabes que es un buen modelo?
- Si fueras el líder del área de crédito, ¿Sigues con tu estructura actual ó utilizas el modelo obtenido? ¿Por qué?
Los analístas que trabajan en Resuelve tienen entre sus objetivos la tarea de cuantificar la actividad de los usuarios. Y así llevar a los equipos al éxito. Una de las áreas más grandes que nos preocupa es el compromiso que tienen los usuarios con la marca.
El conjunto de datos que te vamos a proporcionar contienen ejemplos de lo que solemos utilizar para resolver problemas reales.
Utilizando estos datos, tu conocimiento del negocio y potencialmente tus intereses, realiza lo siguiente:
- Para todos los usuarios que recibieron una notificación, ¿cuál es la diferencia en promedio en transacciones 7 días antes de que llegue la notificación vs. 7 días después de la notificación? Detallando la información por país y grupo de edad.
Cómo ejecutar:
i. Ve a Metabase e inicie sesión con las credenciales que te hemos enviado. Esto es Metabase, una herramienta de informes de código abierto. Es una alternativa gratuita a herramientas como Tableau, Looker, Microstrategy, PowerBI, etc. Si te sientes confundido, puede leer su guía de inicio aquí.
ii. En la base de datos de Prueba DA & IA, tenemos tablas precargadas con datos inspirados en datos de la vida real que tomamos de nuestro día a día. Encontrarás el completo Descripción de los nombres y variables de la tabla al final del desafío. También puede ver las tablas y el esquema de la base de datos en Metabase.
iii. Puedes usar la interfaz SQL de Metabase para probar SQL y generar diferentes tipos de gráficos.
iv. Crea una nueva pregunta y, una vez que estés satisfecho con tu consulta y visualización, guarda tu pregunta como ds_challenge-q2 en tu Colección personal.
v. Siéntete libre de guardar más preguntas si deseas, pero solo se considerará lo que se incluyas en ds_challenge-q2 para tu evaluación.
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panoply.users- Contiene datos del usuario- user_id: cadena que identifica de forma exclusiva al usuario - birth_year: número entero correspondiente al año de nacimiento del usuario - country: cadena de dos letras correspondiente al país de residencia del usuario - city: dos cadenas correspondientes a la ciudad de residencia del usuario - created_date: fecha y hora correspondiente a la fecha de creación del usuario - user_settings_crypto_unlocked: entero que indica si el usuario ha desbloqueado el cifradomonedas en la aplicación - plan: cadena que indica en qué plan está el usuario - attributes_notifications_marketing_push: flotante que indica si el usuario ha aceptado recibirnotificaciones push de marketing - attributes_notifications_marketing_email: flotante que indica si el usuario ha aceptado recibirnotificaciones de marketing por correo electrónico - num_contacts: número entero correspondiente al número de contactos que el usuario tiene en Resuelve - num_referrals: número entero correspondiente al número de usuarios referidos por el usuario seleccionado - num_successful_referrals: número entero que corresponde al número de usuarios con éxitoreferido por el usuario seleccionado (significa con éxito los usuarios que realmente han instalado la aplicacióny pueden usar el producto) -
panoply.devices- Contiene los dispositivos asociados con un usuario- brand: cadena correspondiente a la marca del teléfono - user_id: cadena que identifica de forma exclusiva al usuario -
panoply.notifications- Contiene notificaciones que ha recibido un usuario- reason: cadena que indica el propósito de la notificación - channel: cadena que indica cómo se ha notificado al usuario - status: cadena que indica el estado de la notificación - user_id: cadena que identifica de forma exclusiva al usuario - created_date: fecha y hora que indica cuándo se envió la notificación -
panoply.transactions- Contiene las transacciones que realizó un usuario- transaction_id: cadena que identifica de forma exclusiva la transacción - transactions_type: cadena que indica el tipo de transacción - transaction_currency: cadena que indica la moneda de la transacción - amount_usd: flotante correspondiente al monto de la transacción en USD - transaction_state: cadena que indica el estado de una transacción - COMPLETADO: la transacción se completó y se cambió el saldo del usuario - RECHAZADA / FALLADA: la transacción se rechazó por algún motivo, generalmente corresponde asaldo insuficiente - REVERTED: la transacción asociada se completó primero pero luego se revertió más tarde en el tiempo potencialmente debido a que el cliente se comunica con Resuelve - ea_cardholderpresence: cadena que indica si el titular de la tarjeta estaba presente cuando la transacciónsucedió - ea_merchant_mcc: flotante correspondiente al Código de categoría de comerciante (MCC) - ea_merchant_city: cadena correspondiente a la ciudad del comerciante - ea_merchant_country: cadena correspondiente al país del comerciante - direction: cadena que indica la dirección de la transacción - user_id: cadena que identifica de forma exclusiva al usuario - created_date: fecha y hora correspondiente a la fecha de creación de la transacción
Ejemplo de como iniciar a consultar en Metabase:
Si llegaste aquí por casualidad y ya tienes la prueba resuelta, ¡manda tus resultados a [email protected] para revisarla y agendar una llamada!