Desarrollar un modelo que prediga las 5 categorías de cursos a los que se inscribirá cada uno de los estudiantes del conjunto de datos proporcionados en el DataSet.

Para esto, cada grupo/participante debe enviar un archivo CSV con al menos 5 categorías de cursos recomendadas en orden de importancia por cada estudiante, es decir, si el CSV inicial tiene 314 registros, el archivo que deben enviar debe tener a lo sumo 5 * 314 = 1256 registros

El desafío estará disponible hasta el 1 de diciembre de 2020. Hasta esa fecha podrás inscribirte y participar en cualquier momento.

En la pestaña “mis soluciones” cada equipo o participante irá subiendo sus soluciones (.csv) dentro de un archivo en formato “.zip”, las cuales se corregirán y se otorgará una devolución y puntaje.

Puedes participar de forma individual o en equipo de hasta 3 integrantes.

La tabla de tests contiene los ids de estudiantes que se han matriculado en el 2020 y para garantizar mayor transparencia, se trabajará con datos históricos puesto que la predicción se basa en un evento ya ocurrido. Datasets y colab

La evaluación del desafío tomará en cuenta la relevancia de cada recomendación, basado en los datos reales.
La métrica para la evaluación de esta competencia es la Ganancia Acumulada Descontada Normalizada (DCGN) @k, donde K=5,

Donde es la relevancia del resultado en la posición
es el máximo posible, el ideal para un determinado conjunto de consultas. Todas los cálculos de NDCG son valores relativos en el intervalo 0.0 y 0.1.
El curso al que realmente se inscribió tendrá relevancia =1, el resto tiene relevancia 0.

- Para evacuar tus dudas te recomendamos consultar el foro de este challenge

- Tambien puedes realizar los cursos recomendados para adquirir el conocimiento necesario y ser el mejor de este desafío acá

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