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      "content": "## Files:\n\n*   **train.csv** - Datos para generar y entrenar vuestro modelo.\n*   **test.csv** - Datos con los que tenéis que predecir vuestro target con el modelo creado.\n*   **sample_submission.csv** - Ejemplo del formato del fichero que tenéis que subir. La segunda columna debe ser un precio en formato \"float\", esto es un mero ejemplo.\n\n\n## Columns:\n\n*   `id` -  id de las laptop\n*   `Price_euros` - precio de los portátiles\n*   etc.",
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      "content": "Nuestro jefe estaba buscando un@s maquinas para obtener datos de la competencia y poder aplicarle los conocimientos obtenidos para asignar precios a nuestra tienda de \"MERIMARKT\".\nLamentablemente se habían ido de vacaciones y nos lo ha pedido a nosotr@s ... \n💥🪓🔪\n\nNos toca arremangarnos las mangas y aplicar los conocimientos obtenidos en ML para obtener un modelo de predicción de precios de portátiles en función de sus marcas y prestaciones para poder lanzarlos a un precio competitivo al mercado. \n\nPara ello contamos con un dataset con los siguientes campos:\n\n1 Company- String -Laptop Manufacturer\n2 Product -String -Brand and Model\n3 TypeName -String -Type (Notebook, Ultrabook, Gaming, etc.)\n4 Inches -Numeric- Screen Size\n5 ScreenResolution -String- Screen Resolution\n6 Cpu- String -Central Processing Unit (CPU)\n7 Ram -String- Laptop RAM\n8 Memory -String- Hard Disk / SSD Memory\n9 GPU -String- Graphics Processing Units (GPU)\n10 OpSys -String- Operating System\n11 Weight -String- Laptop Weight\n12 Price_euros -Numeric- Price (Euro)",
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