Predecir si un candidato a científico de datos trabajará para una empresa. Limpié más de 20,000 datos extraídos de Kaggle. Realicé un análisis exploratorio de datos (EDA) y extraje información valiosa de los datos. Optimicé Regresión logística, K-vecinos más cercanos, clasificador de árbol de decisión y Random Forest Classifier utilizando GridsearchCV para alcanzar el mejor modelo. Enlace al repositorio de github