Si después de crear los experimentos te quedaste con ganas de más, en este ultimo capítulo veremos como exporter los Datos resultantes para que puedan ser consumidos tanto desde PowerBI como desde un bot conversacional.

Lo primero que debemos hacer es cambiar el tipo de datos de la columna "Drafted" a entero, así que vamos a añadir otro modulo "Edit Metadata" y realizar esta transformación:

Después de esto, vamos a exportar el resultado de las predicciones a una base de datos SQL en Azure, de forma que tanto PowerBI como el bot puedan conectarse a los datos e interactuar con ellos. Para hacer esto, busca el modulo "Export Data" en el menú de la izquierda, dentro de la categoría "Data Input and Output", arrástralo al canvas y conecta su entrada con la salida del último modulo "Edit Metadata":

Con el modulo "Export Data" seleccionado, podrás configurar el servicio de almacenamiento en el que prefieras almacenar tus datos. En este caso, la opción elegida es una base de datos Azure SQL, que necesitarás desplegar de antemano. Si no lo has hecho nunca, en este enlace puedes encontrar un tutorial paso a paso para hacerlo. Asegúrate de incluir tu IP en la whitelist del firewall del servidor SQL, o toda consulta será rechazada.

Una vez tengas la base de datos en funcionamiento, necesitarás el nombre del servidor, el nombre de la base de datos y las credenciales del usuario para acceder a ella (todo puedes encontrarlo en el portal de Azure). Para continuar, simplemente escribe la lista (separada por comas) de columnas que se seleccionarán del dataset (en este caso: Player, Position, Age, Team, Season, Drafted, PER), indica el nombre de la tabla en la que quieres que se almacenen estos datos, y con otra lista de nombres de columnas separados por comas puedes elegir el nombre de las columnas en la base de datos (en este caso, se recomienda mantener los mismos nombres y usar la misma lista que antes):

• Regla del 80/20: la preparación y limpieza de los datos es CLAVE en cualquier experimento de Machine Learning, y se lleva la mayor parte del tiempo empleado en ello.
• Probar diferentes enfoques y ajustes suele mejorar bastante el rendimiento del modelo, y se trata de un proceso de prueba-error (lo de llamarse "experimentos" no es casualidad) en el que cada detalle cuenta...sigue probando hasta que consigas los resultados deseados!
• El conocimiento que se tenga sobre el dominio de los datos a estudiar es crucial para determinar el éxito de una solución de Machine Learning, y no es suficiente con dominar las habilidades técnicas necesarias para crear soluciones de este estilo. Este conocimiento sobre el dominio nos ayudará a entender mejor las posibles correlaciones entre features y el impacto de los ajustes que hagamos, así como la importancia de filtrar los datos acorde a ciertos criterios, con el fin de mejorar la calidad de nuestro dataset.

• Azure Machine Learning Studio tool (http://studio.azureml.net/) y documentación sobre el servicio (https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/)
• Microsoft Professional Program for Data Science - https://academy.microsoft.com/en-us/professional-program/data-science/
• Basketball reference (fuente de los datasets) - http://www.basketball-reference.com/leagues/NBA_2017_advanced.html
• Kaggle (otra fuente gratuita de datasets) - https://www.kaggle.com/datasets