This project is developed with the hypothesis that if a competitor company of SPACE X, for this fictitious project will be called SPACE Y this company wants to emulate the success of SPACE X in the reuse of the first stage of the reusable rockets of this company.
For this purpose, the data coming from the SPACE X API where the data of the successes and failures of the launch and landing missions of the rockets are analyzed and processed.
A data preprocessing is performed using Python with its pandas library, SQL is also used with DB2, maps with the folium library, and finally several machine learning algorithms are applied to evaluate which one is the most accurate or optimal.
Este proyecto se desarrolla con la hipótesis de que si una empresa competidora de SPACE X, para este proyecto ficticio se llamara SPACE Y esta empresa quiere emular el éxito de SPACE X en la reutilización de la primera etapa de los cohetes reutilizables de esta empresa.
Para eso se analizan y procesas los datos provenientes de la API de SPACE X donde están los datos de los éxitos y fallas de las misiones de lanzamiento y aterrizaje de los cohetes.
Se realiza un preproceso de datos usando Python con su librería pandas también se usa SQL con DB2, mapas con la librería folium, por ultimo se aplican varios algoritmos de machine learning donde se evalúa cual es el mas preciso u optimo