Los proyectos de machine learning (ML) son inherentemente complejos, involucrando múltiples pasos intrincados desde la recolección y preprocesamiento de datos hasta la construcción, despliegue y mantenimiento de modelos. Los científicos de datos enfrentan numerosos desafíos a lo largo de este proceso, como la selección de herramientas adecuadas, la necesidad de instrucciones paso a paso con ejemplos de código y la