Para poder integrar nuestros resultados de análisis en la organización, tenemos que poder interoperar con sistemas y procesos existentes. Además ocurre regularmente que el equipo de TI dentro de la empresa no trabaja con R pero con otros lenguajes. En otros casos nuestro producto de datos tiene que interactuar con sistemas existentes que no se dejan cambiar tan fácilmente.
Una excelente solución para estas circunstancias es presentar el producto de datos como un REST API. Esto significa que cualquier otro sistema puede consumir los resultados del producto como, por ejemplo, datos en JSON en una dirección HTTP.
Estas direcciones HTTP se llaman endpoints, y pueden no solamente ofrecer resultados, pero también recibir datos, que después podemos procesar para devolver un resultado. Es muy común llevar a producción modelos de predicción de esta forma, que están escritas en R, pero accesible desde cualquier lenguaje o sistema a través de un API. El paquete plumber permite convertir código R a un REST API.
En este taller de 2 horas vamos a ver de forma muy práctica cómo traducir un modelo, desarrollado en R, a un API. Además hablaremos de como hacer documentar el API con Swagger, como hacer pruebas, y como verificar que el API tiene suficiente desempeño para los requisitos de la organización. Al final de este curso serás capaz de levantar tu propio servicio de datos como un API, y cómo usar mejores prácticas de documentación y testeo para entregarlo a tu organización.