<onlyfor> & template_url were added

README.es.md

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 - Modelar los datos construyendo un árbol de decisión.
 - Analizar los resultados y optimizar el modelo.
 
+<how-to-start>
+
 ## 🌱 Cómo iniciar este proyecto
 
 Sigue las siguientes instrucciones:
@@ -15,6 +17,8 @@ Sigue las siguientes instrucciones:
 2. Abre el repositorio creado recientemente en Codespace usando la [extensión del botón de Codespace](https://docs.github.com/es/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace-for-a-repository).
 3. Una vez que el VSCode del Codespace haya terminado de abrirse, comienza tu proyecto siguiendo las instrucciones a continuación.
 
+</how-to-start>
+
 ## 🚛 Cómo entregar este proyecto
 
 Una vez que hayas terminado de resolver el caso práctico, asegúrate de confirmar tus cambios, haz push a tu repositorio y ve a 4Geeks.com para subir el enlace del repositorio.

README.md

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 - Model the data building a decision tree.
 - Analyze the results and optimize the model.
 
+<how-to-start>
+
 ## 🌱 How to start this project
 
 Follow the instructions below:
@@ -15,6 +17,8 @@ Follow the instructions below:
 2. Open the newly created repository in Codespace using the [Codespace button extension](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace-for-a-repository).
 3. Once the Codespace VSCode has finished opening, start your project by following the instructions below.
 
+</how-to-start>
+
 ## 🚛 How to deliver this project
 
 Once you have finished solving the exercises, be sure to commit your changes, push them to your repository, and go to 4Geeks.com to upload the repository link.

learn.json

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 {
 	"slug" : "decision-tree-project-tutorial",
-	"title" : "Decision Tree Project Tutorial",
+	"title" : {
+		"us":"Decision Tree Project Tutorial",
+		"es":"Tutorial del proyecto de árbol de decisión"
+	},
 	"preview": "https://github.com/4GeeksAcademy/decision-tree-project-tutorial/blob/main/preview.png?raw=true",
 	"solution": "https://github.com/4GeeksAcademy/decision-tree-project-tutorial/blob/main/solution.ipynb",
 	"status": "published",
 	"translations": ["us"],
-	"technologies": ["data-science", "machine-learning"],
+	"technologies": ["python", "pandas", "numpy", "matplotlib", "data-science", "machine-learning"],
 	"difficulty": "beginner",
 	"syntax": "python",
 	"duration" : 2,
-    "projectType": "project",
-	"description" : "Use decision tree algorithm to diagnose diabetes by using patients medical information from previous medical exams",
-	"gitpod": true
+	"autoPlay": "false",
+	"template_url": "https://github.com/4GeeksAcademy/machine-learning-python-template",
+  "projectType": "project",
+	"description" : {
+		"us":"Use the decision tree algorithm to diagnose diabetes using patients' medical information from previous exams. Preprocess the dataset, train the model, analyze the results, and optimize the model to make predictions about the presence of diabetes.",
+		"es":"Usa el algoritmo de árboles de decisión para diagnosticar la diabetes utilizando la información médica de los pacientes obtenida de exámenes previos. Preprocesa el conjunto de datos, entrena el modelo, analiza los resultados y optimiza el modelo para hacer predicciones sobre la presencia de diabetes."
+	},
+	"telemetry": {
+	    	"batch": "https://breathecode.herokuapp.com/v1/assignment/me/telemetry?asset_id=421"
+	  }
 }