El proyecto guiado consiste en la propuesta de una situación por parte del estudiante que requiere una solución mediante la aplicación de las técnicas avanzadas de ciencia de datos, en la cual el docente brinda la orientación desde la selección de la base de datos hasta la realización de los modelos que permiten la solución de la problemática.

Las principales temáticas por abordar en este curso son la gestión de proyectos, el desarrollo de prototipos, el despliegue de soluciones y la presentación de resultados de manera efectiva.

El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco global de habilidades y competencias para un mundo digital SFIA8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 3 en el área de Ciencia de Datos (DATS), de manera que seleccionan los datos de fuentes existentes y los prepara para que se utilicen en modelos de ciencia de datos para la identificación e implementación de oportunidades de entrenamiento y mejora.

Contenidos

Tema 1. Gestión de proyectos en ciencia de datos
-Introducción a la gestión de proyectos en Ciencia de Datos.
-Definición y delimitación del problema.
-Selección y manejo de bases de datos.
-Planificación y organización del proyecto.

Tema 2. Desarrollo de prototipos
-Herramientas y metodologías de gestión de proyectos.
-Evaluación y mitigación de riesgos.
-Principios del desarrollo de prototipos en Ciencia de Datos.
-Exploración de datos y análisis exploratorio (EDA).
-Selección y aplicación de algoritmos de machine learning.
-Implementación de modelos predictivos y descriptivos.

Tema 3. Despliegue de soluciones
-Validación y ajuste de modelos.
-Uso de herramientas y plataformas de desarrollo.
-Automatización del flujo de trabajo en Ciencia de Datos.
-Implementación de modelos en producción.
-Monitorización y mantenimiento de modelos.
-Mejores prácticas para el despliegue seguro y eficiente.

Tema 4. Presentación de resultados
-Técnicas de visualización de datos.
-Herramientas y software de visualización.
-Comunicación efectiva de resultados.
-Elaboración de informes y dashboards.
-Presentación de resultados a diferentes audiencias.
-Uso de storytelling para la Ciencia de Datos.

Metodología de Aprendizaje

La educación actual suele limitar a estudiantes, forzándoles a absorber contenidos en lugar de fomentar la solución colectiva de problemas. En CENFOTEC, buscamos modificar este enfoque mediante nuestra metodología de aprendizaje constructivista llamada 40-40-20.

La técnica 40-40-20 divide el tiempo de clase: 40% el profesor da un charla para inducir al pensamiento autónomo basado en conceptos clave; el siguiente 40% para resolver retos individuales o en grupo, que exigen exploración, donde el docente es un facilitador; y el 20% restante para una discusión guiada por el profesorado. Para mantener la atención, consideramos 1 hora lectiva como 50 minutos, especialmente en cursos de 3-4 horas.

Adicionalmente el estudiante deberá dedicar una cantidad de horas adicionales para completar retos extraclase que el profesor le asigne.