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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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# Asignación: Escenarios de Ciencia de Datos
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En esta primera asignación, te pedimos que pienses en algún proceso o problema de la vida real en diferentes dominios de problemas, y cómo podrías mejorarlo utilizando el proceso de Ciencia de Datos. Reflexiona sobre lo siguiente:
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1. ¿Qué datos puedes recopilar?
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1. ¿Cómo los recopilarías?
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1. ¿Cómo almacenarías los datos? ¿Qué tan grandes podrían ser los datos?
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1. ¿Qué información podrías obtener de estos datos? ¿Qué decisiones podríamos tomar basándonos en los datos?
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Intenta pensar en 3 problemas/procesos diferentes y describe cada uno de los puntos anteriores para cada dominio de problema.
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Aquí hay algunos dominios de problemas y problemas que pueden ayudarte a comenzar a pensar:
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1. ¿Cómo puedes usar datos para mejorar el proceso educativo de los niños en las escuelas?
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1. ¿Cómo puedes usar datos para controlar la vacunación durante la pandemia?
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1. ¿Cómo puedes usar datos para asegurarte de ser productivo en el trabajo?
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## Instrucciones
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Completa la siguiente tabla (sustituye los dominios de problemas sugeridos por los tuyos si es necesario):
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| Dominio del Problema | Problema | Qué datos recopilar | Cómo almacenar los datos | Qué información/decisiones podemos tomar |
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|-----------------------|----------|---------------------|--------------------------|------------------------------------------|
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| Educación | En la universidad, típicamente tenemos baja asistencia a las clases, y tenemos la hipótesis de que los estudiantes que asisten a las clases en promedio obtienen mejores resultados en los exámenes. Queremos estimular la asistencia y probar la hipótesis. | Podemos rastrear la asistencia mediante fotos tomadas por la cámara de seguridad en clase, o rastreando las direcciones bluetooth/wifi de los teléfonos móviles de los estudiantes en clase. Los datos de los exámenes ya están disponibles en la base de datos de la universidad. | En caso de rastrear imágenes de cámaras de seguridad, necesitamos almacenar algunas (5-10) fotografías durante la clase (datos no estructurados), y luego usar IA para identificar las caras de los estudiantes (convertir los datos a forma estructurada). | Podemos calcular datos promedio de asistencia para cada estudiante y ver si hay alguna correlación con las calificaciones de los exámenes. Hablaremos más sobre correlación en la sección de [probabilidad y estadística](../../04-stats-and-probability/README.md). Para estimular la asistencia de los estudiantes, podemos publicar el índice de asistencia semanal en el portal de la escuela y sortear premios entre aquellos con mayor asistencia. |
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| Vacunación | | | | |
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| Productividad | | | | |
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> *Proporcionamos solo una respuesta como ejemplo, para que puedas tener una idea de lo que se espera en esta asignación.*
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## Rúbrica
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Excepcional | Adecuado | Necesita Mejorar
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Se identificaron fuentes de datos razonables, formas de almacenar los datos y posibles decisiones/información para todos los dominios de problemas | Algunos aspectos de la solución no están detallados, el almacenamiento de datos no se discute, al menos 2 dominios de problemas están descritos | Solo se describen partes de la solución de datos, solo se considera un dominio de problema.
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**Descargo de responsabilidad**:
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