Requisitos de finalización
Descripción de la Actividad:
Esta actividad está diseñada para fomentar la colaboración y el aprendizaje profundo entre los estudiantes de la asignatura de Ciencia de Datos. El objetivo es trabajar juntos para desarrollar una comprensión exhaustiva de los fundamentos de la ciencia de datos, cubriendo temas clave como estadística, programación, análisis de datos, aprendizaje automático y ética en ciencia de datos. La actividad permitirá a los estudiantes contribuir con sus conocimientos e investigaciones, creando así un recurso valioso y multifacético para el curso.
Objetivos de Aprendizaje:
- Promover la colaboración y el intercambio de conocimientos entre estudiantes.
- Desarrollar habilidades de investigación y síntesis de información relevante.
- Crear un recurso colaborativo que profundice la comprensión de los fundamentos de la ciencia de datos.
Instrucciones para los Estudiantes:
Formación de Grupos: Los estudiantes serán asignados a grupos, cada uno enfocado en un tema específico dentro de los fundamentos de la ciencia de datos.
Investigación y Contribución al Wiki: Cada grupo investigará su tema asignado y contribuirá al Wiki con:
- Una introducción al tema y su importancia en la ciencia de datos.
- Explicaciones claras de conceptos clave, teorías y metodologías.
- Ejemplos de aplicación práctica o estudios de caso relevantes.
- Un resumen de desafíos actuales y áreas de investigación futura.
Integración y Revisión: Después de las contribuciones iniciales, se anima a todos los estudiantes a leer las secciones de otros grupos, integrar conocimientos cuando sea posible y hacer revisiones constructivas para mejorar el contenido y la claridad.
Temas Sugeridos para el Wiki:
- Estadística para Ciencia de Datos: Probabilidad, inferencia estadística, estadísticas descriptivas.
- Programación: Python/R para ciencia de datos, librerías esenciales.
- Análisis de Datos: Procesos de limpieza, exploración y visualización de datos.
- Aprendizaje Automático: Supervisado, no supervisado, técnicas y algoritmos.
- Ética en Ciencia de Datos: Privacidad de datos, sesgo algorítmico, uso responsable de IA.
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