En Bidating, aplicamos análisis de sentimientos y ciencia de datos sobre reseñas de Yelp y Google Maps para revelar tendencias y percepciones en el sector turístico y restaurantero. Con tecnologías como Python, PowerBI y Streamlit, transformamos datos en estrategias y oportunidades.
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Sprint 1: Puesta en marcha del proyecto y Trabajo con Datos #13
En esta semana deben realizar un análisis del proyecto seleccionado y los datos disponibles. En base al entendimiento que logren de la temática, deben proponer como encararla, brindando una solución o herramientas desarrolladas por ellos mismos para acercarse a dicha solución.
Esta propuesta deberá contemplar los siguientes ítems:
Entendimiento de la situación actual
En la propuesta debe quedar manifiesto un adecuado manejo de la problemática, deben poder contextualizarla y expresar posibles análisis/ soluciones en torno a la misma.
Objetivos
Los objetivos deben ser acciones concretas (verbos) que describan claramente lo que buscan lograr con el proyecto. Desarrollar, crear, hacer, etc.
Alcance
Las temáticas suelen ser amplias y pueden admitir tratamientos mucho más abarcativos en extensión y magnitud de lo que puede realizarse durante el desarrollo del proyecto.
Es por esto que deberán delimitar su trabajo definiendo el alcance y las tareas/desarrollos que puedan considerar importantes para la integridad del proyecto pero que por complejidad o tiempo, estén fuera de alcance.
Esto último pueden plantearlo como posibilidades de continuidad del proyecto.
Objetivos y KPIs asociados (planteo)
Del entendimiento de la problemática surgirán cuestiones que se buscarán resolver con el trabajo o las herramientas desarrolladas. Estas cuestiones, formuladas como objetivos, admitirán la creación de KPIs para evaluar su cumplimiento. Es una tarea muy abarcativa y a la vez muy específica en torno tanto a la problemática como al enfoque elegido.
Por ejemplo:
Temática: generación de CO2.
Un enfoque puede ser medir el impacto de la agricultura y el consumo de carne animal en la generación de CO2. Un objetivo puede ser reducir la producción de carnes animales en un 8% para 2027 y ese mismo objetivo evaluarse mediante un KPI.
Entonces, la medición del mismo va a poder permitir tomar decisiones de negocio basadas en datos.
Temática: aviones.
Comparar el retraso de todos los vuelos de la aerolínea de un semestre con respecto a otros. Además, compararlo con el promedio de la industria. Si se encuentra por encima, proponer una reducción de, por ejemplo, 2% para el semestre que viene, e ir aumentando ese porcentaje de reducción en un 1% por los próximos 5 años.
Repositorio Github
Armar un repositorio de Github para trabajar colaborativamente con todo el grupo. Debe ser público para que lo pueda ver tanto el mentor como el Product Owner. Van a tener que llevar adelante diferentes branches y controles de versiones de su propio trabajo.
Solución propuesta
Deben detallar qué tareas harán para cumplir los objetivos de trabajo propuestos previamente y cómo lo harán (metodologías de trabajo, forma de organización, distribución de tareas, roles de cada uno dentro del equipo, etc). También, deben detallar qué productos surgirán de su trabajo y en qué etapa los presentarán, teniendo en cuenta los requerimientos generales (entregables esperados) para cada etapa del proyecto.
A su vez, deben realizar una estimación de tiempo para cada tarea, contemplando los tiempos de ejecución globales y los hitos previstos para cada semana; y plasmar esa estimación en un diagrama de Gantt.
Una parte muy importante de la solución propuesta, es con qué herramientas (stack tecnológico) van a realizar la arquitectura del proyecto. Para esto, lo que van a tener que hacer es seleccionar una pequeña porción de los datos que disponen y realizar un proceso de limpieza y transformación utilizando las herramientas que planean implementar. Esto les dará una idea de cómo funcionarán en el proyecto completo y les permitirá tener un mejor abordaje para futuras tareas. Hay que tener en cuenta que, como este ítem va a ser una presentación previa de lo que van a trabajar en el segundo sprint, el PO puede dar el OK o determinar cuál es el mejor camino para que tomen. Esto les va a permitir adelantar trabajo de la segunda semana, ya que no se va a tener que esperar hasta la segunda demo para verificar si la arquitectura cumple con los requisitos del PO.
Finalmente, como en Data es muy importante trabajar con datos de calidad, deberán incluir en su informe un análisis sobre los datos con los que van a trabajar (metadatos), detallándolos lo más posible: fuentes y confiabilidad de las mismas, qué representa cada columna de cada data set, tipos de datos, método de adquisición, fecha de adquisición y ultima actualización, etc.
En esta semana deben realizar un análisis del proyecto seleccionado y los datos disponibles. En base al entendimiento que logren de la temática, deben proponer como encararla, brindando una solución o herramientas desarrolladas por ellos mismos para acercarse a dicha solución.
Esta propuesta deberá contemplar los siguientes ítems:
Entendimiento de la situación actual En la propuesta debe quedar manifiesto un adecuado manejo de la problemática, deben poder contextualizarla y expresar posibles análisis/ soluciones en torno a la misma.
Objetivos Los objetivos deben ser acciones concretas (verbos) que describan claramente lo que buscan lograr con el proyecto. Desarrollar, crear, hacer, etc.
Alcance Las temáticas suelen ser amplias y pueden admitir tratamientos mucho más abarcativos en extensión y magnitud de lo que puede realizarse durante el desarrollo del proyecto.
Es por esto que deberán delimitar su trabajo definiendo el alcance y las tareas/desarrollos que puedan considerar importantes para la integridad del proyecto pero que por complejidad o tiempo, estén fuera de alcance.
Esto último pueden plantearlo como posibilidades de continuidad del proyecto.
Objetivos y KPIs asociados (planteo) Del entendimiento de la problemática surgirán cuestiones que se buscarán resolver con el trabajo o las herramientas desarrolladas. Estas cuestiones, formuladas como objetivos, admitirán la creación de KPIs para evaluar su cumplimiento. Es una tarea muy abarcativa y a la vez muy específica en torno tanto a la problemática como al enfoque elegido.
Por ejemplo:
Temática: generación de CO2. Un enfoque puede ser medir el impacto de la agricultura y el consumo de carne animal en la generación de CO2. Un objetivo puede ser reducir la producción de carnes animales en un 8% para 2027 y ese mismo objetivo evaluarse mediante un KPI.
Entonces, la medición del mismo va a poder permitir tomar decisiones de negocio basadas en datos.
Temática: aviones. Comparar el retraso de todos los vuelos de la aerolínea de un semestre con respecto a otros. Además, compararlo con el promedio de la industria. Si se encuentra por encima, proponer una reducción de, por ejemplo, 2% para el semestre que viene, e ir aumentando ese porcentaje de reducción en un 1% por los próximos 5 años.
Repositorio Github Armar un repositorio de Github para trabajar colaborativamente con todo el grupo. Debe ser público para que lo pueda ver tanto el mentor como el Product Owner. Van a tener que llevar adelante diferentes branches y controles de versiones de su propio trabajo.
Solución propuesta Deben detallar qué tareas harán para cumplir los objetivos de trabajo propuestos previamente y cómo lo harán (metodologías de trabajo, forma de organización, distribución de tareas, roles de cada uno dentro del equipo, etc). También, deben detallar qué productos surgirán de su trabajo y en qué etapa los presentarán, teniendo en cuenta los requerimientos generales (entregables esperados) para cada etapa del proyecto.
A su vez, deben realizar una estimación de tiempo para cada tarea, contemplando los tiempos de ejecución globales y los hitos previstos para cada semana; y plasmar esa estimación en un diagrama de Gantt.
Una parte muy importante de la solución propuesta, es con qué herramientas (stack tecnológico) van a realizar la arquitectura del proyecto. Para esto, lo que van a tener que hacer es seleccionar una pequeña porción de los datos que disponen y realizar un proceso de limpieza y transformación utilizando las herramientas que planean implementar. Esto les dará una idea de cómo funcionarán en el proyecto completo y les permitirá tener un mejor abordaje para futuras tareas. Hay que tener en cuenta que, como este ítem va a ser una presentación previa de lo que van a trabajar en el segundo sprint, el PO puede dar el OK o determinar cuál es el mejor camino para que tomen. Esto les va a permitir adelantar trabajo de la segunda semana, ya que no se va a tener que esperar hasta la segunda demo para verificar si la arquitectura cumple con los requisitos del PO.
Finalmente, como en Data es muy importante trabajar con datos de calidad, deberán incluir en su informe un análisis sobre los datos con los que van a trabajar (metadatos), detallándolos lo más posible: fuentes y confiabilidad de las mismas, qué representa cada columna de cada data set, tipos de datos, método de adquisición, fecha de adquisición y ultima actualización, etc.