UD5 · Proyecto
Datos, analítica y toma de decisiones con IA
Los datos tienen algo que contarnos. De un CSV que nadie ha mirado a un informe ejecutivo, usando IA para analizar sin delegar en ella las conclusiones.
Antes de empezar
- Necesitas
- Guía de arranque y materiales de esta unidad, enlazados en la página.
- Materiales del caso y herramientas indicadas en la unidad.
- Debes saber
- Las unidades anteriores de este módulo. No se requiere Servidor, Intermodular ni el otro módulo transversal.
Análisis de datos e informe de decisiones. Cada sesión introduce los conceptos que necesita y continúa una misma actividad de la unidad. Conserva sus resultados para revisarlos y utilizarlos después.
Cómo trabajar esta unidad
Son 4 sesiones de una hora: 10 minutos de explicación, 45 de trabajo guiado y 5 de cierre. Los ejemplos ampliados son material de consulta durante la práctica; no añaden otra clase teórica ni tareas obligatorias.
Abre la guía de arranque y evaluación. Incluye archivos, herramientas y alternativas de acceso. Para los casos utiliza la ficha común. No se necesita el CRUD de Servidor ni el workflow de Intermodular. Quien ya conozca una herramienta utiliza ese conocimiento para justificar y comprobar la actividad nueva, sin repetir un trabajo ya evaluado.
Actividad y criterios de evaluación
Análisis de datos e informe de decisiones. La actividad se construye durante las sesiones de la unidad: cada avance incorpora el resultado, su comprobación y las decisiones que lo justifican. Cada integrante debe poder explicar su aportación.
Esta actividad se valora sobre 10 puntos y aporta 4/30 de la calificación del módulo. La nota del módulo se obtiene sumando cada nota de actividad multiplicada por sus horas y dividiendo entre 30. Las preguntas y revisiones forman parte de la actividad; no hay un examen adicional. Cada integrante registra y explica su aportación. La rúbrica se conoce desde el inicio:
| Criterio | Puntos |
|---|---|
| Comprensión y revisión inicial del dataset | 1,5 |
| Tratamiento razonado de problemas de calidad | 1,5 |
| Calidad de las preguntas planteadas | 1,5 |
| Análisis y visualizaciones adecuados | 2 |
| Calidad de las decisiones obtenidas a partir de los datos | 2 |
| Reconocimiento de limitaciones y errores de interpretación | 1 |
| Claridad del informe ejecutivo | 0,5 |
En cada criterio, una evidencia ausente no permite acreditar el logro; una evidencia incompleta requiere revisión; una evidencia correcta permite comprobar el resultado; el logro completo añade una justificación coherente y reconoce sus límites. Los puntos se asignan según el grado de logro del criterio, no por cantidad de archivos, commits o texto. Consulta la guía para revisar y volver a presentar los criterios pendientes.
Sesiones de la unidad
Cada sesión es una clase, con su propia página.
4 sesiones