Participa por una beca del 98%* para estudiar Ciencia de Datos en la UTB
Asiste a este emocionante evento y soluciona problemas reales a través del análisis de datos
25 de noviembre de 2023
8:00 a.m. a 2:00 p.m.
Universidad Tecnológica de Bolívar, Campus Tecnológico
Para participar, debes estar inscrito en el programa.
¡Si aún no lo has hecho, puedes hacerlo gratis!
*Aplican condiciones.
Metodología
El bootcamp se llevará a cabo en un entorno colaborativo y de aprendizaje. Los profesores del programa así como algunos otros estudiantes acompañarán en el proceso, guiarán y orientarán la dinámica y la participación. La metodología incluirá los siguientes componentes:
Introducción a la Ciencia de Datos
Desafíos de Ciencia de Datos
Mentoría y apoyo
Presentaciones finales
Desafíos
Tienes dos retos para escoger cuál trabajarás el día del Bootcamp Datea2 te contamos de qué se trata cada uno
Los participantes deberán analizar un conjunto de datos que contiene información sobre videos de skate subidos a skatevideosite antes de diciembre de 2017.
Los datos incluyen detalles sobre los videos, como fecha de publicación y género musical asociado a cada video. El género musical se clasificó inicialmente a través de la API de Spotify y luego se refinó manualmente.
Los datos están disponibles aquí
Objetivos del reto
- Identificar y visualizar tendencias a lo largo del tiempo en la música utilizada en los videos de skate.
- Determinar los géneros musicales más populares en diferentes épocas y épocas doradas.
- Explorar cómo la popularidad de ciertos géneros ha evolucionado en el tiempo.
Pasos para abordar el reto
- Análisis de Tendencias Temporales: Los participantes deberán utilizar técnicas de visualización para mostrar cómo ha cambiado el uso de diferentes géneros musicales en los videos de skate a lo largo del tiempo. Esto podría incluir gráficos de líneas que muestren la cantidad de videos de cada género a lo largo de los años.
- Identificación de Épocas Doradas: Los participantes deben identificar y definir las “épocas doradas” de géneros musicales en el contexto de los videos de skate. Esto podría implicar períodos en los que un género en particular fue especialmente popular.
- Análisis de Popularidad Media Móvil: Se proporcionan datos sobre la popularidad de los géneros musicales calculados mediante una media móvil. Los estudiantes deben analizar esta popularidad y visualizar cómo ha fluctuado a lo largo del tiempo.
- Visualizaciones Creativas: Los participantes deben utilizar visualizaciones efectivas para comunicar los hallazgos. Esto podría incluir mapas de calor, gráficos de barras, diagramas de dispersión y más.
Preguntas importantes para abordar
Además de los objetivos mencionados, aquí hay algunas preguntas clave que los estudiantes podrían abordar:
- ¿Cuáles son los géneros musicales más persistentes en los videos de skate a lo largo del tiempo?
- ¿Se pueden identificar correlaciones entre la popularidad de ciertos géneros y eventos culturales o tendencias en el mundo del skate?
Los participantes deberán analizar un conjunto de datos que representa las condiciones climáticas en Marte durante un período de tiempo específico.
Los datos fueron medidos y transmitidos a través del Rover Environmental Monitoring Station (REMS) a bordo del rover Curiosity y se hicieron públicos por la Mars Science Laboratory y el Centro de Astrobiología (CSIC-INTA).
Los datos están disponibles aquí
Objetivos del reto
- Explorar y visualizar las tendencias en las condiciones climáticas en Marte a lo largo del tiempo.
- Identificar patrones climáticos en Marte, como cambios estacionales.
- Relacionar las condiciones climáticas con otros datos disponibles, como la fecha terrestre.
Pasos para abordar el reto
- Visualización de Tendencias Temporales: Los participantes deben utilizar gráficos de líneas, series temporales u otras visualizaciones para mostrar cómo las condiciones climáticas en Marte han cambiado a lo largo del período de tiempo.
- Análisis Estacional: Los estudiantes pueden dividir los datos en diferentes estaciones para identificar patrones estacionales en Marte. Esto podría incluir gráficos de barras o mapas de calor que muestren la temperatura media por estación.
- Relación con la Fecha Terrestre: Los participantes pueden relacionar las fechas marcianas (Sols) con las fechas terrestres y explorar si hay correlaciones entre las condiciones climáticas en Marte y el tiempo en la Tierra.
- Análisis de Valores Extremos: Los estudiantes pueden identificar y analizar eventos climáticos extremos en Marte, como temperaturas extremadamente altas o bajas.
Preguntas importantes para abordar
Además de los objetivos mencionados, aquí hay algunas preguntas clave que los estudiantes podrían abordar:
- ¿Cuáles son las diferencias notables en las condiciones climáticas entre diferentes estaciones en Marte?
- ¿Hay patrones climáticos interesantes o ciclos que se puedan observar en los datos?
- ¿Cómo se correlacionan las condiciones climáticas en Marte con los datos sobre la fecha terrestre?
¿Qué es esto?
Este es el conjunto de datos del primer gráfico (el “gráfico de la alegría”) del artículo sobre la música de monopatín.
Fuente(s) y metodología
Se recopilaron los vídeos de skate subidos a skatevideosite, se clasificó el género a través de la API de Spotify (y después a mano) y se calculó una media móvil de la popularidad del género.
Esta carpeta contiene todos los datos utilizados en el ensayo The Pudding The Good, the Rad, and the Gnarly (https://pudding.cool/2018/06/skate-music/) publicado en junio de 2018. A continuación encontrará los metadatos de cada archivo.
Última modificación: 10 de diciembre de 2017.
Información de contacto: Póngase en contacto con Jared Wilber.
Aplicabilidad espacial: NA
Aplicabilidad temporal: El rango temporal que se representa son los vídeos de monopatín publicados antes de diciembre de 2017.
Variables (Columnas)
| genre | Género musical. Los géneros proceden de mis grandes bandejas de géneros: “Rock clásico”, “Indie/Alternativo”, “Hip Hop”, “Otros”, “Rock”, “Metal”, “Electrónica”, “Punk” o “Jazz/Soul” | texto |
| time | Año | número |
| p | Porcentaje utilizado, correspondiente a un género concreto para un año concreto | número |
| maxp | Porcentaje máximo de todos los géneros y años | número |
| p_peak | Igual que p (ups) | número |
| p_smooth | Media móvil del porcentaje de uso | número |
¿Qué es esto? Datos que representan las condiciones meteorológicas en Marte desde Sol 1 (7 de agosto de 2012 en la Tierra) hasta Sol 1895 (27 de febrero de 2018 en la Tierra).
Fuente(s) y metodología: Estos datos fueron medidos y transmitidos a través de la Estación de Monitorización Ambiental del Rover (REMS) a bordo del Rover Curiosity. Los datos fueron puestos a disposición del público por el Mars Science Laboratory de la NASA y el Centro de Astrobiología (CSIC-INTA).
Última modificación: 2 de marzo de 2018 (una versión actualizada diariamente en formato JSON puede encontrarse aquí
Información de contacto: Amber Thomas
Aplicabilidad espacial: Cráter Gale, Marte (justo al sur del ecuador de Marte). Más información sobre la ubicación de Curiosity aquí
Aplicabilidad temporal: Sol 1 (7 de agosto de 2012 en la Tierra) a Sol 1895 (27 de febrero de 2018 en la Tierra).
Observaciones (Filas): Cada fila representa la información meteorológica recogida en algún momento de un único sol (día marciano).
Variables (Columnas)
| id | Número de identificación de un único número de transmisión | número |
| terrestrial_date | La fecha en la Tierra (formateada como mes/día/año o m/dd/aa) | fecha |
| sol | El número de sols (días marcianos) transcurridos desde que Curiosity aterrizó en Marte | número |
| ls | La longitud solar o el ángulo Marte-Sol, medido desde el Hemisferio Norte. En el hemisferio norte, el equinoccio de primavera es cuando ls = 0. Como Curiosity está en el hemisferio sur, los siguientes valores de ls son importantes: – ls = 0: equinoccio de otoño – ls = 90 : solsticio de invierno – ls = 180 : equinoccio de primavera – ls = 270 : solsticio de verano | número |
| month | El mes marciano. Al igual que en la Tierra, el tiempo marciano puede dividirse en 12 meses. | número |
| min_temp | La temperatura mínima (en °C) observada durante un único sol marciano | número |
| max_temp | La temperatura máxima (en °C) observada durante un único sol marciano | número |
| pressure | La presión atmosférica (Pa) en la ubicación de Curiosity en Marte | número |
| wind_speed | Velocidad media del viento (m/s) medida en un único sol. Nota: los datos de velocidad del viento no se han transmitido a la Tierra desde Sol 1485. Los valores perdidos se codifican como NaN | número |
| atmo_opacity | Descripción de las condiciones meteorológicas generales en Marte para un sol dado basado en la opacidad atmosférica (por ejemplo, Soleado) | texto |
