Presentaciones de proyectos: aplicaciones de series temporales
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Durante las últimas sesiones del curso MDSC3S112-1 Análisis de Datos del Magíster en Data Science de la Universidad del Desarrollo, los estudiantes desarrollaron un proyecto aplicado de series temporales, integrando las distintas herramientas trabajadas durante el curso.
En la sesión de hoy, correspondiente al cierre del curso, cada equipo presentó sus resultados ante sus compañeros. El objetivo fue transformar el análisis desarrollado en el notebook en una presentación ejecutiva, poniendo el foco en el problema, los datos, la metodología, los principales hallazgos, el pronóstico y las limitaciones del análisis.
El proyecto propuesto abordó el pronóstico de ventas, utilizando información histórica para analizar su comportamiento temporal y generar estimaciones para períodos futuros. La presentación permitió discutir cómo interpretar un pronóstico y, especialmente, por qué sus resultados deben considerar la incertidumbre y las características de los datos disponibles.
El proyecto sugerido abordó el pronóstico de ventas, utilizando información histórica para analizar su comportamiento temporal y generar estimaciones para períodos futuros. La presentación permitió discutir cómo interpretar un pronóstico y, especialmente, por qué sus resultados deben considerar la incertidumbre y las características de los datos disponibles.
Sin embargo, el proyecto no estaba restringido al problema de ventas. También fue posible trabajar con datos provenientes de los propios contextos profesionales de los estudiantes. Un ejemplo fue el análisis de la relación entre la lluvia en el río Coihueco y la turbiedad en la PTAP Caipulli, mostrando cómo las herramientas de series temporales pueden aplicarse a problemas ambientales y operacionales concretos.
El cuarto grupo desarrolló un pronóstico en retail, comparando modelos simples basados en medias móviles de 3 y 8 días. Uno de los puntos más interesantes fue analizar que puede o no puede hacer el modelo y cuales eran las posibles mejoras.
La sesión permitió cerrar el proyecto conectando el análisis técnico con su comunicación y aplicación práctica. Los notebooks, datos y código permanecen como respaldo del trabajo realizado, mientras que la presentación representó la síntesis de ese proceso y la capacidad de comunicar sus principales resultados.
En conjunto, los proyectos mostraron que el análisis de series temporales puede abordar problemas muy distintos, desde la planificación de ventas hasta fenómenos ambientales y operacionales. Más que aplicar una técnica de manera aislada, el desafío fue comprender el problema, utilizar la evidencia disponible y comunicar conclusiones de forma clara y responsable.
Al finalizar la sesión, invité también a los estudiantes a compartir feedback sobre el curso y la experiencia de aprendizaje. Esta instancia busca recoger su perspectiva sobre los contenidos, las actividades y la forma en que se desarrolló el curso, información que resulta especialmente útil para identificar aspectos que pueden mantenerse y otros que pueden mejorarse en futuras versiones.