INTRODUCCIÓN AL RETO:

Big Data es un concepto que se crea a raíz de la capacidad de almacenamiento de gran cantidad de datos, normalmente generados por empresas u otro tipo de organismos (facturas, datos de usuarios o clientes, stocks de material…) o con el avance de tecnologías como IoT (directamente por objetos que generan información desde sensores) que si es analizada (mediante algoritmos tipo machine learning u otros métodos convencionales) pueden generar “insights” útiles para tomar decisiones (en negocios, investigaciones científicas, salud y muchos sectores).

 

La Inteligencia Artificial y el Big Data se complementan perfectamente ya que crean un círculo de retroalimentación: con los datos se pueden alimentar los sistemas de AI para obtener resultados, el sistema aprende y se vuelve más inteligente, mientras que los resultados obtenidos se convierten en nuevos datos de entrada para el sistema.

Un programa no tiene inteligencia, hace exactamente lo que le piden. La IA no se basa en órdenes, si no en datos de entrada y resultados basados en probabilidades de éxito.

El Aprendizaje Automático es la capacidad de un sistema, de un software, para aprender por sí solo.

Existen algoritmos de machine learning orientados a lograr este aprendimiento.

 

DESCRIPCIÓN:

El objetivo de este reto es que creéis un proyecto, pensado por vosotros mismo, con las herramientas vistas en clase tanto de Big Data como de Inteligencia Artificial.

Fase del proyecto:

Comunicación

Entre los integrantes del grupo piensan en la propuesto y presenta su solicitud de desarrollo de software.

 

 

 

Planificación y análisis

El desarrollo de software comienza con una fase inicial de planificación incluyendo un análisis de requisitos.  Se indaga en profundidad. Los requisitos se agrupan en requisitos del proyecto, requisitos funcionales y requisitos del sistema.

 

 

 

Estudio de viabilidad

Después de la recolección de requisitos, se idea un plan para procesar el software. Se analiza que parte del software cubre los requisitos de cada usuario. Se investiga la viabilidad tecnológica.

 

 

 

Análisis del sistema

En este paso el equipo del proyecto asigna recursos y planifica el tiempo de duración del proyecto. Se buscan limitaciones del producto y se identifican los impactos del proyecto sobre toda la organización en su conjunto.

 

 

 

 

Diseño

En esta fase ya se comienza a visualizar la solución con la ayuda de las anteriores fases. Se hace un diseño lógico y otro físico. Se crean metadatos, diagramas o pseudocódigos. La duración de esta fase varía de un proyecto a otro.

 

 

Codificación

Esta fase también denominada ‘fase de programación’ o ‘fase de desarrollo’ es en la que elige el lenguaje de programación más conveniente, y se desarrollan programas ejecutables y sin errores de manera eficiente. Al final de esta fase se puede obtener un PMV (Producto mínimo viable) o el software completamente desarrollado y listo para implementarse.

 

 

 

 

Integración

El Software puede necesitar estar integrado con bibliotecas, bases de datos o con otros programas. Esta fase del SDLC integra el software con las entidades del mundo exterior.

 

 

 

 

 

Pruebas

Esta fase junto con la fase de desarrollo entra en un ciclo continuo hasta que se completan el desarrollo y las pruebas. Probamos, probamos y luego volvemos a probar tanto como sea necesario hasta que la funcionalidad sea del 100%.

Además, se hacen evaluaciones para evitar errores, incluyendo la evaluación de módulos, programas, productos, y finalmente evaluación con el profesor. Encontrar errores y su arreglarlos a tiempo es la clave para conseguir un software confiable y eficiente.

 

 

Presentación

    Esta es la fase más interesante, ¡La presentación!