Trabajo domiciliario y evaluación del curso.

Trabajo domiciliario y evaluación del curso.

de Jorge Visca -
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Estimados y estimadas!

En primer lugar, agradecerles a todos el interés en el curso y haber participado de las dos clases presenciales.

A continuación detallaremos la forma de trabajo para la evaluación final, según se discutió al cierre de la segunda jornada. El documento que describe la tareas y el dataset asociado se pueden encontrar en el moodle del curso (https://eva.fing.edu.uy/course/view.php?id=1895), en la siguiente carpeta:

https://eva.fing.edu.uy/mod/folder/view.php?id=214133

Esta tarea está compuesta de dos partes.


Parte 1:

Consiste de las Tareas 1, 2 y 3 tal como se detalla en el documento. Estas partes son relativamente guiadas y servirán para desarrollar solvencia en el manejo de los datos y las herramientas que se usarán en la Parte 2. Las tareas se realizaran de forma individual y se entregarán en este moodle para el 30 de noviembre (aproximadamente 2 semanas de trabajo).

Parte 2:

Consiste de la tarea 4 del documento. Esta parte es más abierta y exploratoria. Los estudiantes deberán hacer una propuesta de trabajo, y tendrán libertad para desarrollar un desafío que sea de su interés, ya sea una aplicación novedosa, un análisis profundo de algún conjunto de datos, etc. Para los estudiantes de posgrado esta tarea también será individual, lo que es un requisito del programa de posgrados. Para los demás estudiantes, tanto de grado como externos, se podrán formar grupos de hasta 3 estudiantes. La duración y alcance de esta parte del trabajo es más flexible, y se acordará directamente con los docentes del curso, para ajustarlos al perfil de los estudiantes.

La evaluación final del curso consistirá de la entrega de las Tareas 1, 2 y 3 (eliminatoria), y de una presentación en linea de los resultados de la Tarea 4 a los docentes del curso, en fecha a coordinar con cada estudiante o grupo.

Recuerde que el curso está dimensionado para un total de 60 horas de trabajo de cada estudiante.

Saludos,

Equipo docente del curso IA-Redes