En esta lección, los estudiantes trabajarán en equipo para definir un proyecto de NLP aplicando lo aprendido. El objetivo es estructurar una propuesta clara con un problema real, objetivos definidos y métricas de éxito.
Etapas iniciales
Selección del tema: identificar un problema del mundo real (ej. análisis de reseñas, clasificación de documentos, chatbot).
Contexto: explicar por qué el problema es relevante.
Objetivo: definir qué se quiere lograr con el proyecto.
Definición del alcance
Entrada: qué tipo de datos se van a utilizar (reseñas, tuits, artículos).
Procesamiento: técnicas NLP que se aplicarán (tokenización, NER, análisis de sentimientos, etc.).
Salida: cómo se mostrarán los resultados (API, dashboard, informe).
Roles dentro del equipo
Data engineer: encargado de la recolección y limpieza de datos.
Data scientist: diseña y entrena los modelos.
Developer: implementa la aplicación o API.
Analista: documenta resultados y prepara la presentación.
Definición de métricas de éxito
Exactitud mínima esperada (ej. >80%).
Tiempo de respuesta de la aplicación (< 1 segundo).
Claridad en visualizaciones o reportes.
Facilidad de uso para el usuario final.
Plantilla de propuesta de proyecto
📌 Nombre del proyecto: __________________
🎯 Problema a resolver: _________________
📊 Dataset: ___________________________
⚙️ Técnicas NLP a usar: _______________
📈 Métricas de éxito: _________________
🚀 Producto final esperado: ___________
Ejemplo de propuesta
Nombre: “Opiniones sobre transporte público en Bogotá”.
Problema: comprender la percepción ciudadana sobre el transporte.
Dataset: 5.000 tuits con palabras clave como “TransMilenio”.
Técnicas: análisis de sentimientos + NER para ubicar estaciones.
Métrica: F1 > 0.8 en clasificación de polaridad.
Producto: dashboard con mapas de satisfacción por zonas.
Buenas prácticas
Elegir un problema alcanzable en el tiempo del curso.
Usar datasets accesibles y bien documentados.
Definir claramente entregables intermedios.
Planificar reuniones cortas para revisar avances.
Reflexión final
La definición de un proyecto colaborativo permite aplicar conocimientos en un contexto real. Un buen planteamiento inicial asegura que el desarrollo posterior sea más fluido y con mejores resultados.