Criterios de Evaluación

⚖️ Criterios de Evaluación 
 Para aprobar este curso no necesitas memorizar fórmulas complejas, pero sí necesitas constancia . La programación y el Machine Learning son habilidades que se desarrollan practicando semana tras semana. 
 A continuación se detalla cómo se compondrá tu calificación final. 
 
 📊 Desglose de Calificación 
 
 
 
 Concepto 
 Peso 
 Descripción 
 
 
 
 
 Portafolio de Prácticas 
 60% 
 La suma de las 13 prácticas realizadas en clase y tarea. 
 
 
 Evaluaciones Parciales 
 20% 
 Dos revisiones de conocimientos (Semana 6 y Semana 11). 
 
 
 Proyecto Final 
 20% 
 Aplicación de lo aprendido en un problema real (Semana 16). 
 
 
 Total 
 100% 
 
 
 
 
 
 📝 Detalles de los Entregables 
 1. Portafolio de Prácticas (60%) 
 Cada semana realizaremos una práctica guiada. Para que tu práctica cuente con el puntaje completo, debe cumplir con los siguientes requisitos en tu Google Colab : 
 
 Código Funcional: El notebook debe correr de principio a fin sin errores. 
 Comentarios: Debes explicar con tus palabras qué hace el código en las secciones clave. 
 Reto Resuelto: Cada práctica tiene un pequeño "Reto Final" que debes resolver por tu cuenta. 
 Organización: El notebook debe tener título, tu nombre y secciones ordenadas. 
 
 
 ⚠️ Política de entregas tardías: 
Las prácticas se entregan semanalmente. 
 
 Entrega a tiempo: 100% del valor. 
 1 día de retraso: 80% del valor. 
 2 días de retraso: 50% del valor. 
 Más de 2 días: No se acepta (salvo justificante médico). 
 
 
 2. Evaluaciones Parciales (20%) 
 Realizaremos dos cortes para asegurar que los conceptos teóricos están claros. 
 
 Parcial 1 (Semana 6): Enfoque en manejo de datos (Pandas) y visualización. 
 Parcial 2 (Semana 11): Enfoque en modelos supervisados y evaluación. 
 Formato: Pueden ser cuestionarios rápidos o ejercicios breves de código en clase. 
 
 3. Proyecto Final (20%) 
 En la última semana, presentarás un modelo de Machine Learning creado por ti. 
 
 Elegirás un dataset de tu interés (deportes, música, salud, videojuegos, etc.). 
 Entrenarás un modelo para resolver un problema. 
 Expondrás los resultados ante el grupo. 
 
 
 🤖 Uso de Inteligencia Artificial (ChatGPT, Gemini, etc.) 
 Estás en un curso de Inteligencia Artificial, por lo que usar estas herramientas no está prohibido, pero su uso debe ser inteligente : 
 
 ✅ PERMITIDO: Usar IA para explicarte un error de código, para sugerirte cómo mejorar una gráfica o para entender un concepto matemático. 
 🚫 PROHIBIDO: Copiar y pegar la solución completa del "Reto Final" sin entenderla. 
 
 Regla de Oro: Si te pregunto "¿Qué hace esta línea de código?" y no sabes explicarlo, la práctica se anula, aunque el código funcione perfectamente. 
 
 🌟 Puntos Extra 
 Podrás obtener puntos extra sobre la calificación parcial si: 
 
 Ayudas a compañeros a "debuggear" (solucionar errores) en sus códigos (sin pasarles la respuesta). 
 Encuentras formas más eficientes de resolver los retos planteados. 
 Participas activamente en las discusiones de clase.