Retos de Data Sciences
Explore data science challenges on Ewance to build skills employers expect from analysts and ML engineers. Work through challenges on data cleaning, exploratory analysis, modeling, and storytelling with data.
Most Popular
- CodePrincipianteNuevo
Diseña un evaluador de calidad de traducción automática para soporte
Recibirás 2.000 pares fuente/traducción etiquetados por bilingües (escala 1-5: comprensión, fluidez, registro). Construirás un evaluador que combine COMET (Cross-lingual Optimiz…
- Machine Translation Evaluation
- Evaluation
- Python
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Versionado y A/B testing de prompts en producción para asistente verticalizado
Diseñarás un sistema con: (1) repositorio Git de prompts versionados con tags semánticos, (2) servicio que recibe traffic y reparte entre A y B según política, (3) registro de c…
- Prompt Versioning
- Ab Testing
- LLM Application Development
LLM Application Development - CodePrincipianteNuevo
Predice el abandono mensual de una academia de idiomas online
Recibes un dataset anonimizado con 60.000 filas (una por persona-mes) y unas 25 features: minutos de clase, lecciones completadas, notas en evaluaciones, plan de pago y país. El…
- Supervised Learning
- Logistic Regression
- Gradient Boosting
Multidisciplinar - AnalysisPrincipianteNuevo
Audita un modelo de scoring crediticio buscando sesgos por región
Recibes el modelo entrenado (random forest) y un set de validación anonimizado de 20.000 solicitudes con etiqueta verdadera y atributo de región (5 grupos). Calcula tasa de apro…
- Fairness Metrics
- Model Evaluation
- Bias Auditing
Machine Learning (Undergraduate) Develop in-demand professional skills.
Each challenge names the skills it strengthens. Over time, your profile fills with the competences a hiring manager would actually look for.
Why Ewance
- CodePrincipianteNuevo
Construye un pipeline ML reproducible para una startup de delivery en Medellín
Recibes un notebook con un modelo entrenado y unos 1.500 viajes de muestra. Refactoriza en módulos (data, features, train, eval), añade tracking con MLflow, define el pipeline c…
- Ml Pipelines
- Experiment Tracking
- Code Refactoring
Machine Learning in Practice - CodePrincipianteNuevo
Compara métodos kernel y boosting para clasificar fraude en pagos B2B
Recibes 14 meses de transacciones anonimizadas con 1,2 % de fraude marcado. Construye un pipeline reproducible que (a) maneje el desbalance vía class_weight o SMOTE, (b) entrene…
- Kernel Methods
- Ensemble Methods
- Model Evaluation
Machine Learning - AnalysisPrincipianteNuevo
Reduce dimensionalidad para encontrar perfiles en una bodega de Mendoza
Aplica PCA (Principal Component Analysis — análisis de componentes principales) y UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection — aproximación y proyección uniforme de var…
- Dimensionality Reduction
- Pca
- Umap
Machine Learning - CodePrincipianteNuevo
Implementa regularización y selección de modelos en predicción de churn telco
Recibes 850.000 filas con 60 features (uso, recargas, llamadas a soporte, antigüedad, plan). Implementa nested CV con outer 5-fold y inner grid-search sobre lambda (regularizaci…
- Regularization
- Model Selection
- Nested Cross Validation
Multidisciplinar - Browse challenges
Explore role
Strategy Analyst
Frame the business question, model the options, build the recommendation. From market sizing to competitive analysis, this role is where strategy consulting meets in-house decision-making.
- CodePrincipianteNuevo
Detecta defectos en aceitunas para una conservera murciana
Recibes 12.000 imágenes etiquetadas (3.000 por clase) capturadas con cámara industrial sobre fondo controlado. Entrena un MobileNetV3-Small fine-tuneado desde ImageNet. Reporta …
- Image Classification
- Transfer Learning
- Data Augmentation
Machine Perception - CodePrincipianteNuevo
Transcribe llamadas de soporte para una telco de Málaga
Recibes 200 llamadas anonimizadas (50 por variedad: Castilla, Andalucía, México, Colombia) con transcripción de referencia. Despliega Whisper-medium localmente, ejecuta inferenc…
- Automatic Speech Recognition
- Whisper
- Wer Evaluation
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Implementa atención y compárala con seq2seq sin atención en EN→ES
Usa un subset de TED Talks ES↔EN (200.000 pares filtrados ≤50 tokens). Implementa en PyTorch: (a) seq2seq encoder-decoder con LSTM, (b) el mismo + atención de Bahdanau. Entrena …
- Seq2seq
- Attention Mechanism
- Bahdanau Attention
Machine Translation - CodePrincipianteNuevo
Alinea un corpus paralelo ES↔PT para una agencia de localización en Lisboa
Recibes 8.000 documentos pareados (~3,5 M oraciones por idioma). Aplica: (1) emparejado de documentos por similitud de embeddings multilingües (LaBSE o LASER), (2) alineamiento …
- Sentence Alignment
- Parallel Corpus
- Multilingual Embeddings
Multidisciplinar Get recognized by recruiters and employers.
Credentials are blockchain-anchored via LearnCoin — tamper-evident, portable, link-shareable on LinkedIn and beyond.
Why Ewance
- ResearchPrincipianteNuevo
Evalúa modelos de MT comerciales para una plataforma turística canaria
Trabajen en equipo de 2-3. Diseñen un test set balanceado de 1.000 oraciones por par (ES↔EN, ES↔DE, ES↔FR, ES↔IT, ES↔PT, ES↔NL, ES↔SV) muestreadas del contenido real anonimizado…
- Mt Evaluation
- Bleu Evaluation
- Human Evaluation
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Aplica transfer learning para clasificar especies marinas en Chiloé
Recibes 1.200 imágenes (100 por especie) divididas en train/val/test 60/20/20. Compara: (a) ResNet-50 congelado + cabeza nueva, (b) descongelar últimas 2 capas + cabeza, (c) fin…
- Transfer Learning
- Fine Tuning
- Image Classification
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - AnalysisPrincipianteNuevo
Predice la demanda diaria de SKU para una bodega de Rías Baixas
Recibirás 3 años de datos diarios de ventas por SKU (45 SKU activos), promociones, festivos y precios. Implementa una línea base con SARIMA (modelo estacional autorregresivo de …
- Time Series Forecasting
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Construye un pipeline de imágenes para clasificar defectos en línea de calzado
Recibirás 4.500 imágenes etiquetadas (3 clases: OK, defecto leve, defecto severo) capturadas con una webcam industrial. Construye un pipeline en PyTorch con un modelo preentrena…
- Computer Vision
- Transfer Learning
- Pytorch
AI/ML Practicum and Hands-on Lab - CodePrincipianteNuevo
Diseña un sistema de generación de descripciones para una bodega de Mendoza
Recibirás 50 fichas de botellas (foto + notas de cata estructuradas + descripción humana de referencia) más una guía de tono de marca. Implementa un sistema con un modelo de vis…
- Multimodal Ml
- Vision Language Models
- Prompt Engineering
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Construye un asistente de soporte en español para una fintech bogotana
Recibirás 1.500 conversaciones anonimizadas y un catálogo de 90 plantillas de respuesta. Implementa: (1) clasificador de intent en español (BETO o XLM-RoBERTa) con 12 intents, (…
- Intent Classification
- RAG
- NLP Spanish
Natural Language Processing - AnalysisPrincipianteNuevo
Analiza sentimiento sobre reseñas turísticas en Mallorca y Cancún
Recibirás 8.000 reseñas en español de hoteles en Mallorca y Cancún, con 1.200 anotadas por aspecto+sentimiento. Implementa un modelo ABSA: extracción de aspectos (limpieza, ubic…
- Sentiment Analysis
- Aspect Based Analysis
- NLP Spanish
Natural Language Processing - AnalysisPrincipianteNuevo
Inferencia variacional sobre tickets de soporte SaaS
Recibes ~84.000 tickets etiquetados solo por canal (chat, email, in-app). Limpia y tokeniza con preservación bilingüe (es/en), ajusta LDA con inferencia variacional para K en {1…
- Variational Inference
- Topic Modeling
- NLP
Probabilistic Graphical Models - CodePrincipianteNuevo
MRF para segmentación de cultivos en agritech satelital
En equipo de 2-3, recibes 600 mosaicos Sentinel-2 (10m/píxel) con probabilidades por píxel del CNN (4 clases: sano, estrés hídrico, enfermo, suelo) y máscaras de verdad-terreno …
- Markov Random Fields
- Probabilistic Inference
- Image Segmentation
Probabilistic Graphical Models - AnalysisPrincipianteNuevo
Inferencia bayesiana para tasas de impago en fintech
Recibes ~6.500 préstamos clasificados en 24 segmentos (combinaciones de ciudad, sector y monto) con etiqueta de default a 60 días. Modela las tasas con una jerarquía Beta-Binomi…
- Bayesian Inference
- Mcmc
- Hierarchical Models
Probabilistic Machine Learning - CodePrincipianteNuevo
Optimización bayesiana de hiperparámetros en logística
Recibes el solver VRP corriendo en una VM (cada corrida ~3 min sobre el plan diario), el coste total como métrica a minimizar y 8 hiperparámetros con sus rangos. Implementa Baye…
- Bayesian Optimization
- Gaussian Processes
- Hyperparameter Tuning
Probabilistic Machine Learning - DesignPrincipianteNuevo
Diseña un prompt estructurado para extracción de cláusulas legales
Recibes 30 contratos reales anonimizados (15 train + 15 test) en español, con la verdad-terreno de las 12 cláusulas etiquetada por un becario senior. Diseña el system prompt con…
- Prompt Engineering
- Few Shot Prompting
- Structured Outputs
Multidisciplinar
Cómo funciona
Del briefing al certificado, en seis pasos.
Paso 01
Explora retos alineados con tus estudios.
Paso 02
Acepta el que encaja con tus metas.
Paso 03
Trabájalo con la guía del AI Copilot.
Paso 04
Envíalo para una evaluación estructurada.
Paso 05
Consigue una credencial verificada.
Paso 06
Añádela a LinkedIn con un solo clic.
Equipos del sector tras una década de briefings prácticos
¿Reclutando de este grupo?
Patrocina un reto y conoce candidatos a través de su trabajo real.
Los equipos de la industria pueden diseñar briefings en torno a las habilidades que buscan, y evaluar a los estudiantes por entregables puntuados con rúbrica — no por currículums.