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
- CodeIntermedioNuevo
Implementa un parser binario de telemetría CAN bus en C
Recibirás 5 archivos de telemetría de ejemplo (50-200 MB) y la especificación del formato (cabecera de 64 bytes, registros de longitud variable con CRC). Implementarás el parser…
- C Programming
- Pointers
- Memory Management
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Optimiza un kernel de procesamiento de imagen en C++ con SIMD
Recibirás la versión escalar en C++ (200 líneas, comentada) y un dataset de 80 imágenes 4K. Implementarás 3 versiones: (1) versión escalar optimizada (loop ordering, sin copias)…
- Cpp Programming
- Simd Intrinsics
- Performance Optimization
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Implementa un planificador A* para optimizar rutas de reparto en bicicleta
Recibirás el grafo de calles de Barcelona (OpenStreetMap exportado, alrededor de 18.000 nodos), un dataset de 5 escenarios reales con 8-15 paradas y la herramienta de planificac…
- Search Algorithms
- Heuristic Design
- Python Programming
Introduction to Artificial Intelligence (CS Elective) - CodePrincipianteNuevo
Diseña un agente inteligente para gestionar reservas de salas en una universidad
Recibirás el histórico de reservas (6 meses), el catálogo de salas con atributos (capacidad, equipamiento, ubicación) y reglas internas (prioridad de clase regular sobre evento …
- Intelligent Agents
- Knowledge Representation
- Rule Based Systems
Introduction to Artificial Intelligence (CS Elective) Practice your coursework on real scenarios.
Every challenge is shaped from real-world context — not generic exercises. The work mirrors what your degree prepares you for.
Why Ewance
- CodeIntermedioNuevo
Aplica búsqueda local para programar turnos en una panadería industrial
Recibirás el catálogo de personas trabajadoras (140 con sus restricciones individuales: estudios, lactancia, etc.), el convenio colectivo aplicable y 3 meses históricos de progr…
- Local Search
- Constraint Satisfaction
- Python Programming
Introduction to Artificial Intelligence (CS Elective) - CodePrincipianteNuevo
Construye una base de conocimiento para diagnóstico técnico en una empresa de electrodomésticos
Entrevistarás a 6 técnicos senior (1 hora cada uno) y a 2 ingenieros de producto. Modelarás el dominio en forma de árboles de decisión y reglas (causa - síntoma - prueba - soluc…
- Knowledge Representation
- Rule Based Systems
- Intelligent Agents
Introduction to Artificial Intelligence (CS Elective) - AnalysisPrincipianteNuevo
Compara modelos de aprendizaje supervisado para predecir cancelaciones en un gimnasio
Recibirás el dataset (32.000 filas, 28 features, etiqueta cancelación en 30 días). Harás análisis exploratorio, ingeniería de features básica (no de juguete) y dividirás en trai…
- Supervised Learning
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Predice la demanda de turnos en una clínica dental con XGBoost
Recibirás 24 meses de histórico anonimizado (turnos, especialidad, sede, marketing, festivos, clima). Construirás features temporales (lags, medias móviles, festivos), evaluarás…
- Supervised Learning
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Machine Learning (CS Elective) - Browse challenges
Explore role
Product Manager
Ship product that solves real user problems. Combine user research, prototyping, and stakeholder alignment to turn ambiguous briefs into measurable wins — the role at the centre of modern software teams.
- AnalysisIntermedioNuevo
Detecta anomalías en transacciones de tarjeta para una procesadora chilena
Recibirás 90 días de transacciones (4 millones de filas, 22 features anonimizadas) con un subconjunto de 12.000 fraudes confirmados como gold-standard para evaluación. Procesará…
- Unsupervised Learning
- Anomaly Detection
- Deep Learning
Machine Learning (CS Elective) - CodeIntermedioNuevo
Clasifica reclamaciones de seguros con un modelo de lenguaje afinado
Recibirás 18.000 reclamaciones anonimizadas etiquetadas (urgencia 1-3, ramo en 12 categorías, flag fraude). Diseñarás el preprocesamiento de texto. Afinarás 2 modelos pre-entren…
- Deep Learning
- Transfer Learning
- NLP
Multidisciplinar - AnalysisPrincipianteNuevo
Implementa segmentación no supervisada de clientes para una marca de moda online
Recibirás 18 meses de datos transaccionales y navegacionales anonimizados (1,2 millones de personas usuarias, 36 features). Construirás features RFM (Recency, Frequency, Monetar…
- Unsupervised Learning
- Clustering
- Feature Engineering
Machine Learning (CS Elective) - CodeIntermedioNuevo
Despliega un modelo de visión en edge para inspección de aceitunas
Recibirás un dataset de 8.000 imágenes etiquetadas (4 clases: sana, golpe, mosca, podrida) capturadas en condiciones reales de planta. Entrenarás un modelo (transfer learning de…
- Deep Learning
- Computer Vision
- Model Optimization
Machine Learning (CS Elective) Build a verifiable portfolio.
Submissions become evidence. Reviewers with shipping experience score against a rubric; the result becomes a credential anyone can verify.
Why Ewance
- CodeIntermedioNuevo
Diseña una red de sensores LoRaWAN para monitorizar viñedos en el Penedès
Diseñarás topología (1 gateway en bodega + 1 gateway móvil en cerro intermedio si necesario), seleccionarás hardware (Dragino LSE01 para suelo, sensor foliar Decentlab) y diseña…
- Lorawan
- Sensor Networks
- Edge Computing
Internet of Things and Cyber-Physical Systems - CodeSéniorNuevo
Construye un gemelo digital de una línea de envasado en una planta de Stellantis Vigo
Recibirás topología de la línea y acceso a 14 PLCs (Programmable Logic Controller) por OPC UA. Modelarás la línea con simulación de eventos discretos (SimPy o AnyLogic). Conecta…
- Cyber Physical Systems
- Digital Twin
- Opc Ua
Multidisciplinar - CodeSéniorNuevo
Conecta una flota de vehículos eléctricos a un V2G piloto en Madrid
Auditarás la flota y los puntos de carga (compatibilidad OCPP 2.0.1 + ISO 15118-20). Diseñarás el agregador (backend en Python o Go) que recibe consignas de la distribuidora y o…
- Cyber Physical Systems
- Iot Architecture
- Ocpp
Internet of Things and Cyber-Physical Systems - CodeIntermedioNuevo
App offline-first de campo para inspectores agrícolas
Construye en React Native (Expo o bare) una app que: (1) funcione 100 % sin red — formulario de inspección, captura de fotos, GPS, mediciones — con persistencia local en SQLite,…
- React Native
- Offline First Design
- Sqlite
Mobile Application Development - CodeIntermedioNuevo
Optimiza un onboarding móvil con A/B testing para fintech LATAM
Recibe acceso a la analítica del funnel (anonimizada) y al repositorio de la app (Flutter, bare). Diagnostica los 3 puntos de mayor abandono (probable: captura de cédula, biomet…
- Flutter
- Ab Testing
- Funnel Analysis
Mobile Application Development - CodeIntermedioNuevo
Migración Flutter de app monolítica a arquitectura modular
Audita el código actual y propón una arquitectura modular (probable: capa app, capa shared y features como paquetes locales con su propio pubspec, separación clara de domain/dat…
- Flutter
- Modular Architecture
- Refactoring
Mobile Application Development - AnalysisIntermedioNuevo
Mapa de comunidades en red de cooperativas vitivinícolas
Recibes 3 datasets anonimizados: asistencia a 38 cursos técnicos en 5 años, transacciones intercooperativas (1.200 registros) y boletín técnico (740 co-publicaciones). Construye…
- Network Science
- Community Detection
- Graph Algorithms
Network Science and Computational Social Science - AnalysisIntermedioNuevo
Detección de coordinación inauténtica en X durante elecciones locales
Procesa el dataset de 2 M tuits (provisto en parquet, anonimizado a nivel cuenta-hash). Construye con Python una pipeline que: (1) detecte similitud temporal anómala (cuentas qu…
- Network Science
- Anomaly Detection
- Computational Journalism
Network Science and Computational Social Science - AnalysisSéniorNuevo
Resiliencia de la red eléctrica andina ante fallos en cascada
Modela el SEN como grafo dirigido ponderado a partir de topología y capacidad (datos provistos, anonimizados a nivel nodo). Implementa un modelo simplificado de cascada (Motter-…
- Network Science
- Cascading Failure Models
- Monte Carlo Simulation
Multidisciplinar - ResearchIntermedioNuevo
Difusión de bulos sanitarios en grupos de WhatsApp (estudio)
Recibes el corpus anonimizado (cerca de 1,4 M mensajes, identificadores hash). Construye con Python una pipeline que: (1) detecte ocurrencias de los 12 bulos vía embeddings + re…
- Network Science
- Epidemic Models
- Embeddings
Network Science and Computational Social Science - AnalysisPrincipianteNuevo
Análisis de movilidad urbana con datos de bicicleta compartida
Recibes 5 M registros de viajes (origen, destino, timestamp, tipo de usuario), anonimizados. Construye con Python + NetworkX la red estación-estación ponderada por flujo, detect…
- Network Science
- Community Detection
- Geospatial Analysis
Network Science and Computational Social Science - CodeSéniorNuevo
Diseño de detección de intrusión en datacenter de operador móvil
Analiza 30 días de tráfico capturado y catálogo de alertas actual. Diseña una arquitectura layered: Suricata para firmas conocidas (filtrado fino con thresholds), Zeek para anál…
- Intrusion Detection
- Suricata
- Zeek
Network Security
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.