Visión general
De qué trata este proyecto.
Diseña un stacking de 3 modelos para predecir abandono escolar con 28.000 registros. Evalúa fairness y obtén tu certificado verificable.
El escenario
La red (3 sedes, 32.000 estudiantes activos) sufre alta presión regulatoria local y necesita una herramienta operativa para que los tutores prioricen sus intervenciones de las primeras semanas.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Predecir abandono al primer semestre con un ensemble jerárquico, manteniendo equidad entre sedes y produciendo explicaciones por estudiante.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Diseñar ensembles jerárquicos motivados por la estructura del dominio
- Aplicar métricas de equidad reales (paridad demográfica, equalized odds) sobre subgrupos
- Comunicar predicciones individuales con SHAP a una audiencia no técnica
- Definir métricas operativas (top-decile precision) coherentes con la decisión real
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Advanced Machine Learning
Master · Machine Learning
Strong alignment
This challenge maps to Advanced Machine Learning at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Ensemble Methods
Apply ensemble methods to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Stacking
Apply stacking to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Fairness
Apply model fairness to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Shap Explanations
Apply shap explanations to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Feature Engineering
Apply feature engineering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Data Scientist
Combinar modelado, equidad y explicaciones operativas es el día a día de quien ejerce de Data Scientist en educación o en cualquier dominio de alto impacto humano.
Este proyecto afina
- ensemble-methods
- model-fairness
- shap-explanations
Machine Learning Engineer
Empaquetar el modelo en un dashboard usable por tutoría implica el oficio MLE de servir predicciones con la información que el negocio necesita.
Este proyecto afina
- stacking
- python
- feature-engineering
Investigador en Seguridad de IA
Auditar diferencias por subgrupo y proponer mitigaciones es trabajo directo de una persona AI Safety Researcher aplicada a sistemas con impacto en derechos.
Este proyecto afina
- model-fairness
- shap-explanations
- ensemble-methods