Visión general
De qué trata este proyecto.
Construye un modelo de gradient boosting para pronosticar demanda diaria en una bodega minera y obtén tu certificado verificable.
El escenario
La bodega (alrededor de 90 personas, ingresos cercanos a 42 millones USD) sufre por la volatilidad del calendario operativo minero; un mantenimiento mal anticipado puede mover la demanda semanal hasta un 30%.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir un pronóstico diario por familia con MAPE inferior al 18% y MASE inferior a 0,9 frente al baseline estacional.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar gradient boosting a series temporales con exógenas
- Diseñar features temporales (lags, ventanas móviles, calendario)
- Evaluar con validación temporal en bloque y métricas relativas
- Proponer un piloto operativo con KPIs medibles
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Applied Machine Learning
Master · Machine Learning
Strong alignment
This challenge maps to Applied 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.
- Time Series Forecasting
Apply time series forecasting to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Feature Engineering
Apply feature engineering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Gradient Boosting
Apply gradient boosting to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Data Wrangling
Apply data wrangling 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.
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Forecasting con gradient boosting y validación temporal honesta es trabajo cotidiano del MLE en logística y distribución.
Este proyecto afina
- time-series-forecasting
- gradient-boosting
- model-evaluation
Científico de Datos
Diseñar features y proponer un piloto operativo conecta directamente con el día a día del científico de datos en supply chain.
Este proyecto afina
- feature-engineering
- time-series-forecasting
- data-wrangling
Científico de IA Aplicada
Defender por escrito un piloto con KPIs y MASE como referencia es el músculo del applied AI scientist en empresas industriales.
Este proyecto afina
- time-series-forecasting
- model-evaluation
- feature-engineering