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Sistema de predicción de cosecha para bodega familiar en Mendoza

FreeVerified credential4 semanasIntermediate

Visión general

De qué trata este proyecto.

En equipo de 3 personas, debes desarrollar un sistema de predicción de cosecha que integre datos históricos de 5 campañas (rendimiento en kg/ha por parcela, fecha de cosecha, calidad obtenida) con datos climáticos de la estación meteorológica más cercana y registros fenológicos (estados de brotación, floración, envero). El modelo debe predecir volumen total esperado y desviación estándar con 6 semanas de anticipación, segmentado por variedad (Malbec, Cabernet Sauvignon, Chardonnay) y origen (viñedos propios vs. contratados). La salida debe ser un dashboard web sencillo (usando Streamlit o Dash) que permita ajustar escenarios (qué pasa si llueve el doble en marzo, qué pasa si hay helada tardía) y descargar el informe en PDF. El éxito se mide en que el error medio de predicción del sistema sea menor al 15% comparado con las cosechas reales de las campañas históricas validadas con validación cruzada.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

El Briefing

Lo que harás y lo que demostrarás.

La falta de predicción confiable de volumen de cosecha con anticipación suficiente para la negociación de contratos de exportación genera pérdidas por sobrestock, faltantes y penalizaciones contractuales.

Earning criteria — what you'll demonstrate

  • Aplicar técnicas de modelado estadístico y machine learning básico (regresión, random forest) para predicción en contextos agroindustriales con datos limitados
  • Integrar múltiples fuentes de datos (históricos propios, APIs meteorológicas, registros fenológicos) usando Python y bibliotecas de manipulación
  • Diseñar visualizaciones interactivas que comuniquen incertidumbre y escenarios a tomadores de decisiones no técnicos
  • Trabajar en equipo con división de roles (ingeniería de datos, modelado, visualización/producto) usando control de versiones con Git
  • Evaluar modelos predictivos con métricas apropiadas (error medio absoluto porcentual, MAPE) y validación cruzada temporal

Encaje académico

Dónde encaja esto en tus estudios.

Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.

Habilidades

Habilidades que demostrarás.

Cada una aparece en tu credencial verificada.

Carreras

Roles para los que esto te prepara.

Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.

Analista de Crecimiento

La experiencia en modelar incertidumbre, simular escenarios y comunicar predicciones a equipos de negocio prepara para roles de Growth Analyst donde se requiere proyectar métricas clave y optimizar decisiones de inversión bajo incertidumbre.

Este proyecto afina

  • statistical-modeling
  • data-visualization
  • cross-functional-collaboration

Consultor de Estrategia

La capacidad de estructurar un problema complejo de negocio, integrar datos dispares y presentar recomendaciones con respaldo cuantitativo es transferible directamente a la consultoría estratégica en sectores de recursos naturales.

Este proyecto afina

  • cross-functional-collaboration
  • data-visualization
  • statistical-modeling

Analista de Pronóstico

El dominio de técnicas de validación temporal, manejo de estacionalidad agrícola y comunicación de intervalos de predicción constituye la base técnica para roles especializados en pronóstico de demanda y oferta.

Este proyecto afina

  • statistical-modeling
  • api-integration
  • data-visualization

Una cosa más

Puedes tener una credencial en tu CV para el viernes.

Sistema de predicción de cosecha para bodega familiar en Mendoza | Ewance Challenge