Reproducibilidad
Si te gusta aplicar Reproducibilidad, cada reto aquí te da la oportunidad de practicarlo en un briefing industrial real.
- CodeIntermedioNuevo
Benchmark estadísticamente honesto para clasificadores de texto en español
Recibes cinco modelos (regresión logística sobre TF-IDF, fastText, RoBERTa multilingüe, mBERT, modelo open-source español tipo BETO) y tres conjuntos en español de clasificación…
- Model Evaluation
- Statistical Testing
- NLP
AI Measurement and Evaluation - CodePrincipianteNuevo
Pipeline Reproducible de Análisis de Microcréditos en Antofagasta
Recibes la base de datos cruda (50.000 préstamos, 18 meses de pagos), el código existente en cuatro hojas Excel y la documentación parcial. Construye un pipeline en Python (carp…
- Reproducibility
- Data Pipelines
- Python
Applied Data Analysis and Practical Data Science - CodePrincipianteNuevo
Pipeline puro en OCaml para análisis genómico en CONACYT
Modela los tipos: Lectura, ParLectura, Alineamiento, Variante. Implementa 4 etapas (control de calidad, alineamiento, llamada de variantes, anotación) como funciones puras compo…
- Ocaml
- Pure Functions
- Algebraic Data Types
Functional Programming - ResearchIntermedioNuevo
Reproducción de un resultado del estado del arte en visión
Elige (entre tres opciones proporcionadas) un paper reciente del estado del arte en clasificación de imágenes con código y datasets públicos. Reproduce el experimento principal …
- Reproducibility
- Model Evaluation
- Deep Learning
AI Measurement and Evaluation 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
Construye un detector de fraude end-to-end para una neobanca mexicana
Recibirás un dataset anonimizado de 1,2 millones de transacciones (3 % positivas) con metadatos de dispositivo, comercio y velocidad. Debes construir el pipeline completo: inges…
- Supervised Learning
- Feature Engineering
- Model Evaluation
AI/ML Practicum and Hands-on Lab - 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
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.