Aprendizaje basado en proyectos de analítica de software en estudios de ciencia e ingeniería de datos

Abstract

El Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos (GCED) de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) forma a sus estudiantes en análisis e ingeniería de datos con una base matemática y habilidades propias de la ingeniería que les permiten modelizar y resolver problemas complejos. En el último curso, los estudiantes aún no han analizado conjuntos de datos que permitan ayudar a mejorar la calidad del software, ni explotado buenas prácticas de ingeniería del software en proyectos de ciencias de datos. En el curso 2020/2021 se cursa por primera vez la asignatura Temas Avanzados en Ingeniería de Datos 2 (TAED2) en el GCED. Esta experiencia docente relata la introducción del aprendizaje basado en proyectos en el laboratorio de la asignatura, donde los estudiantes aplicaron la ciencia de datos y buenas prácticas de ingeniería del software para analizar y detectar mejoras en la calidad del software. Realizamos un caso de estudio en siete sesiones de laboratorio con 33 estudiantes del GCED. Los estudiantes encontraron la realización del proyecto positiva para su aprendizaje. En el proyecto, destacaron la utilidad de usar un proceso de minería de datos CRISP-DM y una buena práctica de ingeniería del software: una convención de estructura de un proyecto software aplicada a un proyecto de ciencia de datos.

The Bachelor's Degree in Data Science and Engineering (GCED) at UPC-BarcelonaTech trains its students in data analysis and engineering with a mathematical basis and engineering skills that allow them to model and solve complex problems. In the last year, students have not yet analyzed data sets that help improving software quality, nor have they exploited good software engineering practices in data science projects. In the 2020/2021 academic year, the subject Advanced Topics in Data Engineering 2 (TAED2) is taken at the GCED for the first time. This teaching experience shows the introduction of project-based learning in the subject laboratory, where students applied data science and good software engineering practices to analyze and detect improvements in software quality. We carried out a case study in seven laboratory sessions with 33 GCED students. The students found the execution of the project positive for their learning. In the project, they highlighted the utility of using a CRISP-DM data mining process and good software engineering practice: a software project structure convention applied to a data science project.