ADA: Arquitectura y ciencia de datos para el descubrimiento de conocimiento - Villarreal Benítez

Los problemas que afectan a las comunidades no son nuevos, aparecen con sus particularidades en diferentes grupos y momentos. Por esta coyuntura, hay una gran cantidad de datos para casos similares, inclusive obtenidos para la comunidad objetivo - nuestra comunidad de interés -, pero con diferente propósito al que estamos analizando. Estos datos pueden ser útiles para una primera aproximación, sobre todo para construir hipótesis y escenarios que nos permitan plantear estudios observacionales con diseño propio y estudios experimentales. Estos estudios serán diseñados y analizados con métodos cualitativos, cuantitativos o mixtos.

Instrucciones:

1. A partir de la delimitación del proyecto y los alcances, recopilará datos (hechos, hallazgos) de fuentes originales (primarias, secundarias y terciarias), las clasificará y planteará cruces necesarios entre los datos para integrarlos.
2. Planteará preguntas e hipótesis para comprender el problema y definirá los datos con los que no contamos para responder dichos planteamientos.
3. Para analizar las hipótesis planteadas en torno al problema, implementará estrategias de razonamiento probabilístico que le permitan realizar una formulación correcta de la teoría y sus hipótesis. Para ello revisará los siguientes recursos acerca del Método Científico, los cuales dan un panorama sobre las propuestas metodológicas de los científicos y filósofos que elaboraron las bases para el descubrimiento de conocimiento.
• Descartes: un nuevo método de conocimiento (Capítulo 1)
• El Falsacionismo de Karl Popper
• Imre Lakatos y su Metodología de los Programas de Investigación
4. Como apoyo al razonamiento probabilístico con la ayuda del docente revisará algunos casos y su razonamiento probabilístico a partir de ideas de los filósofos Descartes, Hume y Bacon y otras prácticas científicas.
5. Descartes la tercera meditación 
6. Francias Bacon y el nacimiento de la filosofía de la ciencia 
7. Hume Empirismo y Crítica a la Causalidad 
8. Retomará los planteamientos sobre el razonamiento probabilístico revisados en el punto anterior para elaborar en una hoja de cálculo las siguientes tablas, que tienen como fin identificar la necesidad de diseñar la adquisición de datos con los instrumentos adecuados y pertinentes.
• Tablas de presencia, ausencia y grado sobre los datos recabados a partir de estos análisis. (ver sus características)
• Tablas para auditoría del ruido e incertidumbre, a partir de datos observacionales disponibles. (ruido, incertidbumbre)
9. Identificará qué datos relevantes hacen falta y cómo adquirirlos para determinar las relaciones entre los factores. 
10. Compartirá con su docente a través de la plataforma las dos tablas elaboradas en una hoja de cálculo.