Documento del proyecto: https://docs.google.com/document/d/1gH8tfxabXI_TvWqpQLXhHLkjwLK3frxWIzdsNrmwhCQ/edit?fbclid=IwAR3rLrzeed7oE-Z8JQre3ImvISL5aZN7xcPyQ_JbMjQ3XFLndcvRyBozWVo#
La generación de grandes ciudades en México supone un gran impulsor económico que representa una mejora en el bienestar de las personas, pues al haber una mayor concentración de personas en un mismo lugar se produce un mayor encuentro entre la oferta y la demanda del mercado. De este modo, la aglomeración de personas en un mismo lugar provoca “economías de escalas” provocando que el costo medio por persona de determinados servicios se reduzca en función del aumento de la población.
Cada vez más gente emigra de sus pueblos natales en busca de alguna gran ciudad donde desarrollarse de manera personal y profesional. Existen ciudades receptoras naturales de población que habita en zonas aledañas a poblaciones pequeñas, que se desplazan al centro urbano más cercano, tal vez por el desgaste de sus condiciones personales.
De 2006-2011 62% del PIB de México se generó en 32 ciudades. Sin embargo, México no mide la actividad económica a nivel ciudades de manera constante y oportuna. El INEGI reporta anualmente el Producto Interno Bruto de las Entidades Federativas (PIBE) con 12 meses de rezago y pública la actividad económica trimestral en las entidades a través del Indicador Trimestral de Actividad Económica Estatal (ITAEE).
Lo anterior ha llevado a que se hayan hecho esfuerzos para crear nuevas formas de medir la actividad económica de las ciudades usando métodos de ciencia de datos. Instituciones como el Instituto Mexicano para la Competitividad (IMCO) crearon la Medición de la Actividad Económica con Grandes Datos (MAGDA) utilizando imágenes satelitales para medir la luminosidad de ciudades y la información transaccional de la Comisión Nacional Bancaria de Valores (CNVB)
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Construir un modelo estadístico que explique el crecimiento económico a nivel entidad federativa en México. Dicho modelo deberá estar construido con datos públicos abiertos y el código, repositorio y metodología deberán ser claramente explicados y entregados para su evaluación. Se deberá demostrar que el modelo tiene una precisión alta comparándola con datos públicos de crecimiento económico por entidad federativa publicados por fuentes oficiales como el Producto Interno Bruto de las Entidades Federativas (PIBE) y el Indicador Trimestral de Actividad Económica Estatal (ITAEE). Se deberá proveer la precisión obtenida contra dichos indicadores (métricas).
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Una vez construido el modelo estadístico y teniendo los datos de crecimiento económico por entidad federativa, se deberá hacer un análisis factorial en el que se explique detalladamente cuáles son los factores que explican el crecimiento económico. En dicho análisis se debe incluir una comparación entre las entidades federativas que más crecieron durante el periodo de análisis y las que menos crecieron. Se deberán explicar casos especiales y se podrá hacer un análisis a nivel zonas metropolitanas.
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Finalmente, una vez terminado el modelo estadístico se deberá responder a la pregunta: ¿Qué puede hacer una compañía como Grupo Modelo para estimular el crecimiento económico en las entidades federativas de México?
- Respuesta a las 3 fases del problema
- Accuracy
- False Discovery Rate
- Rigor matemático
- Calidad de código
Para la solución final (Webapp, etc.):
- Escalabilidad de la aplicación
- No delay en el cálculo
Puede ser del 2014 a la fecha
- Producto Interno Bruto de las – Entidades Federativas (PIBE)
- Indicador Trimestral de Actividad Económica Estatal (ITAEE)
- Indicadores poblacionales por ciudad/entidad federativa
- Indicadores económicos por ciudad/entidad federativa (Nivel – Socioeconómico, PIB percápita, gasto en consumo, etc)
- Datos abiertos gubernamentales ( https://datos.gob.mx/ )
- Cualquier base de datos relevante que ayude a explicar el crecimiento de entidades en México
- Consejo Nacional de Población https://www.gob.mx/conapo
- Información transaccional de la Comisión Nacional Bancaria de Valores (CNVB)
- Cualquier base de datos relevante que ayude a explicar el crecimiento de entidades en México, siempre y cuando el origen sea abierto y público
- Python / R
- PostgreSQL: Se espera que los datos estén almacenados en una BD PostgreSQL.
- Un modelo de Machine Learning o Modelo Estadístico (en Python o R)
- Una web app en Azure (Stack libre con excepción de DB) que utilice una DB PostgreSQL y el modelo de Machine Learning anterior.
Solucion general
- Presentación
- Coherencia de la solución con el reto planteado
- Claridad de la solución
- Calidad y organización de los diagramas de la solución
- Alcance de la solución en usuarios potenciales
- Sustento de la solución
- Capacidad Tecnológica
- Complejidad técnica
- Viabilidad técnica
- Capacidad del equipo de trabajo
- Limitantes de la solución
- Originalidad e impacto
- Creatividad y grado de innovación de la solución
- Nivel de escala del impacto
- Viabilidad del impacto
Experiencia de usuario
- Funcionalidad
- Funcionalidad a partir de diagramas funcionales
- Funcionalidad a partir de Video o bocetos demostrativos en su caso
- Descripción del perfil de usuarios
- Facilidad de uso
- Arquitectura tecnológica
- Plataformas tecnológicas a utilizar
- Mayor limitante tecnológica y su estrategia de solución
- Originalidad de la integración tecnológica
- Metodologías de desarrollo a utilizar
- Complejidad de los diseño
- Valores agregados
- Portabilidad
- Conectividad
- Seguridad
- Interacción e integración con otras tecnologías, aplicaciones o plataformas
Integracion
- Alcances de la integración
- Grado de avance previo al Hackathón
- Grado de avance durante el Hackathón
- Grado de culminación de acuerdo a las fases
- Alcances de acuerdo al diseño de la experiencia
- Grado de uso de las tecnologías solicitados
- Inclusión de otras tecnologías no solicitadas
- Calidad de la implementación
- Rigor tecnológico y metodológico
- Estabilidad de la solución implementada
- Implementación apegada a mejores prácticas
- Calidad de código en su caso
- Funcionalidad del prototipo o avance de la solución
- Resultado de las pruebas de usabilidad o concepto en su caso
- Integridad de los componentes tecnológicos