El Desafío: Un Dashboard de Monitoreo
Nuestro proyecto final será construir un "Dashboard de Monitoreo de Resultados de Pruebas". Este dashboard deberá:
- Conectarse a una fuente de datos (simulada).
- Mostrar estadísticas descriptivas interactivas.
- Integrar un modelo pre-entrenado para predecir el rendimiento de un estudiante.
- Generar un reporte en PDF con los resultados de un grupo seleccionado.
- Tener una apariencia profesional con el branding del ICFES.
- Estar versionado con Git siguiendo un flujo de trabajo colaborativo.
El Ciclo MLOps en Acción
Seguiremos el ciclo de vida completo, aplicando los conocimientos de cada módulo:
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Fase 1: Planificación y Prototipado (Módulos 1-3)
Definiremos los requerimientos, configuraremos el repositorio en GitHub y crearemos un prototipo inicial con layouts básicos y visualizaciones interactivas usando `ggplot2` y `plotly`.
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Fase 2: Desarrollo del Producto (Módulos 4-7)
Implementaremos el pipeline de datos con `dplyr`, integraremos el modelo predictivo (`.rds`), añadiremos tablas con `DT` y la funcionalidad de descarga de reportes con `rmarkdown`.
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Fase 3: Profesionalización (Módulo 8)
Refactorizaremos la UI usando `shinydashboard`, aplicaremos los colores y logos del ICFES y organizaremos el código en una estructura modular para facilitar el mantenimiento.
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Fase 4: Conectividad y Gobernanza (Módulo 9)
Reemplazaremos los datos locales con una conexión a una base de datos simulada y gestionaremos las credenciales de forma segura usando un archivo `.Renviron`.
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Fase 5: Colaboración y Despliegue (Módulo 10)
Simularemos un flujo de trabajo con Pull Requests para revisar e integrar los cambios. Finalmente, prepararemos la aplicación para su despliegue, por ejemplo, usando un `Dockerfile` para Railway.