📘 Lección 6: Proyecto Final — Construye tu clasificador de spam y preséntalo como un profesional

"No termines el curso cuando aprendas... termina cuando crees."

⏱️ Duración estimada de esta lección: 90-120 minutos

🎯 OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

Al finalizar esta lección, serás capaz de:

  1. Aplicar todo el conocimiento adquirido en lecciones anteriores para construir un clasificador de spam completo.
  2. Estructurar un proyecto de machine learning de forma profesional.
  3. Documentar tu proceso y resultados con claridad.
  4. Presentar tu proyecto como una pieza de portafolio.

🚀 RESUMEN DEL PROYECTO

En este proyecto final, construirás desde cero un clasificador de spam completo, aplicando todo lo aprendido durante el curso:

  1. Definición del problema: Definirás claramente el problema que estás resolviendo.
  2. Recopilación de datos: Usarás el conjunto de datos SMS Spam Collection.
  3. Exploración de datos: Explorarás y comprenderás los datos.
  4. Preparación de datos: Limpiarás y preprocesarás los datos.
  5. Entrenamiento del modelo: Entrenarás un modelo de machine learning.
  6. Evaluación del modelo: Evaluarás el rendimiento de tu modelo.
  7. Presentación del proyecto: Documentarás y presentarás tu trabajo.

📋 REQUISITOS DEL PROYECTO

1. Implementación de código

Tu proyecto debe incluir:

  • Carga y exploración de datos
  • Preprocesamiento y limpieza de datos
  • Entrenamiento del modelo con al menos un algoritmo
  • Evaluación del modelo con métricas apropiadas
  • Documentación clara en el código

2. Informe escrito

Tu informe debe incluir:

  • Planteamiento del problema y objetivos
  • Descripción del conjunto de datos utilizado
  • Metodología y enfoque
  • Resultados y evaluación
  • Conclusiones y posibles mejoras
  • Referencias a los recursos utilizados

3. Estructura del proyecto

Organiza tu proyecto de la siguiente manera:

spam-classifier-project/
├── data/
│   └── (archivos del conjunto de datos)
├── src/
│   ├── data_preprocessing.py
│   ├── model_training.py
│   └── evaluation.py
├── notebooks/
│   └── (cuadernos Jupyter si se usan)
├── README.md
└── requirements.txt

🛠️ GUÍA PASO A PASO

Paso 1: Configuración del proyecto

  1. Crea un nuevo directorio para tu proyecto
  2. Configura un entorno virtual
  3. Instala los paquetes necesarios (pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn)
  4. Descarga el conjunto de datos SMS Spam Collection

Paso 2: Carga y exploración de datos

  1. Carga el conjunto de datos en un DataFrame de pandas
  2. Explora la estructura de los datos
  3. Verifica valores faltantes
  4. Analiza la distribución de mensajes spam vs. ham
  5. Visualiza patrones clave en los datos

Paso 3: Preprocesamiento de datos

  1. Limpia los datos de texto (elimina caracteres especiales, convierte a minúsculas)
  2. Divide los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
  3. Vectoriza el texto usando CountVectorizer o TfidfVectorizer
  4. Codifica las etiquetas (spam/ham a 0/1)

Paso 4: Entrenamiento del modelo

  1. Elige un algoritmo apropiado (se recomienda Naive Bayes)
  2. Entrena el modelo con los datos de entrenamiento
  3. Guarda el modelo entrenado para uso posterior

Paso 5: Evaluación del modelo

  1. Realiza predicciones sobre el conjunto de prueba
  2. Calcula precisión, exactitud, exhaustividad y F1-score
  3. Crea una matriz de confusión
  4. Analiza los resultados e identifica posibles mejoras

Paso 6: Documentación y presentación

  1. Escribe un archivo README.md completo
  2. Documenta tu código con comentarios
  3. Crea visualizaciones de tus resultados
  4. Prepara una breve presentación de tu proyecto

📊 CRITERIOS DE EVALUACIÓN

Tu proyecto será evaluado según:

Implementación técnica (40%)

  • Implementación correcta del preprocesamiento de datos
  • Selección y entrenamiento adecuados del modelo
  • Evaluación apropiada con métricas relevantes
  • Calidad y organización del código

Análisis e interpretación (30%)

  • Comprensión clara del problema y enfoque
  • Exploración y análisis exhaustivos de los datos
  • Interpretación significativa de los resultados
  • Identificación de limitaciones y posibles mejoras

Documentación y presentación (30%)

  • README bien estructurado y completo
  • Documentación clara del código
  • Presentación profesional de los resultados
  • Citas adecuadas de los recursos utilizados

🎯 ENTREGABLES

  1. Repositorio de código: Un repositorio completo en GitHub con todo el código y documentación
  2. Informe escrito: Un informe en PDF (2-3 páginas) que resuma tu proyecto
  3. Presentación del proyecto: Una presentación de 5 minutos (diapositivas o video)

💡 CONSEJOS PARA EL ÉXITO

  1. Empieza temprano: No esperes hasta el último minuto para comenzar tu proyecto
  2. Documenta todo: Lleva registro de lo que funciona y lo que no
  3. Prueba incrementalmente: Prueba cada paso de tu pipeline a medida que lo construyes
  4. Pide ayuda: No dudes en hacer preguntas si te atascan
  5. Sé creativo: Añade tus propios toques personales para hacer único el proyecto

🚀 ¿LISTO PARA COMENZAR?

¡Felicidades por llegar a la lección final de este curso! Ahora tienes todas las herramientas y conocimientos necesarios para construir tu primer proyecto de machine learning. Este proyecto no solo reforzará lo aprendido, sino que también será una valiosa adición a tu portafolio.

Tómate tu tiempo, sé meticuloso y, lo más importante, ¡diviértete construyendo algo increíble!

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Table of Contents
Course Info

Course: AI-course0

Language: ES

Lesson: 6 final project