- 1. Preámbulo
- 2. Creación de data mediante uso de IA
- 3. Historias de usuarias
- 4. Diseño de la página
- 5. Herramientas
- 6. Autoras
Según Forbes, el 90% de la data que existe hoy ha sido creada durante los últimos dos años. Cada día generamos 2.5 millones de terabytes de datos, una cifra sin precedentes. No obstante, los datos por sí mismos son de poca utilidad. Para que esas grandes cantidades de datos se conviertan en información fácil de leer para las usuarias, necesitamos entender y procesar estos datos. Una manera simple de hacerlo es creando interfaces y visualizaciones. Este proyecto ha sido desarrollado bajo el marco de aprendizaje del bootcamp de Laboratoria. Como segundo proyecto en duplas, tiene la finalidad de enzeñarnos a cómo manipular de manera más dinámica el DOM mediante la creación de elementos HTML mediante el uso de Javascript, así como trabajar de manera colaborativa mediante Git y GitHub.
En este proyecto se construyo una página web para visualizar un conjunto (set) de datos que se generaron con prompting.
En este proyecto se utilizó la herramienta de inteligencia artificial ChatGPT, para generar un set de datos.
Un ejemplo de las directrices entregadas a la IA de ChatGPT fue la siguiente:
Le dimos una seríe de instrucciones tomando en cuanta la estructura que queriamos que tuviera la base de datos. La data que nos proporcionó la IA quedó de la siguiente manera: C:\Users\saraa\OneDrive\Escritorio\dataset cap.png
El propósito de generar los datos en esta manera es aprovechar la oportunidad de emplear las herramientas impulsadas por la inteligencia artificial, así como técnicas de prompting.
Como entregable final se tiene una página web que permite visualizar la data, filtrarla, ordenarla y calcular una estadística.
La historia de usuari@ nos permitió tener una guia en la planificacion de los sprints dividiendola en tareas, estas historias las fuimos organizando en Trello como guía para la planificación de las tareas durante los sprints.
Para el diseño, se utilizó una herramienta de diseño (Figma) para crear los prototipos de mobile y desktop. Este diseño se fué
modificado al recibir feedback de nuestras compañeras.
Trabajamos con colores amarillos para mantener el concepto de la paleta de colores de las abejas con un diseño minimalista sin distracciones, dando el resultado final como se muestra la app en el navegador.
Este proyecto no incluian las Pruebas Unitarias (tests), así que se crearon con el framework Jest, especificamente para las funciones encargadas de procesar, filtrar y ordenar la data, así la de calcular estadísticas.
Las pruebas unitarias dan una cobertura del 100% de statements
(sentencias), functions (funciones), lines (líneas), y branches
(ramas) del archivo src/dataFunctions.js que contiene las funciones.
Sara Adela Saldarriaga
Sara Arvizu