En esta sección, los estudiantes presentarán sus proyectos finales y recibirán retroalimentación detallada. Los objetivos son:

• Demostrar la comprensión y aplicación de los conceptos aprendidos a lo largo del curso.
• Evaluar la calidad y eficiencia de las soluciones implementadas.
• Proporcionar retroalimentación constructiva para mejorar las habilidades de los estudiantes.

• Título del Proyecto: Proporcione un título claro y conciso para su proyecto.
• Descripción del Problema: Explique el problema que su proyecto pretende resolver. Incluya el contexto y la importancia del problema.
• Objetivos del Proyecto: Enumere los objetivos específicos que su proyecto busca alcanzar.

• Entorno de Desarrollo: Describa el entorno de desarrollo utilizado, incluyendo las versiones de Apache Spark, lenguajes de programación, y cualquier otra herramienta relevante.
• Configuración del Cluster: Detalle la configuración del cluster de Spark, incluyendo el número de nodos, la memoria asignada, y otros parámetros importantes.

• Arquitectura del Proyecto: Proporcione un diagrama de la arquitectura de su proyecto, destacando los componentes principales y cómo interactúan entre sí.
• Carga y Procesamiento de Datos: Explique cómo se cargan y procesan los datos en su proyecto. Incluya ejemplos de código y justifique las decisiones tomadas.
• Transformaciones y Acciones: Describa las transformaciones y acciones clave realizadas en los RDDs o DataFrames. Proporcione ejemplos de código y explique su propósito.
• Optimización: Detalle las técnicas de optimización utilizadas para mejorar el rendimiento de su aplicación Spark. Incluya ejemplos de código y resultados de pruebas de rendimiento.

• Resultados Obtenidos: Presente los resultados obtenidos de su proyecto. Utilice gráficos, tablas y otros medios visuales para ilustrar sus hallazgos.
• Análisis de Resultados: Analice los resultados obtenidos, destacando los puntos clave y cualquier hallazgo interesante. Compare los resultados con los objetivos iniciales del proyecto.

• Conclusiones: Resuma las conclusiones principales de su proyecto. ¿Se lograron los objetivos? ¿Qué se aprendió durante el proceso?
• Futuras Mejoras: Proporcione sugerencias para futuras mejoras y extensiones de su proyecto. ¿Qué se podría hacer para mejorar los resultados o la eficiencia?

• Título del Proyecto: Análisis de Sentimientos en Redes Sociales
• Descripción del Problema: El proyecto busca analizar los sentimientos expresados en publicaciones de redes sociales para identificar tendencias y patrones de opinión pública.
• Objetivos del Proyecto:
  • Extraer y procesar datos de redes sociales.
  • Realizar análisis de sentimientos utilizando Spark MLlib.
  • Visualizar los resultados para identificar tendencias.

• Entorno de Desarrollo:
  • Apache Spark 3.1.2
  • Python 3.8
  • Jupyter Notebooks
• Configuración del Cluster:
  • 4 nodos
  • 16 GB de RAM por nodo
  • 4 cores por nodo

• Arquitectura del Proyecto:
  • Extracción de Datos -> Preprocesamiento -> Análisis de Sentimientos -> Visualización
• Carga y Procesamiento de Datos:

  from pyspark.sql import SparkSession
  
  spark = SparkSession.builder.appName("SentimentAnalysis").getOrCreate()
  data = spark.read.json("path/to/social_media_data.json")
  

• Transformaciones y Acciones:

  from pyspark.ml.feature import Tokenizer, StopWordsRemover
  from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
  
  tokenizer = Tokenizer(inputCol="text", outputCol="words")
  wordsData = tokenizer.transform(data)
  
  remover = StopWordsRemover(inputCol="words", outputCol="filtered")
  filteredData = remover.transform(wordsData)
  
  lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="label")
  model = lr.fit(filteredData)
  

• Optimización:

  data.cache()
  

• Resultados Obtenidos:
  • 80% de precisión en la clasificación de sentimientos.
  • Identificación de tendencias positivas y negativas en diferentes períodos.
• Análisis de Resultados:
  • La precisión del modelo es adecuada para el análisis de tendencias.
  • Se observó un aumento en los sentimientos negativos durante eventos específicos.

• Conclusiones:
  • El proyecto logró identificar tendencias de sentimientos en redes sociales.
  • La precisión del modelo es satisfactoria para el análisis de tendencias.
• Futuras Mejoras:
  • Incluir más datos para mejorar la precisión del modelo.
  • Implementar técnicas de procesamiento de lenguaje natural más avanzadas.

• Claridad y Organización: La presentación debe ser clara y bien organizada.
• Calidad del Código: El código debe ser limpio, eficiente y bien documentado.
• Resultados y Análisis: Los resultados deben ser presentados de manera clara y el análisis debe ser profundo y relevante.
• Creatividad e Innovación: Se valorará la creatividad e innovación en la solución del problema.

• Puntos Fuertes: Identifique los aspectos más destacados del proyecto.
• Áreas de Mejora: Proporcione sugerencias específicas para mejorar el proyecto.
• Consejos Adicionales: Ofrezca consejos adicionales para el desarrollo futuro del estudiante.

La presentación y revisión del proyecto final es una oportunidad para demostrar todo lo aprendido durante el curso de Apache Spark. A través de esta actividad, los estudiantes no solo consolidan sus conocimientos, sino que también reciben valiosa retroalimentación que les ayudará a mejorar sus habilidades y prepararse para desafíos futuros en el mundo del Big Data y el procesamiento distribuido.