# data[].attributes.body
-Background (Contexto sit. actual)
-Modelo de regresión
-Análisis de optimación💫
-Análisis K factorial🌟
-Pronósticos uni & multifactorial
-Utilizar softwares excel, matlab, SOLID, wolfram, spotify, canva y minitab.🎶
-Experiencia propia con la empresa y desarrollo de este tipo de proyectos.
-Metodología Design Thinking

# data[].attributes.body
Definir el objetivo del Proyecto (alcance, impacto, recursos, personal, )
¡Meet the TEAM!🍾🍷🍻🥂🧊🥤
Convivio introductorio
-Diagrama de Gantt (cronograma de actividades)

# data[].attributes.body
Matrícula-Apodo

A01366485-Pumma 👦
A01366770-Memín 👦
A01366988- Andy 👧
A00829147 - Lalo 💦

# data[].attributes.body
-Análisis estadístico.
-Modelos estadísticos, modelos de regresión, series de tiempo,  análisis de modelos unifactorial y multifactorial.
-Funcionamiento y manejo de  excel y minitab.
- Pronósticos(ajuste).
-Conocimientos previos de diseño de proyectos de análisis de datos.

# data[].attributes.body
-Conocernos entre el equipo para establecer reglas, tiempos, modo de trabajo, hacer grupo de whatsapp
-Releer el proyecto, para establecer un objetivo.
-Cronograma de actividades
-Realizar los trabajos como el profesor lo indique por ejemplo:
-Project Charter
-Limpieza de datos.
-Trabajar los datos.
-Análisis de los datos.
-Definir una propuesta.
-Dar una conclusión         comprobando el diseño con supuestos.

# data[].attributes.body
A01369948 Xime
A00829403 Daniel😎
A01366984
A01769175

# data[].attributes.body
-Comandos de Excel
-Modelos de regresión
-Optimización
-Uso de minitab
-Limpieza de datos

# data[].attributes.body
-Conocer al equipo
-Realizar grupo de whatsapp
-Cronograma de actividades
-Limpieza de datos
- Playlist de Spotify
-Ingresar los datos en el software a trabajar
-Análisis en minitab
-Con el análisis, diseñar una propuesta
-Concluir el prooyecto

# data[].attributes.body
- Uso de herramientas computacionales (Excel/Minitab)
- Modelo de predicción
- Pruebas de hipótesis
- Prueba Tukey
-Programación lineal
-ANOVA
-Metodología CRISP-DM
- Limpieza y análisis exploratorio de datos

# data[].attributes.body
A01366496 - Magno
A01368732- David
A01369953
A01366473 Vero De la Vega
A01367114 - Sandy

# data[].attributes.body
- Conocer al equipo
-Establecer un canal de comunicación
-Comprender y analizar el problema
-Establecer objetivo
-Asignar roles
- Dividir tareas equitativamente
-Crear cronograma
-Trabajar con herramientas tecnológicas
-Revisar la congruencia del trabajo
-Presentar resultados

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A01369751-Ana Sofía Gutiérrez
A01367050- Luis Fernando García
A01366506- Magloria Alviso
A01769466-Sergio Velázquez
A01369481

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-Conocer los diferentes factores como los niveles, supuestos, etc.
-Conocer el uso de las herramientas como excel o minitab.
-Conocer que es un análisis estadístico.
-

# data[].attributes.body
- Conocer la forma de trabajo del equipo.
-Definir las responsabilidades de cada quién.
-Definir la forma de comunicación.
-Diseñar el project charter.
-Cronograma de actividades.
-Analizar los datos en excel y realizar la limpieza.
-Realizar las diferentes pruebas.

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A01769279
A01368415
A01769431
A01366726 Emiliano