Integrar los conocimientos adquiridos en IoT, sensores y arquitectura de datos, mediante un caso aleatorio o especializado, utilizando herramientas reales de simulación, documentación y despliegue de dashboards.
Antes de comenzar, documente su Dashboard actual de Flespi, ya que la cuenta será reiniciada.
🎥 Grabe un video de máximo 5 minutos en Loom.com, mostrando configuración y funcionamiento. Guárdelo como respaldo.
Solicite a IoTzi GPT un reto final con 10 sensores activos. El caso puede ser:
- Aleatorio: generado por IoTzi.
- Temático: basado en su dominio profesional de "interes" poco o nulo conocimiento (alimentos, viñedos, salud, TELCOM, , etc.). El docente puede cambiarlo si el reto es insuficiente (algo escolar, etc)
Genere una imagen representativa de su proyecto con DALL·E a través de ChatGPT.
📸 Esta imagen será parte de la portada del repositorio.
Use Google Stitch GPT para generar una visualización de interfaz (UIX/GUI).
🖼️ Este diseño no es entregable, pero es clave para comprender la experiencia de usuario.
- 🕑 Turno 2pm: https://classroom.github.com/a/i8s12WME
- 🕒 Turno 3pm: https://classroom.github.com/a/cxPA5pUR
- Entrega individual.
- Publique el nombre de su tema en el chat oficial, evitando duplicados.
- Use su LLM favorito (ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, etc.) para documentar estructura de repositorio, programas, etc. Los programas personalizados llevan encabezado con sus generales de Ud. (siempre).
- Video Loom (5 min) con:
- Vista general
- Datos en tiempo real
- Conclusiones técnicas
- Flespi:
- Use hasta 13 sensores gratuitos para su proyecto promedio de 10.
- Configure un flujo MQTT funcional
- Documente las variables usadas
- Cualquier adaptación es flexible totalmemte autorizado.
- Wokwi.com:
- Use varios tabuladores, uno por sensor
- ✅ Recomendado: navegador Firefox
- Lenguaje base: Python 3 y otros son bienvenidos.
- ❌ No usar AWS – buscamos prácticas accesibles, enfocada en los elementos de publicación y cálculo de los sensores.
- Raspberry Pi Pico W:
- Úselo como sensor físico o emulado adicional, en su dashboard, uno fisico es bueno para aterrizar el concepto.
- Seguridad:
- Repositorio privado
- No exponga tokens ni contraseñas
- Integración funcional de mínimo 10 sensores
- Flujo completo:
sensor → MQTT (Flespi/Wokwi) → dashboard/documentación - Visualización en tiempo real
- Documentación técnica clara en README
- Video Loom explicativo (máx. 5 min) garantiza visibilidad ante modulos complicados.
- Imagen generada por DALL·E
- UIX generado por Stitch GPT para tematizar el proyecto frontEnd
- Benvenido la expansión a RAG de LLM para questionar, recomendar, orientar eventos y pronosticos (propia travesia)
| Criterio | Descripción | Excelente (100%) | Bueno (85%) | Básico (70%) | Insuficiente (<60%) | Peso |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Integración Técnica (IoT + MQTT) | Funcionamiento de sensores, transmisión y recepción de datos | Flujo completo con 10 sensores integrados | Leves fallas o <10 sensores | Parcialmente funcional | Simulación sin justificación | 25% |
| Dashboard y Visualización | Presentación de datos en Flespi, Grafana u otra herramienta | Funcional, limpio y explicativo | Correcto pero sin diseño | Incompleto o sin tiempo real | Sin dashboard | 20% |
| Documentación Técnica (Repositorio) | README con arquitectura, código y resultados | Completo, con imágenes y conclusiones | Entendible pero parcial | Solo código, sin explicación | Inexistente o plagiado | 20% |
| Creatividad del Caso | Nivel de innovación y contextualización del escenario | Contextualizado y creativo | Correcto pero genérico | Ambiguo o sin propósito | Sin caso o incoherente | 15% |
| Video de Demostración (Loom) | Claridad, síntesis y estructura | Flujo completo en 5 min | Parcial o con fallas | Confuso o largo | No entregado | 10% |
| Seguridad y Buenas Prácticas | Organización del código y protección de credenciales | Código limpio y repo seguro | Ordenado pero con detalles visibles | Desorganizado o tokens expuestos | Inseguro | 10% |
Al finalizar este reto, el estudiante demostrará dominio en:
- Integración básica IoT–Cloud
- Emulación de sensores en Flespi/Wokwi
- Comunicación por MQTT
- Documentación técnica clara y útil
- Pensamiento creativo en sistemas programables, sensores e inteligentes RAG