De>find

Kevin Miranda Herandez

IA & Big Data

De>find es la plataforma web para practicar SQL, Python y R con una guía práctica, dinámica y accesible para todos los usuarios. La plataforma combina ejercicios interactivos, notebooks de Active Learning y retroalimentación instantánea para desarrollar habilidades técnicas aplicables en entornos reales. Objetivo: Que nuestros usuarios desarrollen habilidades técnicas resolviendo problemas reales en entornos guiados y prácticos, fortaleciendo también capacidades cognitivas transferibles a la vida profesional. Impacto para el usuario: Cada minuto invertido en De>find se traduce en práctica real y adquisición de habilidades aplicables. Los usuarios no solo aprenden la sintaxis de SQL, Python o R, sino que desarrollan la capacidad de pensar y actuar como profesionales de datos, ganando confianza y preparación para el mundo laboral. Secciones principales: Sección SQL: Con más de 1.700 ejercicios interactivos de SQL en un entorno real con retroalimentación instantánea. Sección Python + Pandas: Consiste en un modulo tipo notebook de Active Learning en Python, enfocado en análisis de datos con librerías como pandas, numpy y visualización con matplotlib. Sección R: Consiste en un modulo tipo notebook de Active Learning para aprender R, es compatible con librerías principales de análisis de datos y visualización en 2/D y 3D de R.

Propuesta de valor:

¡Somos diferentes porque nos arriesgamos! De>find es una alternativa al aprendizaje tradicional de SQL, Python y R al combinar tecnología interactiva con metodologías de aprendizaje avanzadas. Alta efectividad: Lo que se logra es que cada ejercicio convierte la práctica en habilidades profesionales reales. Los estudiantes desarrollan pensamiento crítico, razonamiento multicapa y resiliencia mientras resuelven problemas con datos incompletos. La retroalimentación instantánea y la progresión estructurada garantizan que no solo aprendan código, sino que piensen y actúen como verdaderos profesionales de datos. Ciencias cognitivas transferibles al mundo real.

Diferencia de mercado:

Nuestra metodología nos diferencia. La metodología de De>find se fundamenta en dos conceptos clave: 1. Hypothesis First → Map Dependencies → Execute & Compare → Extract the Pattern 2. Teoría de la práctica deliberada (propuesta por Anders Ericsson) La combinación de estas aproximaciones potencia el aprendizaje en De>find. La teoría de la práctica deliberada garantiza que los estudiantes dominen habilidades complejas mediante práctica dirigida, constante y con retroalimentación. Por su parte, la metodología Hypothesis First les enseña a resolver problemas de manera sistemática y paso a paso. Juntas, permiten un aprendizaje profundo y aplicado, preparando a los usuarios para escenarios reales, que es precisamente lo que De>find ofrece. Diferencias principales entre la competencia: 1. Banco masivo de ejercicios progresivos: Más de 1.700 retos SQL, con notebooks en Python y R en constante crecimiento. 2. Enfoque 100 % práctico: Mientras que la mayoría de plataformas se enfocan en teoría o ejercicios pasivos, De>find prioriza la resolución de problemas reales, con casos inspirados en empresas y entornos profesionales. 3. Retroalimentación inmediata y hints guiados: Los usuarios reciben hints y correcciones al instante, acelerando el aprendizaje y evitando bloqueos en ejercicios complejos. 4. Ejercicios basados en casos reales de empresas en gestión, análisis y visualización de datos: No solo enseñamos código, sino también habilidades cognitivas de alto nivel, como planificación, análisis de datos, simulación de escenarios y toma de decisiones basada en información incompleta o cambiante. Habilidades fortalecidas a través de De>find: 1. Razonamiento multicapa y pensamiento crítico. 2. Disciplina en el orden de operaciones. 3. Razonamiento abstracto y multivariable. 4. Resiliencia ante errores y manejo de datos incompletos. 5. Planificación estratégica y toma de decisiones. 6. Simulación de escenarios complejos en entornos controlados. Puntos clave: Pensamiento de alta complejidad Cambio de contexto Simulación de datos reales

Necesidad:

Aprendizaje práctico y aplicado: De>find ofrece entornos preconfigurados con bases de datos y tablas ya relacionadas, permitiendo que los usuarios se concentren en resolver problemas y aprender conceptos, en lugar de perder horas en setup técnico. Dominio de habilidades complejas: Ejercicios progresivos y relacionados aseguran el desarrollo de pensamiento crítico y razonamiento multicapa. Genera confianza en el estudiante: Al ofrecer un entorno estructurado y guiado, De>find evita que los usuarios se sientan abrumados, fomentando una experiencia de aprendizaje segura y motivadora. Retroalimentación inmediata: Hints y correcciones al instante evitan bloqueos durante el aprendizaje. Adaptación a distintos niveles Ejercicios crecientes y desafiantes para intermedios y avanzados. Desarrollo de resiliencia y resolución de problemas: Entrena a los estudiantes para tomar decisiones con datos incompletos y aprender de errores, simulando situaciones del mundo real.

Modelo de negocio:

Somos globales Actualmente la plataforma cuenta con estudiantes en 10 países diferentes: India: 30 % Estados Unidos de América: 18.8 % Nueva Zelanda: 12.5 % Polonia: 12.5 % Perú: 8.8 % Alemania: 6.3 % Senegal: 6.3 % México: 6.3 % Canadá: 6.3 % Costa Rica: 6.3 % Gasto en infraestructura: El costo mensual de mantenimiento de la plataforma es de $5 USD. La infraestructura se ha diseñado bajo un criterio de low-cost, priorizando la eficiencia económica sin comprometer la rendimiento ni la funcionalidad de la plataforma. Presencia: Actualmente, nos encontramos en Hotmart y Udemy, alcanzando en udemy la calificación más alta en rating con 5 estrellas de 5 posibles.