retos archivos - Frexus https://www.frexus.dev/tag/retos/ Generando Valor Agreado Fri, 06 Mar 2026 19:38:14 +0000 en hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9.4 https://www.frexus.dev/wp-content/uploads/2024/03/cropped-Captura-de-Pantalla-2022-12-26-a-las-15.52.42-32x32.png retos archivos - Frexus https://www.frexus.dev/tag/retos/ 32 32 215529362 Retos de la Extracción de Datos en Redes Sociales https://www.frexus.dev/post/retos-extraccion-datos-redes-sociales/ https://www.frexus.dev/post/retos-extraccion-datos-redes-sociales/#respond Fri, 06 Mar 2026 19:38:06 +0000 https://www.frexus.dev/?p=4616 ¿Alguna vez te has preguntado qué tan difícil es realmente obtener información valiosa del caos de Internet? En la unidad de Extracción de Datos, dentro de nuestra materia Manejo de Datos en Redes Sociales, exploramos precisamente ese límite entre la teoría y la práctica. Extraer datos no es simplemente “copiar y pegar”. Es enfrentarse a un ecosistema vivo, cambiante y, a menudo, restrictivo. Desde los límites técnicos de las plataformas hasta los dilemas éticos sobre la privacidad, el camino del analista de datos está lleno de obstáculos que debemos aprender a sortear con precisión técnica. Objetivo de Aprendizaje El propósito de este tema es que logres identificar y analizar las barreras técnicas, legales y estructurales que surgen al extraer información de plataformas digitales, desarrollando criterios para seleccionar las herramientas más eficaces en entornos de Big Data. ¡Es hora de pasar a la acción! La teoría es solo el comienzo. Para dominar este tema, hemos diseñado una ruta de aprendizaje interactiva que te pondrá a prueba. Te invitamos a completar las siguientes actividades:

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¿Alguna vez te has preguntado qué tan difícil es realmente obtener información valiosa del caos de Internet? En la unidad de Extracción de Datos, dentro de nuestra materia Manejo de Datos en Redes Sociales, exploramos precisamente ese límite entre la teoría y la práctica.

Extraer datos no es simplemente “copiar y pegar”. Es enfrentarse a un ecosistema vivo, cambiante y, a menudo, restrictivo. Desde los límites técnicos de las plataformas hasta los dilemas éticos sobre la privacidad, el camino del analista de datos está lleno de obstáculos que debemos aprender a sortear con precisión técnica.

Objetivo de Aprendizaje

El propósito de este tema es que logres identificar y analizar las barreras técnicas, legales y estructurales que surgen al extraer información de plataformas digitales, desarrollando criterios para seleccionar las herramientas más eficaces en entornos de Big Data.

¡Es hora de pasar a la acción!

La teoría es solo el comienzo. Para dominar este tema, hemos diseñado una ruta de aprendizaje interactiva que te pondrá a prueba. Te invitamos a completar las siguientes actividades:

Pulsa aquí para acceder al caso. Después responde las siguientes cuestiones:

  • ¿Cuál era el conflicto ético y técnico principal que enfrentó Mateo cuando descubrió el tráfico anómalo en Ágora?
  • ¿Qué técnica específica utilizaban los bots para evadir los sistemas de seguridad (Rate Limits) de la red social?
  • Más allá del volumen de información, ¿por qué la extracción masiva en esta plataforma representaba un peligro crítico para los usuarios?
  • ¿Qué medidas drásticas tuvo que implementar el equipo y qué impacto negativo (sacrificio) tuvieron estas acciones sobre la plataforma?
  • Según la historia, ¿cuál es el dilema fundamental de diseño que tiene la arquitectura de Internet frente a la protección de datos?
  • ¿Cómo se transformó la perspectiva de Mateo sobre su rol como Ingeniero de Datos al finalizar la crisis?

Pulsa aquí para acceder a la actividad práctica. Tu entregable de esta actividad debe de tener:

  • Informe de Auditoría Digital” (en formato PDF) de máximo 2-3 páginas que contenga:
    • Nombre de la plataforma analizada.
    • Evidencia (capturas de pantalla) de la falta de estructura en los datos.
    • El dato exacto de la restricción de la API (Rate Limits).
    • Un breve párrafo de reflexión sobre la dificultad del copiado manual frente a las barreras de la interfaz (scroll infinito, pop-ups).
    • Una conclusión ética sobre la extracción de datos de perfiles públicos.

Para reforzar los conceptos resuelve:

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