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data-dashboard's Introduction

Data Dashboard

  • Track: Common Core
  • Curso: Creando tu primer sitio web interactivo
  • Unidad: Producto final

Objetivo

Construi una herramienta web donde los Training Managers de Laboratoria puedan ver estos datos fácil y rápidamente. Y nos comentaron que estos son los datos que revisan normalmente:

  • El total de estudiantes presentes por sede y generación.

  • El porcentaje de deserción de estudiantes.

  • La cantidad de estudiantes que superan la meta de puntos en promedio de todos los sprints cursados. La meta de puntos es 70% del total de puntos en HSE y en tech.

  • El porcentaje que representa el dato anterior en relación al total de estudiantes.

  • El Net Promoter Score (NPS) promedio de los sprints cursados. El NPS se calcula en base a la encuesta que las estudiantes responden al respecto de la recomendación que darían de Laboratoria, bajo la siguiente fórmula:

[Promoters] = [Respuestas 9 o 10] / [Total respuestas] * 100

[Passive] = [Respuestas 7 u 8] / [Total respuestas] * 100

[Detractors] = [Respuestas entre 1 y 6] / [Total respuestas] * 100

[NPS] = [Promoters] - [Detractors]

  • La cantidad y el porcentaje que representa el total de estudiantes que superan la meta de puntos técnicos en promedio y por sprint.
  • La cantidad y el porcentaje que representa el total de estudiantes que superan la meta de puntos de HSE en promedio y por sprint.
  • El porcentaje de estudiantes satisfechas con la experiencia de Laboratoria.
  • La puntuación promedio de l@s profesores.
  • La puntuación promedio de l@s jedi masters.

Flujo de trabajo

  1. Obtener el template del proyecto desde Github.

  2. Establecer una dinámica de trabajo en equipo, incluyendo entre otros puntos:

  • Herramientas de comunicación entre las miembro del equipo
  • Herramientas de trabajo colaborativo.
  1. Investigar las necesidades de los usuarios (entrevistas y encuestas).

  2. Análisis de competencia (buscar y revisar ejemplos de dashboards ya existentes en el mercado).

  3. Comparar las necesidades de los usuarios con los servicios que ofrecian los dashboards analizados.

  4. Elegir de cada opción la que mejor se adpatara al proyecto.

  5. Realizar un mockup y/o wireframe del dashboard.

  6. Investigar, seleccionar y estudiar las herramientas que mejor funcionaran para lograr el objetivo.

  7. Realización del maquetado para entrevista con el cliente.

  8. Planeación de funcionabilidad.

  9. Entrevista con el cliente para feedback sobre la maqueta.

  10. Ajustes del diseño basado en las observaciones del cliente.

  11. Desarrollo de la funcionalidad.

  12. Entrvistas de seguimiento con el cliente.

  13. Reajustes al proyecto.

  14. Continuación de la etapa de desarrollo.

  15. Finalización del material para entrega.

  16. Code review.

  17. Feedback del cliente.

  18. Junta de cierre de proyecto.

Enlace del proyecto:

data-dashboard's People

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