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🚀 Actividad de Speed-Dating: Conectando Antecedentes Profesionales y Habilidades Técnicas

En esta actividad interactiva estilo speed-dating, los participantes, se presentarán y compartirán sus antecedentes profesionales, así como las tareas en las que tienen confianza relacionadas con programación en Python, modelado de inventarios del ciclo de vida (LCI), el uso de GitHub y otras habilidades técnicas. Además, compartirán si ya tienen datos propios con los que trabajar o si han comenzado algún proyecto de LCA (Evaluación del Ciclo de Vida).

Cada participante tendrá unos minutos para presentarse a otro, detallando su experiencia laboral, su nivel de habilidad en las áreas mencionadas, y si tienen proyectos en curso o datos propios para trabajar.

🎯 Objetivo

Facilitar que los participantes comprendan mejor las habilidades técnicas y el nivel de experiencia de los demás en áreas clave como:

  • Programación en Python 🐍
  • Gestión de proyectos en GitHub 💻
  • Modelado LCI 📊
  • Datos y/o proyecto

👋 Ejemplos de Cómo Presentarse

  1. Nombre, Rol y Antecedentes Profesionales:
    "Hola, soy Carlos, ingeniero de software con experiencia en el desarrollo de aplicaciones en Python. He trabajado en varios proyectos de análisis de datos y optimización, y tengo experiencia en la automatización de tareas usando Python. Actualmente, estoy trabajando en un proyecto sobre la optimización de procesos industriales, utilizando datos propios de las plantas."

  2. Habilidades Técnicas y Tareas en las que Tienen Confianza:
    "Soy Ana, una investigadora especializada en modelado del ciclo de vida. Estoy familiarizada con herramientas como OpenLCA para crear inventarios de ciclo de vida y generar informes. Además, utilizo Python para procesar y analizar grandes volúmenes de datos ambientales. Estoy trabajando en un proyecto de LCA para evaluar el impacto de productos de consumo en el ciclo de vida, usando datos que ya he recolectado."

  3. Experiencia con Python y GitHub:
    "Mi nombre es Javier y soy consultor. He trabajado con Python en la creación de algoritmos para análisis predictivo y en el desarrollo de scripts automatizados. Además, utilizo GitHub para gestionar mis proyectos y colaborar en equipo, asegurándome de que el flujo de trabajo sea eficiente. En este momento, tengo un proyecto abierto en GitHub donde comparto código para la predicción de huella de carbono de procesos industriales."

  4. Proyectos Relacionados con Modelado LCI y Uso de Herramientas:
    "Soy Laura, estudiante de doctorado en sostenibilidad. Me especializo en el modelado LCI de productos industriales y he utilizado Python para la simulación de datos y la generación de modelos predictivos. También soy activa en GitHub para colaborar en proyectos de código abierto. Actualmente, estoy trabajando con datos proporcionados por una empresa para evaluar el ciclo de vida de sus productos."

🧑‍🤝‍🧑 Organización de la Actividad

1. Preparación

  • Preparar la Sala: Las sillas estarán en dos filas frente a frente. Cada participante se sentará frente a un compañero de la fila opuesta.
  • Tiempo de Presentación: 3-5 minutos por ronda. Un timbre o señal indicará cuándo es momento de rotar.

2. Organización de Quién se Encuentra con Quién

  • Emparejamientos Iniciales: Los participantes se emparejan de manera aleatoria. En la Fila 1, el Participante 1 se encuentra con el Participante 1 de la Fila 2, el Participante 2 con el Participante 2, y así sucesivamente.

  • Rotación de Participantes: Después de cada ronda, los participantes de la Fila 1 rotan un asiento en sentido horario, mientras que los de la Fila 2 permanecen en sus lugares. Esto asegura que cada participante se encuentre con los demás en rondas sucesivas.

    Ejemplo:

    • Ronda 1: El Participante 1 de la Fila 1 se encuentra con el Participante 1 de la Fila 2, y así sucesivamente.
    • Ronda 2: El Participante 1 de la Fila 1 se mueve al asiento del Participante 2, el Participante 2 al del Participante 3, etc.
    • Continuar rotando hasta que todos hayan tenido la oportunidad de hablar con los demás.

Si hay un numero impar de participantes, un participante tendrá un break en cada ronda.

3. Instrucciones

  • Guía para la Presentación: Algunas preguntas clave que se pueden usar:

    • "¿En qué proyectos has trabajado recientemente que involucren programación en Python o modelado LCI?"
    • "¿Qué herramientas o bibliotecas de Python dominas con confianza?"
    • "¿Tienes experiencia utilizando GitHub para gestionar proyectos o colaborar con otros?"
    • "¿En qué tareas relacionadas con sostenibilidad y análisis de ciclo de vida te sientes más cómodo/a?"
    • "¿Tienes datos propios con los que estés trabajando o un proyecto de LCA que ya hayas comenzado?"

  • Objetivo: Asegúrate de que cada participante comparta detalles específicos sobre sus habilidades técnicas, especialmente en áreas clave como:

    • Programación en Python (librerías, frameworks) 🐍
    • Modelado de Inventarios del Ciclo de Vida (LCI) 📊
    • Uso de GitHub para control de versiones, colaboración, y gestión de proyectos 💻
    • Proyectos de LCA en curso o datos disponibles 📑