🛣️ Roadmap

Dirección futura del Python Data Science Program

🗺️ No es un compromiso de fechas — es un mapa de intención técnica y pedagógica.

📊 Estado actual — v3.11.0 (agosto 2026 — la clase se renderiza en HTML en la app de escritorio con el mismo conversor que GitHub Pages · icono de producto en Windows y Android · APK reconstruido con el bundle JS al día · 🎓 232/232 clases · 232/232 notebooks ejecutables)

✅ App Windows nativa (PySide6) — reemplaza el wrapper pywebview/Flask, sin web ni localhost
✅ Release v3.11.0 publicado (2026-08-04): renderizador markdown→HTML compartido entre la app y el sitio (app/class_html.py), resaltado de sintaxis con Pygments, cabecera de clase, columna de lectura, zoom de texto y tema oscuro real; icono de producto en el .exe, el instalador, la ventana Qt, el favicon del portal y el launcher de Android; APK reconstruido (versionCode 42) con el bundle JS regenerado —el commiteado no traía el currículo— y verificado por dentro; 36 enlaces rotos del sitio corregidos y scripts/check_links.py en CI.
✅ Release v3.10.0 publicado (2026-07-28): app Windows Qt nativa reconstruida que ahora empaqueta los 232 notebooks reales (el binario v3.8.1 llevaba stubs) — ZIP portable Windows slim (273 MB) + APK Android debug v3.8.1 reutilizado sin cambios (versionCode 39, 232 clases embebidas; los enlaces a Colab ahora resuelven a notebooks reales) + bundles curso-completo PDF/PPTX + SHA256SUMS. Sin instalador Inno Setup .exe (no había Inno Setup en el entorno de build) — pendiente para v3.10.0.
✅ Release v3.8.1 publicado (2026-07-20): ZIP portable Windows slim + instalador Inno Setup + APK Android debug v3.8.1 (versionCode 39, 232 clases embebidas) + bundles curso-completo PDF/PPTX + SHA256SUMS
✅ Release v3.8.0 (2026-06-19): primera publicación de la app Windows nativa. Su APK salió con el catálogo vacío — corregido en v3.8.1.

🎛️ Superficie	🚦 Estado
📚 Currículo (232 clases · 232 READMEs · 232 notebooks ejecutables, 9 partes, numeración secuencial limpia 001-232)	🟢 Las 9 partes (232/232 README + 232/232 notebooks = 🎓 100% real) completas v3.7 (todas las clases corren en el laboratorio con kernel Jupyter) (Definiciones · Errores · FAQ en cada clase + 35 clases dedicadas a temas modernos 2024-2026: Polars/Arrow/DuckDB, async, validación temporal, FE+MICE, Optuna, Model Cards, SMOTE, calibración, SHAP profundo, Ray Tune, Lion/Sophia, Stochastic Depth, PyTorch+Lightning, SAM/YOLOv11, Flash Attention/RoPE/GQA, CLIP/Whisper, LoRA/DPO/vLLM, MCP/Agentes/Eval, SDXL/ControlNet, ONNX, JAX/Flax, effect size, BCa bootstrap, CUPED+sequential, DoubleML, Synthetic Controls, PyMC v5/NumPyro/ArviZ) + Parte 4 MLOps (14 clases): DVC, MLflow, Feast, GH Actions/CML, Docker multi-stage, FastAPI, Kubernetes, serverless cost calc, drift detection (PSI/KS/Wasserstein/CBPE), retraining (Prefect+champion-challenger), shadow/canary/auto-rollback, SHAP/LIME/PDP/ICE en producción, Great Expectations+Pandera, behavioral tests INV/DIR/MFT/slice + Partes 5-8 (25 clases): Data Engineering (Airflow/Prefect/Dagster/PySpark/Polars/DuckDB/BQ/Snowflake/Kafka/Parquet/Avro/star schemas SCD2), Recomendadores (CF/SVD+ALS/content+FAISS/LightFM/cold-start+bandits), Ética/Fairness/Privacidad (Suresh-Guttag taxonomía/DP+EO+calibration+impossibility theorem/DP-SGD/FedAvg+leakage/GDPR+AI Act 2024/1689/reproducibilidad), 4 Capstones integradores (tabular E2E/NLP-series/visión transfer learning/portafolio público) — todas completas
🧪 Laboratorio de ejecución Python (Flask + Jupyter kernel)	✅ operativo
🖥️ App de escritorio Windows (PySide6 nativo, sin web, sin localhost)	✅ binario v3.11.0 publicado en release — clase renderizada en HTML con resaltado de sintaxis, icono de producto; ZIP portable slim, sin PDFs embebidos (viewer abre URL raw del repo)
📱 App Android	✅ APK debug v3.11.0 publicado en release (versionCode 42) — 232 clases embebidas y verificadas dentro del binario, icono de producto, navegación jerárquica partes → clases → detalle
🌐 Portal del alumno	🟡 en vivo — pendiente migrar al índice actual
🏛️ Vista institucional	✅ en vivo
📖 Documentación	✅ alineada con el currículo actual

🔥 Trabajo crítico — completar el contenido pedagógico

📝 Contenido pedagógico

🔄 Superficies pendientes de migración

📱 mobile/src/data/classes.js — generado desde classes/**/README.md (232 clases en 9 partes) y consumido por la UI Android
🌐 site/ — regenerado contra el currículo v3.0.0 (scripts/generate_site_curriculum.py)
📄 docs/pdfs/classes/ y docs/presentaciones/classes/ — generados los 232 PDFs y 232 PPTX por clase + 9 bundles por parte + curso-completo.pdf / curso-completo.pptx (via scripts/generate_class_assets_v3.py y scripts/generate_part_bundles.py)
🔧 scripts/generate_class_assets_v3.py ya recorre la estructura anidada del currículo (los scripts viejos generate_class_docs.py / generate_class_assets.py quedan obsoletos)

✅ Verificación de calidad pedagógica

🤖 Script de CI que falle si una clase tiene notebook.ipynb con menos de N celdas reales
🔗 Script de CI que verifique que cada clase referencia un dataset existente
🧠 Quizzes interactivos pre/post lección como parte del estándar de cada clase

⏱️ Corto plazo — mejoras al núcleo existente

🧪 Laboratorio

📊 Indicador de progreso por clase en el sidebar (con cobertura de las 232 clases)
🌲 Navegación jerárquica (parte → clase) en lugar de lista plana
📥 Soporte para importar notebooks .ipynb externos
🌓 Modo oscuro / claro configurable desde la interfaz

🖥️ App de escritorio Windows (PySide6 nativo)

🎨 Icono personalizado (.ico) para el ejecutable y el instalador
🖼️ Modo quiosco (pantalla completa sin barra de menú)
🔏 Versión firmada digitalmente (para eliminar alertas de SmartScreen)
📦 Instalador Inno Setup PythonDSProgram_Setup_v3.8.0.exe (181 MB) publicado en release v3.8.0 además del ZIP portable. Pendiente firmar el binario con un certificado de code-signing (sin firma SmartScreen muestra warning la primera vez).

🔐 Seguridad y operación

🚦 Rate limiting básico en el motor de ejecución (por sesión)
📋 Log estructurado de ejecuciones para auditoría docente
🎭 Opción de modo demo (sin guardado de notebooks)

🎯 Mediano plazo — nuevas capacidades

🏗️ Plataforma

🔑 Autenticación básica opcional (PIN por clase o por cohorte)
💾 Exportación de notebooks guardados a .ipynb
📈 Panel de resumen de progreso por alumno (para el docente) con métricas a nivel de las 9 partes
🌍 Soporte multi-idioma (inglés como segunda lengua de la UI)

📱 App Android (post-migración de contenido)

🚀 Publicación en APK release (firmado) para distribución directa
🔄 Seguimiento de progreso con sincronización local
📴 Modo offline completo (sin Google Colab como dependencia para ver código)

🌠 Largo plazo — evolución del producto

👥 Multiusuario y red

🌐 Modo servidor local de aula (múltiples alumnos en la misma red WiFi)
🔐 Autenticación real (OAuth básico) para entornos compartidos
📊 Dashboard de clase para el instructor con estado de alumnos

🤖 IA integrada

🦙 Asistente local de consulta pedagógica (vía Ollama/modelo local)
💡 Sugerencias automáticas de corrección en ejercicios
⚡ Generación asistida de nuevos ejercicios por clase a partir del scaffold

📦 Distribución

🍎 Paquete de instalación para macOS (PySide6 corre nativo en macOS — empaquetar con PyInstaller + .app)
🐧 Instalador para Linux (PySide6 nativo + AppImage o .deb)
🐳 Imagen Docker pre-construida publicada en Docker Hub

🚫 Lo que NO es parte del roadmap

❌ conversión a SaaS con hosting externo (sale del scope de herramienta docente local);
❌ soporte para múltiples lenguajes de programación en el runner (el foco es Python);
❌ integración con LMS (Moodle, Canvas) sin un contrato específico que lo justifique;
❌ versión cloud con datos de alumnos en servidor externo sin acuerdo de privacidad.

💬 Cómo influir en el roadmap

📨 abre un issue describiendo la necesidad y el contexto educativo que la justifica;
🎯 las mejoras con casos de uso reales (cohortes específicas, problemas documentados) tienen prioridad;
🤝 las contribuciones de código son bienvenidas — ver CONTRIBUTING.md.

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🔥 Trabajo crítico — completar el contenido pedagógico

📝 Contenido pedagógico

🔄 Superficies pendientes de migración

✅ Verificación de calidad pedagógica

⏱️ Corto plazo — mejoras al núcleo existente

🧪 Laboratorio

🖥️ App de escritorio Windows (PySide6 nativo)

🔐 Seguridad y operación

🎯 Mediano plazo — nuevas capacidades

🏗️ Plataforma

📱 App Android (post-migración de contenido)

🌠 Largo plazo — evolución del producto

👥 Multiusuario y red

🤖 IA integrada

📦 Distribución

🚫 Lo que NO es parte del roadmap

💬 Cómo influir en el roadmap