El ADN de la Música: Decodificando Partituras a través de Object-Centric Process Mining

[Oportunidad de Publicación Científica Internacional]

¿Es posible analizar una sinfonía como si fuera un proceso? En el Process Mining tradicional estamos limitados a analizar un solo "caso" a la vez, pero la música es multidimensional: notas, compases e instrumentos interactúan simultáneamente. En este proyecto "out-of-the-box", aplicaremos Object-Centric Process Mining (OCPM) para modelar estructuralmente partituras y música. Nuestro desafío será convertir automáticamente mediante Python formatos de partitura al estándar OCEL (Object-Centric Event Log) y construir un dashboard interactivo para analizar estas obras. El objetivo final es validar esta conceptualización visualmente y co-escribir un artículo para una publicación científica internacional.

Perfil y conocimientos esperados:
- Conocimientos en Process Mining: REQUISITO.
- Conocimientos de lectura de partituras y música: REQUISITO
- Curso "Celonis Fundamentals Course" de Celonis Academy: Deseable, pero NO imprescindible.
- Módulo "Celonis Build an Object-Centric Data Model" de Celonis Academy: Deseable, pero NO imprescindible.
- Motivación para programar conversiones de datos en Python.