Investigación Aplicada e Innovación
Proceso formativo que otorga las herramientas para resolver un determinado problema o planteamiento específico, enfocándose en la búsqueda y consolidación del conocimiento para su aplicación directa a los problemas de la sociedad o el sector productivo.
INFORMACIÓN GENERAL
INFORMACIÓN ACADÉMICA
Utilizar herramientas y métodos para formular, ejecutar y transferir un proyecto de investigación aplicada e innovación.
| Resultados de Aprendizaje | Indicadores de Logro |
| Aplicar técnicas de manipulación de datos en R para preparar la información previo al análisis | - Categoriza los tipos de datos y estructuras de datos en R (vectores, matrices, listas y data frames), para preparar la información para el análisis.
- Construye subconjuntos de datos relevantes, utilizando funciones para seleccionar, filtrar y ordenar datos en R. - Construye nuevas variables mediante transformaciones y agregaciones. |
| Analizar datos de forma descriptiva para identificar patrones y tendencias | - Identifica patrones y tendencias en los datos, utilizando medidas de tendencia central, dispersión y posición.
- Interpreta los resultados de los análisis descriptivos para identificar patrones y tendencias en los datos. - Construye visualizaciones como histogramas, diagramas de dispersión y gráficos de barra, ajustando atributos estéticos (colores, títulos, etiquetas), para representar de forma precisa la distribución de los datos y la relación entre variables. - Interpreta las visualizaciones generadas para comunicar resultados a diferentes tipos de público. |
En el contexto de un constante avance tecnológico que promueve la generación de grandes volúmenes de datos, la capacidad de analizarlos se ha convertido en una habilidad crucial. El dominio de herramientas estadísticas y computacionales es indispensable. Este curso de Análisis descriptivo con R está destinado a capacitar a docentes en el uso eficiente de R, un lenguaje de programación y entorno de software libre y gratuito para análisis estadístico y gráfico, permitiéndoles integrar estas competencias en sus prácticas pedagógicas y en sus propios trabajos de investigación.
Este curso proporciona las bases teóricas y prácticas necesarias para que los docentes manejen los datos de manera competente y desarrollen una capacidad crítica para interpretar y presentar los resultados estadísticos. La capacidad crítica se refleja en la habilidad para:
- Evaluar la calidad y pertinencia de los datos.
- Seleccionar y aplicar adecuadamente técnicas de análisis estadístico.
- Interpretar los resultados de manera contextualizada y significativa.
- Comunicar los hallazgos de manera clara y efectiva.
El desarrollo de este curso se enmarca en uno de los mecanismos de fomento para la realización de actividades e iniciativas de I+D+i+TT al interior de la institución, en este caso formación.
Estos mecanismos se insertan en la Política de Investigación Aplicada e Innovación de Duoc UC, actualizada en abril de 2022, y que tiene como objetivo entregar lineamientos institucionales y transversales para el desarrollo de la investigación aplicada, innovación y transferencia.
El propósito del curso de Estadística Descriptiva con R es capacitar a los docentes para utilizar herramientas y métodos estadísticos en R, con el fin de ejecutar y transferir proyectos de investigación aplicada e innovación. Este curso busca que los participantes desarrollen habilidades técnicas y conocimientos teóricos necesarios para manejar y analizar datos de manera competente, permitiéndoles descubrir patrones, tendencias y anomalías que son críticos para la toma de decisiones basada en evidencia.
A lo largo del curso, se empleará una metodología que integra principios teóricos con aplicaciones prácticas intensivas. Los docentes aplicarán estos conocimientos en proyectos reales y estudios de caso que simulan situaciones comunes en la investigación y la industria.
Esta actividad formativa se realizará a través del Ambiente Virtual de Aprendizaje (AVA) en modalidad virtual-asincrónica, incluyendo múltiples entregables que permitirán a los participantes recibir retroalimentación continua y efectiva por parte del facilitador.
Para el desarrollo del curso debe considerarse un/a relator/a que guíe y responda consultas específicas de los/as estudiantes. También, se espera que la persona a cargo realice 2 sesiones sincrónicas para resolver dudas. Una sesión intermedia y una sesión previa a la entrega del trabajo final.
Cada una de las experiencias de aprendizaje (activas, significativas y contextualizadas) fortalecerán el protagonismo de los y las participantes, promoviendo su involucramiento activo. El énfasis estará en la vinculación de los aprendizajes con la reflexión y la aplicación a la investigación aplicada e innovación.
Secuencia Didáctica y Progresión de Aprendizajes
- Introducción a R y RStudio:
- Actividad: Cápsulas de video sobre la descarga, instalación y uso de la interfaz de RStudio.
- Retroalimentación: Retroalimentación a través de cápsulas
- Tipos de Datos y Estructuras en R:
- Actividad: Videos y ejercicios prácticos sobre vectores, matrices, listas y data frames.
- Retroalimentación: Retroalimentación a través de cápsulas
- Importación y Exportación de Datos:
- Actividad: Tutoriales y actividades prácticas sobre cómo importar y exportar datos en diferentes formatos.
- Retroalimentación: Retroalimentación a través de cápsulas
- Manipulación y Limpieza de Datos:
- Actividad: Ejercicios prácticos y casos de estudio utilizando la librería dplyr.
- Retroalimentación: Retroalimentación a través de cápsulas
EVALUACIÓN EA1: 30%
- Importación de datos
- Describir estructuras de datos en R
- Seleccionar, filtrar, ordenar
- Crear variables.
- Análisis Descriptivo:
- Actividad: Videos y actividades sobre medidas de tendencia central y dispersión.
- Entrega: Ejercicio de cálculo e interpretación de estadísticas descriptivas
- Retroalimentación: Retroalimentación a través de cápsulas
- Visualización de Datos:
- Actividad: Tutoriales sobre la creación de gráficos básicos y avanzados con ggplot2.
- Entrega: Proyecto de visualización de datos con un conjunto de datos proporcionado
- Retroalimentación: Retroalimentación a través de cápsulas
EVALUACIÓN EA2: 30%
- Calcular medidas de tendencia central y dispersión
- Interpretar resultados de la estadística descriptiva
- Realizar un gráfico de barras agrupadas
- Realizar un gráfico de cajas entre dos variables
- Interpretar los resultados de la visualización
- Proyecto Final Integrador:
- Actividad: Aplicación de todos los conocimientos adquiridos en un proyecto de investigación aplicada.
- Entrega: Proyecto final que incluye análisis y visualización de datos, con un informe detallado.
- Retroalimentación: Evaluación completa del proyecto con retroalimentación integral del facilitador.
EVALUACIÓN FINAL: 40%
- Limpiar una base de datos.
- Calcular estadísticos descriptivos de las variables.
- Graficar distribuciones de variables.
- Interpretar resultados.
Recursos de Aprendizaje:
- Videos instructivos (cápsulas de contenido)
- Videos de resolución de ejercicios (cápsulas opcionales)
- Lecturas complementarias
- Foros de discusión y sesiones de retroalimentación
Estructura del Curso y Experiencias de Aprendizaje:
- Comprender el manejo básico de R para preparar y analizar datos
-
- Duración: 1 Hora
- Descripción: Introducción a R y RStudio
- Tipos de datos y estructuras de datos (vectores, matrices, listas, data frames).
- Importación de datos
- Aplicar técnicas de manipulación de datos en R para mejorar la calidad del análisis
-
- Duración: 1.5 Horas
- Descripción: Introducción a la manipulación de datos en R:
- Uso de dplyr para filtrado, selección, agrupación y resumen de datos.
- Combinación de conjuntos de datos.
- Realizar análisis descriptivo en R para identificar patrones y tendencias en los datos
-
- Duración: 1 Hora
- Descripción:
- Medidas de dispersión y tendencia central.
- Estadística descriptiva bivariada.
- Comunicar resultados de análisis descriptivo con visualizaciones en R, para presentar información de forma clara y efectiva
- Duración: 1.5 Horas
- Descripción: Introducción a la visualización de datos con ggplot2
- Gramática de gráficos de ggplot2.
- Gráficos univariados.
Gráficos avanzados bivariados.
La evaluación del taller se conformará tanto de evaluaciones formativas como sumativas.
Evaluaciones formativas:
Se realizará una actividad formativa para cada indicador de logro. La evaluación contará con retroalimentación automática a través de un video.
Evaluaciones sumativas:
El participante deberá demostrar el logro del aprendizaje en 3 situaciones evaluativas sumativas con retroalimentación del facilitador.
Los porcentajes de cada una de las evaluaciones son:
- Evaluación EA1: 30%
- Evaluación EA2: 30%
- Evaluación final: 40%
Los requisitos de aprobación del taller Estadística descriptiva con R son los declarados a continuación:
- Entrega de todas las evaluaciones formativas
- Obtener una calificación final igual o superior a 4.0 (En escala de 1 a 7).
BIBLIOGRAFÍA
- R Development Team (2000). Introducción a R. Disponible en https://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf
- Introducción a dplyr. Disponible en https://dplyr.tidyverse.org/articles/dplyr.html
- Barrendero, JR. Una breve Introducción a ggplot2. Disponible en https://verso.mat.uam.es/~joser.berrendero/R/introggplot2.html
FORMULARIO DE INSCRIPCIÓN
Proceso de inscripción cerrado
