Curso: Descripción y Visualización de Datos

Clases

1. Introducción a la visualización de datos (04-08-2025)
   • Introducción al curso e información administrativa
   • Evolución tecnológica y datos
   • Cadena de valor de los datos
   • Los datos en un contexto de negocios
   • Razonamiento cuantitativo
   • Slides
   • Quizz para conocernos: Google form (respuestas)
2. Caso: Describiendo a mis compañeros de clase (11-08-2025)
   • Contexto: Cómo describir características de una población
   • Medidas de tendencia central: Media, mediana, moda
   • Medidas de dispersión: rango, varianza, desviación estándar
   • Ejercicios prácticos en Excel
   • Encuesta tendencia central (vista encuestador)
   • Slides
   • Datos
   • Quiz tendencia central
3. Introducción a R para análisis de datos (18-08-2025)
   • ¿Qué es un lenguaje de programación?
   • Introducción a R como lenguaje para análisis de datos
   • Tipos básicos de variables en R: character, numeric (real/decimal), integer, logical
   • El data frame como contenedor de variables
   • Slides
   • Ejercicios R base
   • Ejercicios R loops y funciones
   • Ejercicio para la casa: link
4. Introducción a dplyr (1) (25-08-2025)
   • Introducción a dplyr como plataforma para análisis de datos
   • Funciones %>%, filter(), select() y mutate()
   • Tutorial, puntos 2.1 a 2.9
   • Ejercicios primer bloque: link, solución
   • Tarea para la casa: link
5. Introducción a dplyr (2) (01-09-2025)
   • Contexto: Fuga de clientes y el uso de datos para identificarlos.
   • Métodos group_by() y summarise()
   • Slides
   • Tutorial, puntos 2.10 y 2.11
   • Demo
   • Base de datos ACME (descargar como csv)
   • Datos
   • Tarea para la casa: link, solución
6. Prueba 1 (08-09-2025)
   • Guía
   • Prueba: link, solución
7. Introducción a la gramática de grafos con ggplot2 (22-09-2025)
   • Demo lluvias
   • Ejercicios simples ggplot (link, solución)
   • Ejercicios segundo bloque
   • Tutorial de R (hasta punto 3)
8. Caso de estdudio, ¿Cómo se comparan los vinos Chilenos y Argentinos? (29-09-2025)
   • Demo tipos de gráficos: notebook
   • Guía de ejercicios vinos chilenos y argentinos: notebook, datos
   • Tutorial de R (punto 3)
9. Caso de estdudio, explorando la industria del cine (06-10-2025)
   • En esta clase, seguimos explorando diferentes tipos de gráficos, pero agregamos complejidad vía incorporando más de una variable
   • Presentación tipos de gráficos
   • Código tipos de gráficos
   • Graficando más de una variable con ggplot: notebook, datos
   • Tarea para la casa
   • Tutorial de R (punto 3)
10. Caso de estudio, tendencias de energía renovable en el mundo (13-10-2025)
    • En esta clase, agregamos complejidad a nuestras visualizaciones vía incorporando faceting
    • Quiz
    • Presentación eligiendo tipo de gráfico
    • Graficando tendencias de la energía renovable con faceting en ggplot: notebook, datos
    • Tarea para la casa
    • Tutorial de R (punto 3)
11. Revisión módulo 2 (20-10-2025)
    • En esta clase, agregamos complejidad a nuestras visualizaciones vía incorporando argumentos para hacer gráficos más atractivos e informativos, y usando el argumento aes dentro de las capas secundarias de ggplot
    • Manipulando aes() en capas secundarias: link
    • Autoevaluación contenidos: link, solución, datos
    • Tutorial de R (punto 3)
12. Prueba 2 (27-10-2025)
    • Guía prueba 2: link
    • Prueba 2: link, solución
13. Trabajo Práctico 1 – Exploración y generación de preguntas (03-11-2025)
    • Registro de grupos: link
    • Exploración de las encuestas CEP y sus variables: link a encuestas.
    • Identificación de variables comparables entre años.
    • Uso de IA como sparring para generar y refinar preguntas descriptivas.
    • Los grupos deben llegar a la siguiente clase con:
    • Su pregunta definida
    • Los años que van a cubrir
    • Las variables que van a usar para cada año
14. Trabajo Práctico 2 – Análisis de datos (10-11-2025)
    • Juego: Simulador de análisis CEP
    • Procesamiento y limpieza de los datos seleccionados con dplyr.
    • Construcción de las primeras visualizaciones con ggplot2.
    • Asistencia guiada y retroalimentación sobre el análisis.
15. Trabajo Práctico 3 – Elaboración del informe visual (17-11-2025)
    • Integración de texto, código y gráficos en Google Colab o RMarkdown.
    • Revisión de estrategias narrativas y visuales para comunicar resultados.
    • Ensayo de presentación final (máx. 10 min + 5 min de preguntas).
16. Presentaciones trabajo final (24-11-2025)
    • Guía
17. Prueba recuperativa (primera semana de diciembre)
    • Prueba recuperativa: link, respuestas, datos

Evaluación

La evaluación del curso se compone de los siguientes elementos:

• Vinculación con el entorno profesional (10%): Como parte del enfoque práctico del curso, se contempla una actividad de vinculación con el entorno profesional, en donde los estudiantes deberán visitar una organización seleccionada a partir de una lista que estará disponible en el mes de agosto. Esta instancia tiene por objetivo observar y participar en áreas donde convergen temáticas sociales y de negocios. Los alumnos recibirán un cuestionario de cuatro preguntas, el cual deberán entregar al profesor tras la visita.
• Prueba 1 de contenidos (30%): Evaluación individual sobre visualización básica y manipulación de datos en Excel y R.
• Prueba 2 de contenidos (30%): Evaluación individual sobre visualización avanzada y buenas prácticas en R.
• Trabajo final grupal (30%): Informe exploratorio visual de una base de datos, presentado en RMarkdown y expuesto oralmente.