Profesor: Naim Bro (naim.bro.k [at] uai.cl
)
Ayudante: Martín Castillo (martincastillo [at] alumnos.uai.cl
)
Escuela: Universidad Adolfo Ibáñez, 2025
Horario de oficina: Oficina 260-A (coordinar por mail previamente)
(Recursos actualizados semanalmente)
Objetivos de aprendizaje: El alumno debe ser capaz de argumentar la importancia de los datos en el contexto actual, los principales efectos en el desarrollo de los negocios y cómo la tecnología ha ayudado en su aplicación. Además, debe entender los desafíos éticos, técnicos y estratégicos que la era de los datos impone y la importancia de poder leer, entender y argumentar con datos.
Objetivos de aprendizaje: En esta sesión el alumno debe ser capaz de describir los datos de una base de datos (tabla) utilizando estadísticos descriptivos básicos (medidas de posición) y gráficos simples. El alumno debe familiarizarse con Microsoft Excel y aplicar los estadísticos básicos y tabla dinámica para describir a los compañeros de clase usando los datos de la encuesta aplicada en la primera clase del curso.
Objetivos de aprendizaje: Se espera que al final de la sesión, el alumno pueda utilizar Google Colab para R para cargar una base de datos, describir las variables que la comprenden y usar dplyr
para hacer un análisis exploratorio básico sin gráficos. Esto incluye aplicar filter
, select
, mutate
, group_by
y summarise
para aislar variables de interés y crear tablas de resumen. Esta sesión cubre los contenidos del Capítulo 2 del apunte de R del curso.
character
, numeric
(real/decimal), integer
, logical
data frame
como contenedor de variablesdplyr
%>%
+ funcionesglimpse()
, dim()
, distinct()
, count()
filter()
y select()
con operaciones lógicasmutate()
con operaciones numéricas y funciones básicasObjetivos de aprendizaje: En esta sesión el alumno debe ser capaz de resolver un problema de negocios utilizando estadísticos simples y gráficos.
Objetivos de aprendizaje: El alumno debe ser capaz de realizar análisis multivariado usando la tabla pivote como herramienta de selección y agrupación de datos. Además, debe realizar análisis descriptivo y comparativo de variables mediante el uso de tablas de resumen y gráficos.
dplyr
con filter
, select
, arrange
, summarize
, mutate
y group_by
Objetivos de aprendizaje: Generar tablas de resumen en R para abordar un problema de negocios utilizando una base de datos de gran escala. Esta sesión usa los contenidos descritos en el Capítulo 2 del apunte de R del curso.
dplyr
con filter
, select
, arrange
, summarize
, mutate
y group_by
Objetivos de aprendizaje: Construir gráficos de tipo histograma, boxplot, barra, línea y scatter usando la gramática de grafos de ggplot2. Identificar los formatos en que deben estar las tablas de datos para generar los gráficos que corresponden, y saber ajustar los formatos para poder hacerlo. Esta sesión cubre los contenidos del Capítulo 3 del apunte de R del curso.
Objetivos de aprendizaje: Generar gráficos que resuman estadísticos simples en R para responder un problema de negocios en una base de datos grande. Esta sesión usa los contenidos descritos en el Capítulo 3 del apunte de R del curso.
En esta clase se desarrollará un análisis exploratorio de la base de datos vgsales
usando R/Tidyverse para responder una pregunta de negocios. Se espera que el alumno pueda usar geom_histogram
, geom_col
, geom_scatter
, y geom_line
para generar gráficos que resuman información relevante.
Objetivos de aprendizaje: Generar gráficos que resuman estadísticos simples en R para responder un problema de negocios en una base de datos grande. Esta sesión usa los contenidos descritos en el Capítulo 3 del apunte de R del curso.
Se realizará un análisis exploratorio de la base de datos vgsales
usando R/Tidyverse para responder una pregunta de negocios. Se espera que el alumno utilice geom_histogram
, geom_col
, geom_scatter
y geom_line
para resumir información.
En esta prueba los alumnos deberán demostrar dominio de los contenidos vistos en las sesiones 12, 13 y 14.
La evaluación del curso se compone de los siguientes elementos: