Es una herramienta que opera por lenguaje de programación libre para análisis estadístico y gráficos, ampliamente utilizado en investigación y ciencia de datos por su robustez y extensibilidad.
Por medio de esta herramienta puedes realizar las siguientes actividades de aprendizaje y/o evaluación:
Análisis exploratorio de datos: Tus estudiantes pueden cargar un conjunto de datos y realizar un análisis exploratorio, incluyendo estadísticas descriptivas, visualización de distribuciones y detección de valores atípicos. Esto les permite comprender la estructura y características de los datos antes de aplicar técnicas avanzadas.
Regresión lineal simple y múltiple: Tus estudiantes pueden aplicar modelos de regresión lineal para predecir variables dependientes utilizando uno o más predictores. Esto les permite interpretar los coeficientes y evaluar el ajuste del modelo.
Series temporales: Tus estudiantes pueden desarrollar análisis de series temporales, incluyendo descomposición, suavizamiento y modelos ARIMA. Esto les permite predecir tendencias futuras basadas en datos históricos.
Minería de texto: Tus estudiantes pueden desarrollar análisis de datos textuales, incluyendo tokenización, eliminación de stop words y creación de nubes de palabras. Esto les permite extraer y visualizar información de grandes volúmenes de texto.
Visualización de datos avanzada: Tus estudiantes pueden crear gráficos avanzados como mapas de calor, gráficos de dispersión con líneas de tendencia y gráficos interactivos usando paquetes como ggplot2. Esto les permite mejorar la capacidad de comunicar hallazgos mediante visualizaciones efectivas.
Al utilizar esta herramienta podrías promover en tus estudiantes algunas de las siguientes competencias digitales transversales PUCV (DigComp 2.2):
Información y alfabetización en datos: 1.1 Navegar, buscar y filtrar datos, información y contenidos digitales, 1.2 Evaluar datos, información y contenidos digitales.
Comunicación y colaboración: 2.1 Interacción mediante tecnologías digitales.
Creación de contenidos digitales: 3.1 Desarrollo de contenidos.
Seguridad en la red: 4.1 Protección de dispositivos, 4.2 Protección datos personales y privacidad.
Resolución de problemas: 5.2 Identificación de necesidades y respuestas tecnológicas.