Continuamos con la estructura detallada, considerando que cada semana tiene dos sesiones de 2 horas.

Mantendremos la coherencia metodológica:

  • Inicio con prompt para “Estudia y Aprende”.
  • Desarrollo técnico en Python y R.
  • Actividad aplicada.
  • Bitácora IA.
  • Cierre con el Prompt Global de Escritura Manual.

📘 GUÍA MAESTRA – SEMANA 1

Fundamentos de Estadística Aplicada y Tipos de Datos

Asignatura: Estadística Aplicada con Python y R

🎯 PROPÓSITO DE LA SEMANA

Que el estudiante:

  • Comprenda qué es estadística aplicada en ingeniería.
  • Diferencie tipos de datos y escalas de medición.
  • Identifique población, muestra y variable.
  • Cargue y explore un dataset en Python y R.
  • Inicie análisis descriptivo básico.

📅 ESTRUCTURA SEMANAL

  • Sesión 1 (2 horas) → Fundamentos conceptuales
  • Sesión 2 (2 horas) → Aplicación práctica en Python y R

🧠 SESIÓN 1 (2 HORAS)

Fundamentos conceptuales y marco aplicado

🔹 1. Inicio con “Estudia y Aprende” (20–25 minutos)

Prompt sugerido

Copiar en el GPT Estadística Aplicada – Python y R:

Actúa como profesor universitario experto en Estadística Aplicada en ingeniería. Explícame qué es estadística aplicada y cuál es su diferencia con estadística teórica. Incluye ejemplos en Ingeniería Agrícola, Civil y Agroindustrial. Explica también qué es población, muestra, parámetro, estadístico y variable.

🔎 2. Conceptos a consolidar en clase

A. ¿Qué es Estadística Aplicada?

  • Ciencia para analizar datos reales.
  • Soporte para toma de decisiones.
  • Base del modelado predictivo.

B. Elementos fundamentales

  • Población
  • Muestra
  • Variable
  • Parámetro
  • Estadístico

C. Tipos de variables

  • Cualitativas (nominal, ordinal)
  • Cuantitativas (discreta, continua)

D. Escalas de medición

  • Nominal
  • Ordinal
  • Intervalo
  • Razón

🎓 Discusión guiada

Preguntas clave:

  • ¿Puede existir análisis estadístico sin datos?
  • ¿Qué pasa si confundimos tipo de variable?
  • ¿Qué consecuencias tiene elegir mal la escala?

🧾 Bitácora IA

Los estudiantes deben registrar:

Fecha:
Tema:
Prompt usado:
Resumen de respuesta:
Qué entendí realmente:

💻 SESIÓN 2 (2 HORAS)

Aplicación práctica en Python y R

Parte 1 – Python (Google Colab)

🔹 Prompt sugerido

Actúa como analista de datos. Enséñame cómo cargar un dataset en Python usando pandas y cómo identificar tipos de variables, dimensiones del dataset y estadísticas descriptivas básicas.

🔹 Código base en Python

# Importar librerías
import pandas as pd

# Cargar dataset (ejemplo CSV)
df = pd.read_csv("archivo.csv")

# Mostrar primeras filas
df.head()

# Dimensiones
df.shape

# Tipos de datos
df.dtypes

# Estadísticas descriptivas
df.describe()

# Información general
df.info()

🔎 Actividad práctica

Cada grupo debe:

  1. Cargar un dataset asignado.

  2. Identificar:

    • Número de observaciones.
    • Número de variables.
    • Tipo de cada variable.

  3. Clasificar variables según escala.

  4. Generar resumen estadístico básico.

Parte 2 – R (Posit Cloud)

🔹 Prompt sugerido

Actúa como profesor experto en R para estadística aplicada. Muéstrame cómo cargar un dataset en R usando tidyverse y cómo identificar tipos de variables y estadísticas descriptivas básicas.

🔹 Código base en R

library(tidyverse)

# Cargar datos
df <- read.csv("archivo.csv")

# Ver primeras filas
head(df)

# Estructura
str(df)

# Resumen
summary(df)

# Dimensiones
dim(df)

🔎 Comparación Python vs R

Preguntas:

  • ¿Qué diferencias observa en la estructura?
  • ¿Cuál entorno le resulta más intuitivo?
  • ¿La interpretación estadística cambia?

📊 Mini-entregable de la Semana 1

Documento corto (máx. 2 páginas APA):

Título: Identificación y Clasificación de Variables en un Dataset de Ingeniería

Debe incluir:

  1. Descripción del dataset.
  2. Clasificación de variables.
  3. Tabla resumen descriptiva.
  4. Breve reflexión.

🧠 CIERRE COGNITIVO – Escritura Manual

Se utiliza el Prompt Global oficial del curso (según su documento institucional ).

🔹 PROMPT GLOBAL – RESUMEN PARA ESCRITURA MANUAL

Actúa como un tutor experto en Estadística Aplicada con Python y R y aprendizaje profundo. Con base en el tema que acabamos de estudiar, elabora un RESUMEN BREVE, claro y estructurado que:

  • Quepa en una sola hoja escrita a mano.
  • Incluya idea central, conceptos clave y relaciones.
  • Contenga un ejemplo aplicado a ingeniería.
  • No sea copia literal.
  • Esté pensado para escritura manual reflexiva.

Finaliza con una frase breve que ayude al estudiante a reflexionar qué aprendió realmente.

🎯 RESULTADO ESPERADO DE LA SEMANA

El estudiante debe poder responder sin ayuda:

  • ¿Qué tipo de variable estoy analizando?
  • ¿Qué escala tiene?
  • ¿Qué estadísticos son apropiados?
  • ¿Qué significa describir datos antes de modelar?