Curso Introducción a la Ciencia de Datos

Introduccion a la ciencia de datos

Presentación del curso y motivación

El curso “Introducción a la Ciencia de Datos” es la puerta de entrada a uno de los campos más apasionantes, transformadores y estratégicos del siglo XXI. Dirigido a estudiantes que inician su camino en esta disciplina, el curso no requiere conocimientos previos de programación ni matemáticas avanzadas. Por el contrario, está diseñado para despertar la curiosidad, generar entusiasmo y brindar una comprensión clara, accesible y motivadora sobre el impacto real que la ciencia de datos puede tener en el mundo. Desde la predicción del clima hasta el análisis de redes sociales, pasando por la mejora de la atención médica, la eficiencia en el transporte o la toma de decisiones inteligentes en negocios, la ciencia de datos está presente en casi todos los aspectos de nuestra vida. Este curso busca maravillar a los estudiantes con ejemplos concretos, soluciones inspiradoras y herramientas visuales que les permitan ver, desde el primer día, el poder que tiene esta disciplina para transformar realidades y generar conocimiento a partir de los datos.

Objetivos del curso

Comprender los fundamentos conceptuales de la ciencia de datos y su rol en la sociedad contemporánea.
Explorar, sin barreras técnicas, las etapas clave del ciclo de vida de los datos: recolección, limpieza, visualización, modelado y comunicación.
Conocer aplicaciones reales en diversas áreas como salud, medio ambiente, educación, negocios, justicia, sostenibilidad, y más.
Desarrollar la capacidad crítica para identificar problemas donde los datos pueden ser parte de la solución.
Motivar el aprendizaje autónomo, la creatividad y el deseo de profundizar en herramientas técnicas en cursos posteriores.

Metodología del curso

La metodología de este curso está basada en el aprendizaje exploratorio, activo y guiado por el asombro. A través de estudios de caso, dinámicas participativas, juegos de datos, visualizaciones interactivas, simulaciones y herramientas de análisis accesibles, los estudiantes vivirán experiencias que les permitan pensar como científicos de datos desde el inicio, incluso sin escribir una sola línea de código. Se privilegiará el uso de herramientas visuales y plataformas intuitivas (como Power BI, Tableau, Google Sheets, Datawrapper, Python Profiling o Alteryx en su modo visual), con sesiones en las que los estudiantes puedan analizar datos reales, construir reportes, interpretar gráficas y discutir implicaciones sociales, éticas y profesionales del trabajo con datos.

El curso se apoya en exposiciones breves, videos explicativos, conversaciones guiadas y trabajo colaborativo. Se promoverán ejercicios que estimulen la curiosidad, el pensamiento crítico y la conciencia del potencial transformador de los datos en la toma de decisiones informadas.

Proyecto final y feria de ciencia de datos

Como culminación del proceso formativo, al final del curso los estudiantes desarrollarán un proyecto grupal integrador, en el que deberán diseñar, ejecutar y analizar un experimento original que combine sensado físico, recolección rigurosa de datos y técnicas avanzadas de análisis y modelado. Este proyecto representa una oportunidad para aplicar de forma creativa e independiente los conocimientos adquiridos a lo largo del semestre, enfrentándose a un problema abierto que requiere pensamiento crítico, autonomía y colaboración efectiva. Los proyectos serán presentados públicamente en la Feria de Proyectos de Ciencia de Datos, un espacio institucional de socialización académica donde los estudiantes podrán compartir sus resultados con sus compañeros, docentes e invitados. Algunos proyectos también podrán ser seleccionados para participar en la Feria de Ciencias de la Universidad, ampliando el alcance del trabajo y fomentando la apropiación social del conocimiento generado. Este cierre busca reforzar las competencias de comunicación científica, el trabajo interdisciplinario y el compromiso con la calidad en todas las etapas del ciclo de análisis de datos.

Materiales y prácticas

Algunos materiales y guías para el curso las pueden encontrar en las siguientes secciones.