Material Detail

Description: o Overview: El recurso "A Business Analyst’s Introduction to Business Analytics (Second Edition)" aborda la aplicación práctica del análisis de negocio mediante la programación en R, con un énfasis en la inferencia bayesiana visual y accesible. Su objetivo es capacitar a los analistas de negocio en la unificación de la narrativa empresarial, los modelos matemáticos y el código para extraer insights de los datos. Este material está orientado al perfil profesional de Business Analyst (2). En MERLOT, bajo la disciplina "Science and Technology / Information Technology", la subdisciplina más adecuada es Data and Information Management, dado su enfoque en el análisis, gestión e interpretación de datos para la toma de decisiones empresariales. o Tema: Aplicación práctica del análisis de negocio (Business Analytics) mediante la programación en R, con énfasis en la inferencia bayesiana, para unificar narrativa empresarial, modelos matemáticos y código, y extraer insights de datos. Orientado al perfil de Business Analyst y la subdisciplina MERLOT Data and Information Management. o Tipos de formato de materiales: El recurso principal es un libro online (página web) estructurado en 25 capítulos. Incluye: Images/graphics (visualizaciones mencionadas en el texto), Video (uno por capítulo, alojados en YouTube), y Links to related material (a YouTube, GitHub para el paquete causact, Amazon para la versión impresa, Posit Cloud). El texto online incluye fragmentos de código R. El autor es Adam Fleischhacker y el recurso se aloja en https://causact.com/ con licencia CC BY-NC-ND 4.0. Type of Material: Open (Access) Textbook Technical Requirements: Para el uso completo del recurso se requiere: conexión a Internet (para acceder al libro online en https://causact.com/, vídeos de YouTube y descarga de software); un navegador web actualizado; y el siguiente software instalado localmente: el lenguaje de programación R, RStudio IDE, los paquetes de R tidyverse y causact. La instalación de causact puede implicar la instalación de Python y ciertas dependencias como numpyro. Alternativamente, el autor menciona el uso de Posit Cloud, que permitiría ejecutar el código en un entorno cloud con solo un navegador e internet. Learning Goal(s): Al utilizar este recurso, un estudiante del grado de Ingeniería Informática adquirirá los siguientes conocimientos y competencias: o Comprensión de los principios del Business Analytics y su aplicación en la resolución de problemas de negocio. o Capacidad para utilizar el lenguaje de programación R y el entorno RStudio para el análisis de datos. o Dominio de técnicas de manipulación de datos y visualización utilizando el paquete tidyverse. o Introducción a los conceptos y aplicación de la inferencia bayesiana computacional en contextos empresariales mediante el paquete causact. o Habilidad para traducir escenarios de negocio del mundo real en representaciones matemáticas y computacionales que generen insights accionables. o Fortalecimiento de la capacidad para tomar decisiones y proponer acciones basadas en el análisis de datos. Recommended Use(s): Este recurso puede usarse en Econometría como material complementario para aplicar los conceptos teóricos a casos prácticos de negocio usando R. Serviría para que los estudiantes desarrollen proyectos de análisis de datos, desde la manipulación hasta la inferencia y la toma de decisiones. Target Student Population: La población estudiantil objetivo para este recurso incluye: o College Upper Division: Estudiantes de los últimos cursos de grados cuyas titulaciones ya posean una base estadística o cuantitativa. o Graduate School: Estudiantes de máster o postgrado en áreas de Business Analytics, Data Science, o MBA con especialización en análisis. o Professional: Profesionales y Business Analysts en activo que deseen adquirir o mejorar sus habilidades en análisis de datos con R y técnicas bayesianas. Prerequisite Knowledge: Si bien el libro se presenta como accesible para principiantes en analítica y asume no conocimiento previo de software específico, para un aprovechamiento óptimo se recomienda que el estudiante posea: o Conocimientos Fundamentales de Estadística: Comprensión de conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial (el libro menciona "If you have taken a stats course, you will benefit"). o Comprensión Básica del Contexto Empresarial: Nociones sobre problemas y toma de decisiones en el ámbito de los negocios. o Habilidades Analíticas y de Resolución de Problemas: Disposición para el pensamiento lógico y estructurado. o No se requiere experiencia previa en programación con R, ya que el libro introduce estas herramientas, pero una familiaridad general con conceptos de programación podría facilitar el aprendizaje del código. Evaluations and Observations Quality of Content: Lista Fortalezas de la calidad del contenido: o Validez y Actualidad: Introduce herramientas modernas como R, tidyverse y el paquete causact para inferencia bayesiana, reflejando enfoques actuales en Business Analytics. El uso de numpyro a través de causact sugiere una base computacional eficiente y actualizada. o Significancia Educativa: Enseña conceptos cruciales como la unificación de narrativa, matemáticas y código, fundamentales para un Business Analyst moderno. Aborda la manipulación y visualización de datos, y la inferencia bayesiana, que son temas valiosos y a menudo considerados complejos, presentándolos de forma accesible. o Relevancia Curricular: Cubre material que puede ser un excelente complemento práctico para asignaturas de estadística, métodos cuantitativos o incluso introducciones a la ciencia de datos en un plan de estudios de GII+ADE, y sirve como base para temas más avanzados en analítica. o Consistencia y Recursos Adicionales: El contenido parece seguir un flujo lógico a través de sus 25 capítulos, con código reproducible y vídeos de acompañamiento que aportan consistencia. Los enlaces a GitHub para el paquete causact y a la documentación de R/tidyverse son apropiados. Lista Preocupaciones de la calidad del contenido: o Curva de Aprendizaje para Principiantes: Aunque se posiciona como una introducción, la inclusión de inferencia bayesiana computacional y el uso de un paquete especializado como causact (que interactúa con Python/numpyro) podría presentar una curva de aprendizaje pronunciada para estudiantes sin una base estadística o de programación previa, a pesar de la afirmación del autor sobre la accesibilidad. o Dependencia de Herramientas Específicas: La fuerte dependencia del paquete causact podría ser una preocupación si dicho paquete no cuenta con un amplio soporte comunitario o mantenimiento a largo plazo, lo que afectaría la perdurabilidad del contenido práctico del libro. o Profundidad de los Fundamentos Matemáticos: Al priorizar el flujo entre la narrativa y el código, y colocar "menos énfasis en las complejidades técnicas", algunos estudiantes podrían necesitar material complementario para profundizar en los fundamentos matemáticos de la inferencia bayesiana si desean una comprensión más teórica. Potential Effectiveness as a Teaching/Learning Tool: Lista Fortalezas de la efectividad del recurso como una herramienta de aprendizaje: o Enfoque Multimodal: La combinación de texto online, código R ejecutable y vídeos de acompañamiento para cada capítulo se adapta a diversos estilos de aprendizaje y puede mejorar la comprensión de conceptos complejos. o Aprendizaje Activo y Aplicado: El énfasis en "codificar junto con el libro" y la inclusión de código para reproducir resultados fomenta un aprendizaje activo y práctico, crucial para estudiantes de ingeniería y ADE. o Motivación y Relevancia: El enfoque en unificar "narrativa, matemáticas y código" para resolver problemas de negocio del mundo real y "asombrar a los stakeholders con insights" puede ser altamente motivador y relevante para los estudiantes. o Claridad y Organización: La estructura en 25 capítulos cortos sugiere un flujo organizado. La promesa de un "enfoque no intimidante y gentil" hacia la inferencia bayesiana puede facilitar el aprendizaje de temas avanzados. o Interactividad Implícita: Aunque no tenga quizzes interactivos incrustados, la naturaleza del aprendizaje de la programación en R y la experimentación con el código y el paquete causact ofrecen un alto grado de interactividad. Lista Preocupaciones de la efectividad del recurso como una herramienta de aprendizaje: o Requisitos de Autonomía del Estudiante: El formato de libro online con vídeos y código, aunque práctico, puede requerir un alto grado de autonomía, autodisciplina y habilidades de resolución de problemas por parte del estudiante, especialmente si surgen dificultades con la instalación del software o la depuración del código. o Ausencia de Evaluación Formativa Integrada: La introducción no menciona la inclusión de quizzes o ejercicios con feedback inmediato dentro de la plataforma web del libro. Esto podría ser una carencia para estudiantes que se benefician de la evaluación formativa para consolidar su aprendizaje. o Navegación entre Componentes: El tener que moverse entre el texto web, el entorno RStudio local (o Posit Cloud) y los vídeos de YouTube podría, para algunos usuarios, fragmentar la experiencia de aprendizaje si no se gestiona bien. Ease of Use: Lista Fortalezas de la facilidad de uso del recurso: o Acceso Online: Al estar disponible como un libro online en https://causact.com/, es accesible desde cualquier dispositivo con navegador e internet. o Estructura Clara: La división en 25 capítulos sugiere una estructura navegable, y es de esperar una tabla de contenidos o similar para facilitar la orientación. o Código Copiable: La posibilidad de copiar y pegar el código directamente del texto online simplifica enormemente su uso y reduce errores de transcripción. o Vídeos de Apoyo: Los vídeos en YouTube pueden ofrecer una ayuda visual y explicaciones adicionales que faciliten la comprensión del contenido de cada capítulo. o Alternativa Cloud: La mención de Posit Cloud como opción para ejecutar el código sin instalaciones locales reduce significativamente las barreras técnicas de entrada para muchos usuarios. o Instrucciones de Instalación: Se indica que la información para la instalación del paquete causact y sus dependencias se proporciona en capítulos posteriores y en GitHub, lo que sugiere que hay ayuda para este proceso. Lista Preocupaciones de la facilidad de uso del recurso: o Proceso de Instalación de Software: A pesar de que el autor describe el proceso de instalación de causact y sus dependencias de Python como "típicamente muy suave", este paso podría suponer un desafío para estudiantes con menos experiencia técnica o en entornos con restricciones de instalación de software, incluso con instrucciones. o Navegación y Diseño del Sitio Web: La facilidad de uso dependerá en gran medida del diseño y la navegabilidad del sitio web https://causact.com/. Si no cuenta con una buena función de búsqueda interna o una estructura de navegación intuitiva, los usuarios podrían tener dificultades para localizar información específica entre los 25 capítulos. (Este punto requeriría la revisión directa del sitio web por tu parte). o Gestión de Múltiples Recursos: La necesidad de interactuar con el libro web, un entorno R/RStudio (local o cloud) y vídeos en YouTube podría requerir que el usuario gestione múltiples ventanas o plataformas, lo que podría ser menos fluido para algunos.