📘 Clase 2 – Fundamentos del Dato y Pensamiento Computacional
🧾 1. Dato, Información e Insight
Concepto | Definición | Ejemplo |
---|---|---|
Dato | Hecho o cifra sin procesar, sin significado. | 25, 33, 46 (edades sin contexto) |
Información | Datos procesados y organizados que dan sentido. | Ventas del último mes por categoría |
Insight | Comprensión profunda derivada del análisis. | Ventas aumentan por promociones o estacionalidad |
👉 Dato = materia prima del conocimiento.
🔢 2. Tipos de datos
Tipo | Descripción | Ejemplo |
---|---|---|
Cuantitativos | Representan cantidades numéricas. | Precio, edad, peso |
Cualitativos | Representan categorías o cualidades. | País, color, producto |
Subtipos:
- Cuantitativos → Discretos (número de hijos) / Continuos (altura).
- Cualitativos → Nominales (sin orden) / Ordinales (con orden).
🧩 3. Calidad de los datos
Criterios principales:
- Exactitud: datos correctos
- Completitud: sin faltantes
- Consistencia: mismo formato
- Actualidad: vigentes
- Relevancia: útiles para el objetivo
🔁 4. Ciclo de vida del dato
- Captura: recolección (formularios, sensores)
- Almacenamiento: guardar (bases de datos)
- Preparación: limpieza y transformación (
Python
,Excel
) - Análisis: búsqueda de patrones
- Comunicación: visualización (
Power BI
,Looker
) - Decisión: acción basada en resultados
- Retroalimentación: medición y mejora continua
📊 5. Escalas de medición
Escala | Tipo | Ejemplo |
---|---|---|
Nominal | Categórica sin orden | Género, país |
Ordinal | Categórica con orden | Nivel de satisfacción |
Intervalo | Numérica sin cero real | Temperatura, fechas |
Razón | Numérica con cero absoluto | Ingreso, ventas |
🧱 6. Estructuras básicas de datos
- Campos (columnas): atributos o características.
- Registros (filas): instancias únicas.
- Tabla: agrupación de registros bajo los mismos campos.
Claves:
PK
(Primary Key): identifica de forma única un registro.FK
(Foreign Key): vincula registros de distintas tablas.
📐 7. Modelo lógico y tipos de tablas
Tipo de tabla | Descripción | Ejemplo |
---|---|---|
Hechos | Eventos medibles | Ventas, transacciones |
Dimensiones | Atributos que describen el hecho | Cliente, producto |
Puente | Relaciones muchos a muchos | Productos–proveedores |
📍 Ejemplo correcto: La tabla B (Producto–Mes–Ventas) es la correcta para análisis, ya que cada fila representa una observación individual.
💻 Pensamiento Computacional
🧮 1. Conceptos clave
Habilidad para resolver problemas que pueden ser entendidos y ejecutados por humanos o computadoras.
Elemento | Descripción | Ejemplo |
---|---|---|
Secuencia | Pasos en orden lógico | Calcular promedio |
Condición | Si ocurre algo, entonces… | Si pago = aprobado |
Bucle | Repetir mientras se cumpla una condición | Contar pedidos aprobados |
🧠 2. Descomposición de problemas
Dividir un problema grande en partes más simples.
Pasos:
- Definir objetivo
- Listar subtareas
- Definir entradas/salidas
- Identificar reglas y excepciones
- Priorizar lo crítico
🧩 Ejercicios resueltos
Ejercicio 1 – “Lupa logística”
Problema: Contar cuántos pedidos fueron enviados.
Datos:
ID | Pago | Stock |
---|---|---|
O-502 | Aprobado | Sí |
O-506 | Pendiente | No |
O-501 | Aprobado | No |
O-505 | Anulado | Sí |
O-503 | Pendiente | Sí |
O-504 | Aprobado | No |
O-508 | Aprobado | No |
O-507 | Aprobado | Sí |
Pseudocódigo:
contador = 0
lista_enviados = []
para cada fila en tabla:
si fila.Pago == "Aprobado" y fila.Stock == "Sí":
contador = contador + 1
lista_enviados.append(fila.ID)
✅ Resultado: Pedidos enviados = 2 (O-502
, O-507
)
Ejercicio 2 – “Despacho inteligente”
Reglas:
- Si
Pago
=Anulado
→Estado
=Anulado
- Si
Pago
≠Aprobado
→Estado
=Pendiente
- Si
Pago
=Aprobado
yStock
=No
→Estado
=Enviado
- Si
Pago
=Aprobado
yStock
=Sí
→- Moto → si
Destino
=Capital
yPeso
≤ 5 - Correo → si
Destino
=Interior
yPeso
≤ 10 - Expreso → cualquier otro caso
- Moto → si
Pseudocódigo:
para cada pedido en tabla:
si pago == "Anulado":
estado = "Anulado"
sino si pago != "Aprobado":
estado = "Pendiente"
sino si pago == "Aprobado" y stock == "No":
estado = "Enviado"
sino si pago == "Aprobado" y stock == "Sí":
estado = "Enviado"
si destino == "Capital" y peso <= 5:
metodo = "Moto"
sino si destino == "Interior" y peso <= 10:
metodo = "Correo"
sino:
metodo = "Expreso"
Ejemplo de salida simplificada:
ID | Estado | Método |
---|---|---|
O-702 | Pendiente | — |
O-708 | Enviado | Correo |
O-705 | Enviado | — |
O-701 | Enviado | Moto |
O-703 | Enviado | Correo |
O-707 | Enviado | Expreso |
O-704 | Enviado | Expreso |
O-706 | Anulado | — |
⚙️ 3. Automatización
Proceso para que tareas repetitivas se ejecuten solas.
Ejemplos:
- Python: limpiar y preparar datos automáticamente.
- Power BI: actualizar dashboards sin intervención manual.