Manuel Labraña, estudiante de Ingeniería Comercial y recientemente incorporado al Magíster en Economía de la Universidad Alberto Hurtado, realizó un curso de Iniciación a R dirigido a estudiantes de tercer año de Ingeniería Comercial, con el objetivo de entregar herramientas que faciliten el trabajo con datos y fortalezcan su preparación para asignaturas como Estadística y Econometría.
La iniciativa surgió a partir de una necesidad detectada entre estudiantes de generaciones anteriores, quienes debían utilizar RStudio en cursos de Econometría sin haber tenido previamente una introducción sistemática al software. A partir de esta inquietud, el académico Fernando Crespo impulsó la realización de un curso nivelatorio, con la perspectiva de que estos conocimientos puedan incorporarse posteriormente en asignaturas de semestres anteriores.
Herramientas para el análisis de datos y la formación profesional
El curso reunió a cerca de 35 estudiantes de tercer año de Ingeniería Comercial y abordó diez áreas fundamentales para comenzar a trabajar con R. Entre ellas se incluyeron fundamentos del lenguaje, importación y preparación de datos, tipos de variables, estructuras de datos, limpieza y transformación mediante tidyr y dplyr, análisis exploratorio, estadística descriptiva, unión de bases de datos, visualización con ggplot2 y elaboración de informes en RStudio.
Para Manuel Labraña, incorporar este tipo de herramientas durante la formación universitaria resulta especialmente relevante en un escenario en que las organizaciones requieren profesionales capaces de trabajar con grandes volúmenes de información y fundamentar sus decisiones en evidencia. “Hoy en día, la toma de decisiones exige un análisis de datos empírico y riguroso. En este contexto, RStudio se posiciona como una herramienta optimizada y accesible para ejecutar análisis estadísticos y econométricos complejos”.
Según explica, competencias que hace algunos años podían constituir un elemento diferenciador están pasando progresivamente a formar parte de las capacidades esperadas en distintos ámbitos profesionales. El manejo de programas especializados como R, Python o Stata permite avanzar desde tareas operativas hacia labores de análisis de mayor complejidad, complementando el dominio de herramientas tradicionales de productividad.
Durante la carrera, R puede utilizarse para trabajar con bases de datos, desarrollar ejercicios estadísticos, estimar modelos econométricos y realizar análisis cuantitativos. En el ámbito laboral, sus aplicaciones incluyen la automatización de reportes, construcción de modelos predictivos, evaluación de políticas públicas, estudios de mercado y desarrollo de visualizaciones avanzadas. “Dominar R desde la etapa académica otorga una ventaja competitiva directa, permitiendo transicionar de tareas operativas a análisis de alto valor agregado”.
Aprendizaje entre pares y comunidad académica
Además del componente técnico, la experiencia significó para Manuel asumir un nuevo rol dentro de su propia trayectoria universitaria. Como estudiante de Ingeniería Comercial y del Magíster en Economía, tuvo la oportunidad de enseñar contenidos que él mismo había debido aprender durante su formación, acercando la programación y el análisis de datos desde una perspectiva próxima a las dificultades que enfrentan los estudiantes. “Estar de ambos lados del aula me ha permitido conectar con las dudas reales de los estudiantes y adaptar conceptos abstractos a ejemplos prácticos y accesibles. Enseñar no solo me exige un dominio riguroso de las herramientas, sino que refuerza mi propio aprendizaje y reafirma la importancia de generar comunidad académica dentro de la universidad”.
La recepción de los participantes, señala, fue muy positiva. A pesar de que buena parte del grupo se enfrentaba
por primera vez a un entorno de programación, los estudiantes mostraron una alta disposición a aprender y lograron avanzar desde operaciones básicas hasta procesos de mayor complejidad, como la limpieza y cruce de bases, el análisis estadístico, la elaboración de gráficos y la generación de informes integrados en RStudio.
Para Labraña, una de las fortalezas de estas experiencias es precisamente el aprendizaje entre pares, ya que permite disminuir las barreras iniciales asociadas a la programación y generar relaciones de colaboración entre estudiantes de distintos niveles de avance. “Este tipo de espacios entre pares hace una diferencia enorme porque rompen esa barrera del miedo a programar o a equivocarse. Como estudiante, ves las cosas desde un lugar más cercano a ellos y entiendes dónde se traban porque tú pasaste por lo mismo hace poco”.
Además de contribuir a una mejor preparación para cursos como Econometría y Estadística, estas iniciativas ayudan a fortalecer la comunidad académica dentro de Ingeniería Comercial, generando espacios en que estudiantes con mayor experiencia pueden compartir conocimientos y acompañar a quienes se encuentran avanzando en su formación.
Tras esta primera experiencia, Manuel espera continuar desarrollando este tipo de actividades y volver a realizar el taller con futuras generaciones. “Fue una experiencia increíble ver el avance de los estudiantes en pocas semanas, así que repetir el taller con las siguientes generaciones de la carrera es algo que haría con muchas ganas”.