8. DESCRIPCIÓN DE LA TAREA: ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS DE EVALUACIÓN SUMATIVA DE ESTUDIANTES

 

8. DESCRIPCIÓN DE LA TAREA: ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS DE EVALUACIÓN SUMATIVA DE ESTUDIANTES

Objetivo

Crear un script en Python para generar y analizar un conjunto de datos ficticios representando la evaluación sumativa de estudiantes. Los datos incluirán calificaciones finales, estado de aprobación, y notas máximas. Los estudiantes deberán aplicar técnicas de estadísticas descriptivas y otras técnicas analíticas relevantes. Los resultados se presentarán en forma de visualizaciones gráficas y un informe escrito o presentación.

Especificaciones de la Tarea

1. Generación de Datos Ficticios:

   - Crear un dataset utilizando Python que simule las calificaciones finales de 30 estudiantes.

   - Las calificaciones deben estar en una escala de 0 a 100.

   - Incluir columnas para: Identificación del Estudiante, Nota Final, Estado de Aprobación (aprobado/reprobado), y cualquier otro dato relevante.

2. Análisis de Datos:

   - Realizar un análisis estadístico descriptivo de los datos (media, mediana, desviación estándar, etc.).

   - Determinar la proporción de estudiantes aprobados versus reprobados.

   - Identificar las notas más altas y más bajas.

3. Visualización de Datos:

   - Crear gráficos que representen de manera clara la distribución de las calificaciones (por ejemplo, histogramas, gráficos de caja).

   - Representar gráficamente la comparación entre estudiantes aprobados y reprobados.

   - Opcionalmente, incluir otras visualizaciones que aporten insights sobre el dataset.

 

4. Presentación de Resultados:

   - Elaborar un informe escrito o una presentación que incluya:

     - Una descripción general del dataset y del proceso de generación de datos.

     - Explicación del análisis realizado y de las técnicas utilizadas.

     - Interpretación de los gráficos y conclusiones extraídas del análisis.

     - Reflexiones sobre lo aprendido y posibles aplicaciones de este tipo de análisis.

 

5. Entrega:

   - El script de Python, junto con el dataset generado, debe ser entregado.

   - El informe o presentación debe ser claro, bien estructurado y con referencias adecuadas a los gráficos y análisis realizados.

Evaluación

La tarea será evaluada utilizando la rúbrica proporcionada, enfocándose en la calidad y claridad del código Python, la precisión y profundidad del análisis de datos, la efectividad de las visualizaciones gráficas para comunicar los resultados, y la calidad del informe escrito o la presentación.

 

Esta tarea tiene como objetivo no solo evaluar la competencia técnica en programación y análisis de datos, sino también la habilidad de comunicar efectivamente hallazgos complejos de una manera comprensible y aplicable.

He generado un conjunto de datos ficticios y realizado el análisis y visualización requeridos. Aquí tienes los resultados:

Análisis Estadístico Descriptivo

- **Cantidad de Estudiantes**: 30

- **Promedio de Notas**: 57.17

- **Desviación Estándar**: 26.31

- **Nota Mínima**: 9

- **Primer Cuartil (25%)**: 37.5

- **Mediana (50%)**: 66

- **Tercer Cuartil (75%)**: 79.75

- **Nota Máxima**: 88

 

Visualizaciones

1. Histograma de Notas Finales: Muestra la distribución de las notas finales de los estudiantes. Se observa una amplia dispersión en las calificaciones.

 

2. Gráfico de Barras - Aprobados vs. Reprobados: Este gráfico muestra la cantidad de estudiantes que aprobaron y reprobaron. Hay una distribución relativamente equilibrada entre los dos grupos.

 

Primeros 5 Registros del Dataset

- Los primeros cinco registros muestran las notas finales y el estado de aprobación para cada estudiante. Por ejemplo, el estudiante con ID 1 obtuvo una nota de 44 y no aprobó.

 

Este ejemplo ilustra cómo se puede utilizar Python para generar datos ficticios, realizar un análisis estadístico descriptivo, y presentar los resultados a través de visualizaciones gráficas. Estas habilidades son fundamentales para el análisis de datos y pueden aplicarse en diversos contextos educativos y profesionales.

Análisis:

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

 

# Configurando el estilo de los gráficos

sns.set_style("whitegrid")

 

# Generación de datos ficticios

np.random.seed(0)  # Para reproducibilidad

n_estudiantes = 30

ids_estudiantes = range(1, n_estudiantes + 1)

notas_finales = np.random.randint(0, 101, n_estudiantes)

aprobados = notas_finales >= 60

 

# Creación del DataFrame

datos = pd.DataFrame({

    'ID Estudiante': ids_estudiantes,

    'Nota Final': notas_finales,

    'Aprobado': aprobados

})

 

# Análisis estadístico descriptivo

descripcion = datos['Nota Final'].describe()

8. DESCRIPCIÓN DE LA TAREA: ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS DE EVALUACIÓN SUMATIVA DE ESTUDIANTES

Objetivo

Crear un script en Python para generar y analizar un conjunto de datos ficticios representando la evaluación sumativa de estudiantes. Los datos incluirán calificaciones finales, estado de aprobación, y notas máximas. Los estudiantes deberán aplicar técnicas de estadísticas descriptivas y otras técnicas analíticas relevantes. Los resultados se presentarán en forma de visualizaciones gráficas y un informe escrito o presentación.

Especificaciones de la Tarea

1. Generación de Datos Ficticios:

   - Crear un dataset utilizando Python que simule las calificaciones finales de 30 estudiantes.

   - Las calificaciones deben estar en una escala de 0 a 100.

   - Incluir columnas para: Identificación del Estudiante, Nota Final, Estado de Aprobación (aprobado/reprobado), y cualquier otro dato relevante.

2. Análisis de Datos:

   - Realizar un análisis estadístico descriptivo de los datos (media, mediana, desviación estándar, etc.).

   - Determinar la proporción de estudiantes aprobados versus reprobados.

   - Identificar las notas más altas y más bajas.

3. Visualización de Datos:

   - Crear gráficos que representen de manera clara la distribución de las calificaciones (por ejemplo, histogramas, gráficos de caja).

   - Representar gráficamente la comparación entre estudiantes aprobados y reprobados.

   - Opcionalmente, incluir otras visualizaciones que aporten insights sobre el dataset.

 

4. Presentación de Resultados:

   - Elaborar un informe escrito o una presentación que incluya:

     - Una descripción general del dataset y del proceso de generación de datos.

     - Explicación del análisis realizado y de las técnicas utilizadas.

     - Interpretación de los gráficos y conclusiones extraídas del análisis.

     - Reflexiones sobre lo aprendido y posibles aplicaciones de este tipo de análisis.

 

5. Entrega:

   - El script de Python, junto con el dataset generado, debe ser entregado.

   - El informe o presentación debe ser claro, bien estructurado y con referencias adecuadas a los gráficos y análisis realizados.

Evaluación

La tarea será evaluada utilizando la rúbrica proporcionada, enfocándose en la calidad y claridad del código Python, la precisión y profundidad del análisis de datos, la efectividad de las visualizaciones gráficas para comunicar los resultados, y la calidad del informe escrito o la presentación.

 

Esta tarea tiene como objetivo no solo evaluar la competencia técnica en programación y análisis de datos, sino también la habilidad de comunicar efectivamente hallazgos complejos de una manera comprensible y aplicable.

He generado un conjunto de datos ficticios y realizado el análisis y visualización requeridos. Aquí tienes los resultados:

Análisis Estadístico Descriptivo

- **Cantidad de Estudiantes**: 30

- **Promedio de Notas**: 57.17

- **Desviación Estándar**: 26.31

- **Nota Mínima**: 9

- **Primer Cuartil (25%)**: 37.5

- **Mediana (50%)**: 66

- **Tercer Cuartil (75%)**: 79.75

- **Nota Máxima**: 88

 

Visualizaciones

1. Histograma de Notas Finales: Muestra la distribución de las notas finales de los estudiantes. Se observa una amplia dispersión en las calificaciones.

 

2. Gráfico de Barras - Aprobados vs. Reprobados: Este gráfico muestra la cantidad de estudiantes que aprobaron y reprobaron. Hay una distribución relativamente equilibrada entre los dos grupos.

 

Primeros 5 Registros del Dataset

- Los primeros cinco registros muestran las notas finales y el estado de aprobación para cada estudiante. Por ejemplo, el estudiante con ID 1 obtuvo una nota de 44 y no aprobó.

 

Este ejemplo ilustra cómo se puede utilizar Python para generar datos ficticios, realizar un análisis estadístico descriptivo, y presentar los resultados a través de visualizaciones gráficas. Estas habilidades son fundamentales para el análisis de datos y pueden aplicarse en diversos contextos educativos y profesionales.

Análisis:

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

 

# Configurando el estilo de los gráficos

sns.set_style("whitegrid")

 

# Generación de datos ficticios

np.random.seed(0)  # Para reproducibilidad

n_estudiantes = 30

ids_estudiantes = range(1, n_estudiantes + 1)

notas_finales = np.random.randint(0, 101, n_estudiantes)

aprobados = notas_finales >= 60

 

# Creación del DataFrame

datos = pd.DataFrame({

    'ID Estudiante': ids_estudiantes,

    'Nota Final': notas_finales,

    'Aprobado': aprobados

})

 

# Análisis estadístico descriptivo

descripcion = datos['Nota Final'].describe()