Descripción
Competencia General:
Diseñar y ejecutar de forma reproducible y ética un ciclo completo de investigación y análisis de datos usando RStudio (tidyverse, dbplyr, Quarto/Shiny, lavaan/nlsem) con apoyo responsable de IA (ChatGPT para asistencia de código/narrativa y Perplexity para búsqueda con citas), comunicando hallazgos claros y accionables.
Competencias Específicas:
1. Formular problemas, objetivos e hipótesis operativas con variables/indicadores y criterios de éxito alineados al uso de datos reales.
2. Configurar entornos reproducibles en RStudio: proyectos, control de dependencias con renv, organización con here y orquestación de flujos con targets.
3. Importar, limpiar y transformar datos con readr/readxl, janitor, dplyr, tidyr, lubridate y stringr; modelar datos relacionales con joins y backends dbplyr + duckdb/RSQLite (sin escribir SQL).
4. Explorar y visualizar con ggplot2 y tablas gt/gtsummary/modelsummary, justificando elecciones gráficas e interpretando patrones y outliers para generar insights.
5. Especificar, estimar e interpretar modelos SEM y no lineales en R (lavaan, semTools, nlsem), incluyendo interacciones latentes y términos polinómicos, evaluando ajuste (CFI, TLI, RMSEA, SRMR).
6. Comunicar resultados mediante informes Quarto (parametrizados y citados) y dashboards básicos con Shiny/Flexdashboard, integrando narrativa, KPIs y visualizaciones consistentes.
7. Integrar IA de forma responsable: diseñar prompts eficaces en ChatGPT (explicación/refactor de código y borradores de texto), usar Perplexity para búsquedas con fuentes citadas y mantener bitácora de IA (prompts, decisiones, riesgos y correcciones) con citación adecuada.
8. Aplicar ética, gobernanza y calidad del dato/modelo: anonimización y minimización, detección de sesgos, verificación humana de salidas de IA, checks de calidad, validación simple/holdout y empaquetado final reproducible del proyecto.
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