La asignatura de visualización de datos es un medio eficiente y eficaz para comunicar y mostrar grandes cantidades de información, pero el proceso de diseño puede parecer a menudo una tarea creativa inexplicable. En este curso se mostrará el proceso de diseño como un proceso lineal de toma de decisiones para codificar visualmente la información. Para realizar esto se tomarán los siguientes puntos:
- Conocer las clasificaciones de la visualización de datos: explicativa, exploratoria e híbrida.
- Se profundizará en los distintos tipos de visualización, incluidas las infográficas y el arte visual, y explorar las influencias que intervienen en cada uno de ellos.
- Aprender a describir el objetivo específico de la visualización de datos e identificar los datos de apoyo.
- Decidir la posición espacial de sus entidades visuales con ejes.
- Codificar las distintas dimensiones de los datos con propiedades visuales adecuadas, como la forma y el color.
- Ver las mejores prácticas de visualización y sugerencias para codificar varios tipos de datos específicos.
En términos generales, la visualización de datos ayuda a convertir datos brutos, sin procesar en visualizaciones web dinámicas e interactivas, todo esto con ejemplos atractivos y haciendo hincapié en las mejores prácticas, esta guía enseña a aprovechar la potencia de las mejores bibliotecas de Python. Python proporciona bibliotecas accesibles, potentes y maduras para el scraping, la limpieza y el procesamiento de datos. Altitudinalmente se espera que el estudiante demuestre una disposición para cumplir los lineamientos y plazos establecidos, mantenga una conducta de respeto hacia las distintas opiniones y las consultas de carácter académico, también da importancia al aprendizaje de conceptos estadísticos que permiten abordar situaciones de análisis, para lograr su posterior resolución.
- Introducción a la Visualización Clase 1.
- ¿Qué visualizar? Abstracción de Datos Clase 2.
- ¿Para qué visualizar? Abstracción de Tareas Clase 3.
- ¿Cómo visualizar? Codificación Visual Clase 4.
- Visualización de Tablas Clase 5.
- Visualización de Datos Geográficos y Espaciales Clase 6.
- Visualización de Redes y Árboles Clase 7.
- Colores e Ilusiones Clase 8.
- Visualización de Texto Clase 9.
- Reducción de Complejidad Clase 10.
- Rubrica proyecto final link.
- Presentación formato paper link.
- Plantilla formato articulo-cientifico link.
- Ejemplos de articulos cientificos link.
- Ejemplo trabajo ex-alumnos link.
1- Tamara Munzner, Visualization Analysis and Design (2014), Madrid, A K Peters/CRC Press, 9781466508910
2- Alberto Cairo, How Charts Lie: Getting Smarter about Visual Information (2019), EE.UU, University of Miami, 9780393358421
3- Kyran Dale, Data Visualization with Python and JavaScript (2022), México, O'Reilly Media, Inc., 9781098111878
DESCRIPCIÓN : Análisis y Visualización, Educación y Soporte LINK : https://github.com/zorzalerrante/aves
DESCRIPCIÓN : Visualization Analysis and Design LINK : https://www.cs.ubc.ca/~tmm/vadbook/
DESCRIPCIÓN : Data Visualization I LINK : https://www.cs.ubc.ca/~tmm/courses/531-16/
DESCRIPCIÓN : Data Visualization II LINK : https://www.cs.ubc.ca/~tmm/courses/532-18/
DESCRIPCIÓN : Una publicación de Medium que comparte conceptos, ideas y códigos en torno a la ciencia de datos. LINK : https://towardsdatascience.com/
DESCRIPCIÓN : Data Visualization LINK : https://weiglemc.github.io/teaching/2021-fall-cs625