| Visualización de datos | Código: M2.859 : 6 |
Esta asignatura culmina el proceso seguido durante el ciclo de vida de los datos, desde la captura y manipulación de datos cuantitativos, pasando por la creación de modelos avanzados para su clasificación, relación y predicción, y finalizando con su visualización mediante herramientas avanzadas.
El objetivo del máster de Data Science de la UOC es la formación de profesionales todo-terreno con una formación en análisis y solución de problemas de negocio, estadística avanzada y minería de datos y diseño y construcción de sistemas de información, que pueden trabajar en diferentes departamentos de la empresa o en un centro de competencias transversal.
Esta asignatura presupone que el estudiante ya maneja el vocabulario típico del área de Data Science, y que conoce los elementos clave que forman parte de dicho ámbito.
Para la realización de esta asignatura solamente se presuponen unos conocimientos básicos de programación, dado que se plantea desde una perspectiva orientada a resolver problemas mediante la combinación de soluciones (herramientas) ya existentes. También se necesitan unos conocimientos básicos para la creación de páginas web que permitirán implementar las visualizaciones de forma interactiva. Para ello se proporcionarán ejemplos que podrán ser reutilizados para alcanzar los objetivos propuestos.
Además, como la metodología incluye estudios de casos y la investigación autónoma de información, es aconsejable que el estudiante esté familiarizado con la búsqueda de fuentes de información, el análisis de la información cuantitativa y cualitativa, la capacidad de sintetizar y obtener conclusiones así como de poseer ciertas habilidades de comunicación escrita.
Finalmente, dada la naturaleza de la asignatura, es necesario utilizar herramientas y procedimientos descritos en lengua inglesa, por lo que un nivel básico de lectura y comprensión de textos técnicos es aconsejable.
Los objetivos que se pretende que el estudiante alcance con esta asignatura son los siguientes:
- Conocer los elementos clave que determinan la idoneidad de una visualización de datos por lo que respecta a su estructura y contenido.
- Comprender los elementos de interactividad que aportan valor a una visualización.
- Utilizar herramientas avanzadas para la creación de visualizaciones.
- Reutilizar visualizaciones de datos avanzadas de forma que sea posible usarlas con diferentes conjuntos de datos.
Esta asignatura se compone de los siguientes bloques:
BLOQUE 1: Comprende las actividades A1 y A2 (PEC1). El objetivo de este primer bloques es establecer los fundamentos conceptuales de las visualizaciones de datos y el proceso de creación de una visualización de datos. Es un bloque muy importante para adquirir una base teórica sobre lo que consideramos una buena visualización de datos, y que nos servirá en el siguientes bloques.
BLOQUE 2: Esta es el gran bloque de actividades e incluye desde la A3 hasta la A9 (PEC4) final. En este bloque se propone desarrollar un proyecto de visualización desde el inicio donde nos familiarizamos con los datos, hasta la entrega final del proyecto. Siguiendo el orden de las PAC incluidas en este bloque, nos encontramos con PEC2, PAC3 y PEC4.:
En la PEC2 debe investigar los datos que os proponemos y hacer visualizaciones de los datos, buscando evidencias y tendencias.
En la PAC3 se pide redactar, con registro y rigor académicos, el informe de proyecto de visualización de datos que se ha presentado en la PEC2, explicando todas las decisiones de comunicación, diseño y datos de nuestro proyecto de visualización.
En la PEC4 se hace la entrega formal del proyecto de visualización / es de datos desarrollado en las actividades anteriores.
| Presentación de documentos y elaboración de presentaciones | |
| Introducción a ggplot2 y ggmap | |
| Herramientas para la visualización de datos | Audiovisual |
| Guía básica de edición de vídeo | Web |
| Ejemplos de visualizaciones D3 | Web |
| Creación de un gráfico de barras con Tableau | Audiovisual |
| Creación de un mapa con Tableau | Audiovisual |
| Creación de un heatmap con Tableau | Audiovisual |
| Creación de un dashboard con Tableau | Audiovisual |
| Proceso de carga de datos con Tableau | Audiovisual |
| Aspectos básicos de la interactividad en la visualización de datos | Audiovisual |
| Herramientas en la nube para crear infografías | Audiovisual |
| Introducción a la infografía y visualización de datos | Audiovisual |
| Cuaderno del Taller de color | Web |
| Espacio de recursos de ciencia de datos | Web |
| Introducción al análisis visual mediante D3. Datos, layouts, visualizaciones | |
| Tipos de visualizaciones de datos avanzadas | Audiovisual |
| Visualización de textos | Audiovisual |
| Visualización de redes | Audiovisual |
| Visualización de mapas | Audiovisual |
| Tipos de visualizaciones de datos básicas | Audiovisual |
| Rediseño de una visualización de datos | Audiovisual |
| Guía para crear una visualización | Audiovisual |
| Toolkit de género | Web |
| Repositorio de herramientas digitales (Toolkit) | Web |
| Cómo crear visualizaciones con Flourish | Audiovisual |
| ¿Cómo hacer presentaciones visuales de proyectos de diseño? | Audiovisual |
| Visualización con Datawrapper sobre mujeres en posiciones directivas | Audiovisual |
Consulta de los recursos de aprendizaje de que dispone la asignatura
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La asignatura solo puede aprobarse con el seguimiento y la superación de la evaluación continua (EC). La calificación final de la asignatura es la nota obtenida en la EC. |