Visualización de datos (online)
Curso
Online
Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Online
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Horas lectivas
75h
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Duración
8 Semanas
El curso está dirigido a profesionales de diversas disciplinas que en su trabajo deben tomar decisiones en base al análisis de datos, proceso que se vuelve altamente complejo si no se utilizan conceptos y técnicas de Big Data (matemáticas, estadísticas, de diseño y de ciencias de computación) y exploración visual (búsqueda de patrones relaciones, etc). Estos permiten la transformación de gigantescas cantidades de datos en información veraz, oportuna y representativa de realidades complejas, facilitando de esta manera la toma de decisiones de forma eficiente y eficaz.
El estudiante aprenderá a utilizar herramientas técnicas conceptuales y metodológicas básicas que le permitirán desarrollar proyectos de visualización de grandes volúmenes datos eficientes, según sus objetivos comunicacionales, desde el reconocimiento de usuarios y sus necesidades de información, hasta los procesos de transformación de datos a representación visual. Estas herramientas resultan fundamentales a la hora de convertir los datos y su análisis, en información relevante que pueda ser comunicada de manera eficiente, fácil de comprender, y útil para la toma de decisiones, ya sea dentro de una organización, o en el contexto de cualquier proyecto relacionado con Big Data.
A tener en cuenta
- Desarrollar proyectos de visualización de datos eficientes según sus objetivos, mediante la comprensión y aplicación de técnicas, conceptos y metodologías básicas de visualización.
Profesionales que están a cargo de tomar decisiones y que requieran de herramientas para la visualización de grandes volúmenes de datos, que les permitan comunicar eficientemente dicha información.
Opiniones
Materias
- Visualización de datos
- Panorama de visualización
- Proceso interactivo
- Amplificar el conocimiento
- Objetivos de visualización
Profesores
Domagoj Vrgoc
Doctor en Computación, Universidad de Edimburgo, Reino Unido
Doctor en Computación, Universidad de Edimburgo, Reino Unido. Profesor Asistente del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional de la Pontificia Universidad Católica. Sus áreas de interés son manejo de datos, la Web Semántica y Teoría de Computación. Su tesis de doctorado fue destacada por la British Computing Society como una de las mejores de su generación. Es autor de más de 30 papers técnicos y ha sido parte de los comités de programas de las conferencias más importantes en bases de datos, la Web, e Inteligencia Artificial, como ACM PODS, ICDT, WWW, ISWC, IJCAI, entre otros.
Temario
¿Para qué sirve la visualización de datos? Objetivos y métodos- Los roles de la visualización.- Modelos y procesos de visualización.- Usuario, contexto y medio: consideraciones para crear una visualización.- Definir escala y objetivos de la visualización.
Datos e información: conceptos, formatos y fuentes- ¿Qué es un dato?- Tipos de datos.- Formato de archivos.- Fuentes de datos.
Representación de datos: Percepción y codificación visual- Percepción visual: aspectos congnitivos de la visión.- Codificación y variables visuales.- ¿Qué mostrar en una visualización?
Cómo implementar una visualización: Herramientas y lenguajes- Panorama de herramientas para la visualización.- Herramientas pre hechas.- Librerías de visualización.- Visualizaciones desde cero.- Proceso de visualización.
Profundización, desafíos y proyecciones para la visualización- Más allá de los gráficos.- Autores y libros.- Data, sociedad y futuro.- Futuro no muy lejano.
Visualización de datos (online)