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.
Dirigido a:
- 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.
Objetivo de aprendizaje:
- Desarrollar proyectos de visualización de datos eficientes según sus objetivos, mediante la comprensión y aplicación de técnicas, conceptos y metodologías básicas de visualización.
- De qué trata la visualización.
- Breve contexto.
- Breve historia de la visualización.
- Panorama de la visualización hoy.
- Una definición operativa.
- Visualización para amplificar el conocimiento.
- Para qué nos sirve la visualización.
- Qué queremos mostrar.
- El proceso interactivo.
- Proceso de visualización.
- Representación: percepción.
- Representación: diseño y codificación visual.
- Qué no hacer.
- Evaluación.
- Recomendaciones para profundizar.
- Herramientas recomendadas.
- Autores recomendados.
- Recordando los objetivos de la visualización.