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.
Máster en Gestión de Emprendimientos Tecnológicos, Universidad Adolfo Ibáñez. Ingeniero Civil de Industrias, Diploma en Ingeniería Matemática, UC. Actualmente es Subdirector del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional UC. Anteriormente fue Project Manager, Ingeniero de Desarrollo de Negocios e Ingeniero de I+D en la Fundación Inria Chile. Cuenta con experiencia en el desarrollo de modelos matemáticos avanzados de análisis estocástico para simulaciones de dinámica de fluidos computacional con aplicaciones en parques eólicos.
Master of Fine Arts, Parsons, The New School for Design, Nueva York. Profesor Asistente Adjunto de las Escuelas de Ingeniería y Diseño UC. Fundador de c80.cl y Artnumerica.info. Trabaja en temas relativos a la visualización de información, programación aplicada en el diseño y el arte, y tiene particular interés en temas tecnológicos y sus implicancias sociales, culturales y artísticas.
