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.
Resultado de aprendizaje general:
- Desarrollar proyectos de visualización de datos eficientes según sus objetivos, mediante la comprensión y aplicación de técnicas, conceptos y metodologías básicas de visualización.
Requisito de ingreso
- Se recomienda dominio básico de Excel y manejo de internet a nivel usuario.
Al final del curso podrás:
- Identificar las herramientas y metodologías para el desarrollo de proyectos de visualización de datos.
- Elaborar estrategias de alto impacto para la comunicación de grandes volúmenes de datos.
- Diseñar representaciones perceptibles que permitan amplificar el conocimiento organizacional.
- Diseñar mecanismos de síntesis y visualización de datos de valor para apoyar la toma de decisiones
Contenidos:
Introducción a la visualización de datos
- Contexto de la visualización de datos. Algunas definiciones sobre la visualización. Historia. Panorama hoy.
¿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.
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20% Exalumnos, colaboradores UC y DUOC, exalumnos de Educación Profesional de Ingeniería UC, Tarjeta vecino Providencia, Las Condes y Convenio Ingeniería.
15% Funcionarios de servicios públicos.