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.
- Contexto de la visualización de datos.
- Algunas definiciones sobre la visualización.
- Historia.
- Panorama hoy.
- 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.
- ¿Qué es un dato?
- Tipos de datos.
- Formato de archivos.
- Fuentes de datos.
- Percepción visual: aspectos congnitivos de la visión.
- Codificación y variables visuales.
- ¿Qué mostrar en una visualización?
- Panorama de herramientas para la visualización.
- Herramientas pre hechas.
- Librerías de visualización.
- Visualizaciones desde cero.
- Proceso de visualización.
- Más allá de los gráficos.
- Autores y libros.
- Data, sociedad y futuro.
- Futuro no muy lejano.
¿Te gusta esta publicación?
Comparte esta publicación