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Visualización de Información en la Era del Big Data (Online)

Aprende a analizar y evaluar visualizaciones de información existentes y también a diseñar e implementar representaciones visuales de datos.

Dirigido a profesionales con conocimientos de programación, que puedan o no estar involucrados en el área de Ciencia de Datos, o simplemente que estén interesados en aprender más de los modos de visualización.

Versión disponible para profesionales de todo Chile y Latinoamérica.

Antecedentes Generales

30/11/2021
Curso
6 semanas

Modalidad:

Online
35 horas cronológicas
$490.000 en Chile / USD 690 resto del mundo ¡Consulta por descuento!
Tutor de apoyo permanente
1 clase sincrónica
3 cuestionarios de selección múltiple
3 proyectos aplicados
Material multimedia y de apoyo
programas@ing.puc.cl

La visión ocupa gran parte de nuestro sistema cognitivo humano, y presentar información en formato visual puede ayudarnos en tareas como realizar análisis exploratorio de datos, comunicar el resultado de análisis de datos y detectar problemas en fuentes de datos existentes, elementos que apoyan la toma de decisiones. Para crear visualizaciones de datos efectivas es necesario aprender herramientas de software, pero es igualmente importante entender los principios de atención visuales y cognitivos que afectan nuestra percepción. Es vital identificar la relación entre tipos de datos y diferentes tipos de representaciones visuales.

Los alumnos de este curso aprenderán los conceptos fundamentales de visualización de información, los cuales les permitirán analizar y evaluar visualizaciones existentes. Además, conocerán una metodología para diseñar y evaluar visualizaciones de información efectivas: el modelo anidado de Munzner. Con estas herramientas, los estudiantes aprenderán de forma práctica cómo elegir la codificación visual óptima para distintos tipos de datasets (tabulares, de red, espaciales, de texto) y de atributos (continuos, categóricos, ordinales). Adicionalmente, conocerán el concepto de reducción de dimensionalidad y lo pondrán en práctica para visualizar datos con gran número de atributos o dimensiones.

La metodología de enseñanza y aprendizaje para este curso online consiste en técnicas metodológicas activas, donde el participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual provista para el curso.

Dirigido a:
- Profesionales que necesitan evaluar la calidad y efectividad de visualizaciones de información, y que puedan proponer mejoras para la presentación visual de los datos.
- Interesados en el área de Ciencia de Datos que deseen adquirir conocimientos para diseñar e implementar visualizaciones de información efectivas para satisfacer necesidades de información.

Requisitos de ingreso:
Se recomienda contar con conocimientos básicos de programación, específicamente en lenguaje Python. En particular, debe ser capaz de utilizar controles de flujo, distintos tipos de datos y funciones, y diccionarios con Python.

Si desea evaluar su nivel, puede realizar una prueba opcional gratuita en este link: https://www.hackerrank.com/prueba-python

Se recomienda iniciar los test en orden, ya que van creciendo en dificultad. Los dos últimos tienen un nivel superior al requerido para ingresar al diplomado, y han sido instalados allí sólo como desafío. Si uno de los test falló, se recomienda revisar y ejercitar esos contenidos antes del inicio del programa.

A continuación, ponemos a su disposición algunos cursos optativos por si desea prepararse previamente al inicio del programa:

– MOOC “Introducción a la Programación en Python I: Aprendiendo a programar con Python”, disponible en el siguiente link: https://www.coursera.org/learn/aprendiendo-programar-python

– Curso “Herramientas de programación en Python para procesamiento de datos”, disponible en el siguiente link: https://teleduc.uc.cl/curso/herramientas-programacion-python-procesamiento-datos/ .

Contenidos del Programa

Al final del curso podrás:
- Analizar y evaluar visualizaciones de información existentes, así como proponer mejoras.
- Identificar relaciones entre tipos de datos, tareas de visualización y tipos de gráficos para diseñar visualizaciones de información.
- Diseñar e implementar en lenguaje Python gráficos simples y avanzados usando datasets tabulares.
- Diseñar e implementar en lenguaje Python gráficos usando datasets de red.
- Diseñar e implementar en lenguaje Python gráficos para visualizar datos de texto y espaciales.

Contenidos:
- Ejemplos históricos de visualización de datos.
- Conceptos fundamentales de visualización de información.
- Funciones básicas de matplotlib y seaborn.
- Modelo anidado de Munzner para diseño y validación de visualización.
- Reglas y recomendaciones generales para visualizaciones efectivas.
- Diseño e implementación de gráficos simples para datos tabulares usando modelo anidado.
- Diseño e implementación de gráficos avanzados para datos tabulares usando modelo anidado.
- Reducción de dimensionalidad.
- Diseño e implementación de gráficos avanzados para datos de red usando modelo anidado.
- Visualización básica de datos de texto.
- Visualización básica de datos espaciales.

Cuerpo Académico

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