Visualización de datos

Estudia en la Universidad Nº 1 de Latinoamérica | Pontificia Universidad Católica de Chile

Acerca del programa:

Identificar y evaluar volúmenes de datos mediante el uso de estrategias de representación de información, apoyado en el reconocimiento de conceptos de diseño, además de principios perceptivos y cognitivos. Esto permite tanto una correcta configuración de los mensajes, como una apropiada lectura y comprensión de estos.

Este curso pertenece al Diplomado en Big Data para la toma de decisiones.


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.


Jefe de Programa

Cristián Paris Ibarra

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.

Equipo Docente

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RICARDO VEGA

Diseñador y artista, MFA Technology (Parsons, The New School, Nueva York). Profesor de la Escuela de Diseño de la Universidad Católica. Trabaja en temas relativos a la visualización de información, programación aplicada en el diseño y el arte, con especial énfasis en las implicancias sociales y culturales de la tecnología.

* EP (Educación Profesional) de la Escuela de Ingeniería se reserva el derecho de remplazar, en caso de fuerza mayor, a él o los profesores indicados en este programa; y de asignar al docente que dicta el programa según disponibilidad de los profesores.

Descripción

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. En este contexto, la visualización de datos se convierte en una herramienta fundamental para que esta transformación de datos a información y luego a conocimiento que relevante, se realice exitosamente

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 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. 

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

*Este curso pertenece al Diplomado en Big Data para la toma de decisiones

Requisitos de Ingreso

  • Se recomienda dominio básico de Excel y manejo de internet a nivel usuario.

Objetivos 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.

Desglose de cursos

Horas cronológicas: 75 horas (35 horas directas)

Créditos: 5 créditos

Resultados del Aprendizaje

  1. Identificar las herramientas y metodologías para el desarrollo de proyectos de visualización de datos.
  2. Elaborar estrategias de alto impacto para la comunicación de grandes volúmenes de datos.
  3. Diseñar representaciones perceptibles que permitan amplificar el conocimiento organizacional.
  4. Diseñar mecanismos de síntesis y visualización de datos de valor para apoyar la toma de decisiones.

Contenidos:

  • ¿Qué es la visualización de datos?
    • De qué trata la visualización
    • Breve contexto
    • Breve historia de la visualización
    • Panorama de la visualización hoy
    • Una definición operativa
  • ¿Para qué sirve la visualización de datos?
    • Visualización para amplificar el conocimiento
    • Para qué nos sirve la visualización
    • Qué queremos mostrar
    • El proceso interactivo
  • ¿Cómo trabajar la visualización de datos?
    • Proceso de Visualización
    • Representación: percepción
    • Representación: diseño y codificación visual
    • Qué no hacer
    • Evaluación
  • ¿Cómo continuar la visualización?
    • Recomendaciones para profundizar
    • Herramientas recomendadas
    • Autores recomendados
    • Recordando los objetivos de la visualización

Metodología de enseñanza y aprendizaje: 

Se desplegarán semanalmente las clases, contenidos, actividades y evaluaciones. Las clases se estructuran bajo una lógica de diseño instruccional centrada en el estudiante, que contribuye a la motivación y facilita su aprendizaje. Se busca que estén siempre presente tres elementos: contenido, evaluación y reflexión. El componente de reflexión es clave para generar comunidades de aprendizaje activas que permitan compartir experiencias.

En el caso del contenido, este se organiza a través de recursos interactivos que integran videos, esquemas, artículos, lecturas complementarias y preguntas formativas, todos dispuestos para facilitar el aprendizaje de los estudiantes. 

En cuanto a las estrategias de evaluación, estas se organizan en cuestionarios con preguntas de opción múltiple, cuyo propósito es medir el nivel de aprendizaje logrado en cada una de las clases. Complementariamente, se dispone de foros en donde se evaluará tanto la participación como la calidad de dicha participación, brindando de esta forma al estudiante la oportunidad de intercambiar y fundamentar sus opiniones respecto a temas de actualidad asociados al contenido. Finalmente, el curso contempla la entrega de un trabajo, el que debe ser desarrollado a lo largo del curso, en donde se espera que el estudiante tenga la oportunidad de aplicar los conocimientos adquiridos y un examen final. 

Cada curso cuenta con tutores de contenidos cuya función es dar respuesta a todas las preguntas sobre la materia tratada, ya sea directamente, o bien, sirviendo de puente con el profesor responsable del curso. 

Cada curso además cuenta con una clase en vivo donde los alumnos podrán reforzar y resolver dudas. La asistencia a dicha clase es obligatoria y los alumnos podrán participar mediante streaming o asistiendo presencialmente en los lugares y horarios de realización que defina la Clase Ejecutiva. 

Para consultas técnicas (soporte técnico) o administrativas (coordinación asuntos estudiantiles) los alumnos pueden contactarse con la clase ejecutiva escribiendo mediante el formulario de “contacto Coordinación” dispuesto en el curso, el email alumnosuc@claseejecutiva.cl o llamando al número (+562) 2840 0821 en horario hábil (lunes a viernes de 9:00 a 18:00).

Evaluación de los Aprendizajes:

  • Controles: (15%).
  • Foros de discusión: (20%).
  • Trabajo grupal: (25%)
  • Test on-line o presencial: (40%).

BIBLIOGRAFÍA

Complementaria

  • Cairo, Alberto. Infografía 2.0: visualización interactiva de información en prensa. Alamut Editores, 2008.
  • Fan, J., Han, F., Liu, H. (2014) Challenges of Big Data analysis. Natl. Sci. Rev. 1: 293–314.
  • Lima, Manuel. Visual Complexity: Mapping Patterns of Information. New York. Princeton Architectural Press, 2013.
  • Mijksenaar, Paul. Diseño de la información. Ediciones G. Gili, 2001.
  • Pogorelova, K. The looks of understanding: visual appeal of information graphics, 2013.
  • Tufte, Edward. Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative. Graphics Press, 1997.
  • Yau, Nathan. Data Points. John Wiley & Sons, 2013.
  • Ware, Colin. Visual Thinking for Design. Morgan Kaufmann, 2008.


Requisitos Aprobación

Los alumnos deberán ser aprobados de acuerdo los criterios que establezca la unidad académica: 

  • Calificación mínima de 4.0 en su promedio ponderado y 
  • Realizar todas las actividades del curso

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.

El alumno que no cumpla con una de estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación. 

*En caso de que un alumno repruebe un curso perteneciente a un diplomado, en Educación Profesional Ingeniería UC ofrecemos la oportunidad de realizar un nuevo intento. Para ejercer este derecho, el alumno deberá pagar un valor de 3 UF por curso, e indicar la fecha de la versión en la que desea matricularse. La gestión debe realizarse dentro de un máximo de 2 años a contar de la fecha de inicio del diplomado original, y es factible para un máximo de 2 cursos por diplomado

Proceso de Admisión

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web y enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o de manera posterior a la coordinación a cargo: 

  • Fotocopia Carnet de Identidad.

Cualquier información adicional o inquietud podrás escribir al correo programas@ing.puc.cl.

VACANTES: 40

INFORMACIÓN RELEVANTE

Con el objetivo de brindar las condiciones de infraestructura necesaria y la asistencia adecuada al inicio y durante las clases para personas con discapacidad: Física o motriz, Sensorial (Visual o auditiva) u otra, los invitamos a informarlo. 

  • El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.
  • No se tramitarán postulaciones incompletas.

Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula


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