Visualización de datos

Ricardo Vega

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.

* 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.

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.

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

1. Desarrollar proyectos de visualización de datos eficientes según sus objetivos, mediante la comprensión y aplicación de técnicas, conceptos y metodologías básicas de Visualización.

• Aprendizaje autónomo asincrónico estructurado en 6 módulos 
• Clases expositivas  
• Foros 
• Estudio de caso  

Horas Totales: 75  | Horas directas: 35  | Horas indirectas: 40

Créditos: 4 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:

• 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

• 6 controles individuales - 15% 
• 3 foros de discusión - 20% 
• 1 trabajo grupal - 25% 
• 1 examen on-line individual - 40% 

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

• Calificación mínima de todos los cursos 4.0 en su promedio ponderado.

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

Los resultados de las evaluaciones serán expresados en notas, en escala de 1,0 a 7,0 con un decimal, sin perjuicio que la Unidad pueda aplicar otra escala adicional.

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

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.

El postulante será contactado, para asistir a una entrevista personal (si corresponde) con el Jefe de Programa del Diplomado o su Coordinadora Académica. 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.