Nuevo - Visualización de Datos: de los datos a la comprensión

El curso busca introducir a los alumnos en estrategias orientadas a la comunicación de información, mediante la transformación de datos en conocimiento, comprendiendo los procesos y modelos de diseño pertinentes, así como diversos aspectos técnicos y comunicacionales involucrados. Al final del curso los alumnos habrán adquirido herramientas y métodos fundamentales que les permitirán proponer y desarrollar proyectos de visualización de datos adecuados a los objetivos comunicacionales planteados.


Descripción

Nuestras sociedades actuales viven inmersas en el mundo digital donde constantemente se incrementa el volumen de datos. Cada vez que usamos el teléfono móvil, o realizamos transacciones bancarias, dejamos un rastro de datos. Somos creadores de datos. Pero ¿Que significan estos datos? En años recientes ha surgido con fuerza la Visualización de Datos, disciplina que busca la creación de dispositivos perceptibles (principalmente visuales, aunque también sonoras y táctiles), que mediante estrategias de análisis, representación y comunicación, permitan construir el sentido de dichos datos. Por tanto, el objetivo de la Visualización de Datos es ayudar a amplificar el conocimiento.
La Visualización de Datos es un proceso de transformación de datos a conocimiento, desarrollo que a menudo involucra diversas disciplinas, como la computación, las ciencias de conocimiento, la estadística, el diseño, entre otras.

El curso busca brindar contexto, métodos, así como algunas herramientas técnicas y prácticas fundamentales para el desarrollo de proyectos de visualización básicos. Finalizado el curso, el estudiante podrá usar diversas estrategias para extraer, jerarquizar, relacionar y representar datos e información, siendo capaz además de reconocer algunos de los diversos campos de aplicación donde participa la Visualización de Datos.

El curso tiene 4 módulos temáticos principales, lo que se integrarán luego en un proyecto final. Se promoverá las críticas individuales y grupales como medio de afianzar el análisis crítico de proyectos. 

Dirigido a

-Profesionales del área de marketing, comunicaciones, publicidad, y la gestión de las comunicaciones aplicadas, con una trayectoria en áreas comerciales, servicio al cliente, ventas, relaciones públicas, comunicaciones corporativas, y cuyo objetivo sea prepararse para a cargos de Dirección. 

-Publicistas, Ingenieros, Periodistas, sicólogos u otros profesionales que trabajen relacionados al tema publicitario, sea desde las áreas de gestión en agencias de publicidad, medios de comunicación y empresas avisadoras desde cargos relacionados con la gestión de marcas o categóricas de ellas.

Prerrequisitos

-    Título Profesional universitario, licenciatura en carreras relacionadas con las áreas afines.

Objetivo de aprendizaje

1.    Analizar los fundamentos teóricos y los métodos de la visualización de datos.
2.    Entender las técnicas básicas en la captura y procesamiento de datos.
3.    Identificar los ámbitos de aplicación para la visualización de datos, sus características y potenciales usos en diversas disciplinas. 
4.    Diseñar un proyecto de visualización de complejidad básica.

Desglose de cursos

Nombre del Curso: VISUALIZACIÓN DE DATOS: DE LOS DATOS A LA COMPRENSIÓN
Nombre en inglés: DATA VISUALIZATION: FROM DATA TO COMPREHENSION
Horas cronológicas: 40
Créditos: 10

Resultados de aprendizaje:
Al finalizar el curso los estudiantes deberían ser capaces de:
- Aplicar aspectos teóricos y metodológicos de la visualización de datos.
- Aplicar las herramientas básicas de la visualización de datos.
- Identificar los diferentes usos de la visualización de datos. 
-Diseñar un proyecto de visualización.

CONTENIDOS

1. Conceptos, Metodologías.
Qué es dato e información. Historia y desarrollo de la visualización.
Historias: el poder de la visualización.
Qué es el conocer. Experiencia, percepción. Gestalt.
Modelos de Visualización. Panorama de tipologías de Visualización. 
Principios de estadística para la Visualización de Datos.
Cómo definir y formular el problema y preguntas.   
Usuarios, Etnografía, Interacción, prototipado, Usabilidad, etc. 

2- Herramientas para la Visualización.
Tipos de datos (JSON, XML, CSV, etc.) y panorama de lenguajes de programación.
Fundamentos de programación (web, JavaScript).    
Técnicas para obtener datos de diversas fuentes: Scrapping, APIs.    
Librerías de Visualización de datos (D3, Raphael, otras).    
Herramienta de visualización estándar (Tableau, otras)

3- Temas y Dominios de la visualización.
Datos públicos, retos y expectativas.    
Periodismo de Datos e infografía.
Humanidades Digitales, Ciencia y Visualización, Visualización experimental y Data Art   
Mapas y geo referencia.
Redes (Networks)

4- Proyecto de Visualización.
Análisis de casos basados en necesidades reales existentes de terceros, o auto detectados.
Definición del problema y su ámbito.
Planteamiento de estrategia de desarrollo.        
Ejercicios de prototipado de representaciones.
Presentación Proyecto de Visualización.

METODOLOGÍA PARA EL APRENDIZAJE
    Clases expositivas.
    Talleres prácticos.
    Análisis de Casos.
    Presentaciones.

EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE
-    Presentación 1: 20%
-    Presentación 2: 30%
-    Presentación Final: 50%

BIBLIOGRAFÍA
Mínima
-    Cairo, Alberto. Infografía 2.0: visualización interactiva de información en prensa. Alamut Editores, 2008.
-    Tufte, Edward. Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative. Graphics Press, 1997.
-    Pogorelova, K. The looks of understanding: visual appeal of information graphics, 2013.
-    Vande Moere, A. Form Follows Data The Symbiosis between Design & Information Visualization. 2005
-    Kosara, R.; Macinlay, J. Storytelling: The Next Step for Visualization. 2013
-    Shneiderman, B. The Eyes Have It: A Task by Data Type Taxonomy for Information Visualizations. 2000.
-    Manovich, L. La visualización de datos como nueva abstracción y antisublime. 2008.  

Complementaria
-    Ware, Colin. Visual Thinking for Design. Morgan Kaufmann, 2008.
-    Mijksenaar, Paul. Diseño de la información. Ediciones G. Gili, 2001.
-    Norman, Donald. Emotional design: Why We Love (or Hate) Everyday Things. Basic Books, 2005.
-    Yau, Nathan. Data Points. John Wiley & Sons, 2013.
-    Lima, Manuel. Visual Complexity: Mapping Patterns of Information. New York. Princeton Architectural Press, 2013.

Equipo Docente

JEFE DE PROGRAMA
Daniel Halpern
Doctor en Ciencias de la Comunicación e Información, Rutgers University, USA. Master en Ciencia Política, Pontificia Universidad Católica de Chile. Periodista, Pontificia Universidad Católica de Chile. Autor del libro “Gestión de crisis: Teoría y práctica de un modelo comunicacional”. Académico de la Facultad de Comunicaciones UC.

EQUIPO DOCENTE
Ricardo Vega
Profesor de la Escuela de Diseño de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Diseñador Universidad Mayor, MFA Design & Technology Parsons The New School, Diplomado en Visualización de la Información IDEC-Universidad Pompeu Fabra. Ha participado en diversos proyectos de arte, diseño y nuevos medios, colaborando con diversas instituciones y proyectos nacionales e internacionales. Está interesado en las posibilidades de empoderamiento ciudadano que ofrecen las tecnologías digitales

Requisitos de aprobación

A) Un mínimo de asistencia de 75%
B) Requisito académico: Se cumple aprobando con nota mínima 4,0.

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación 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.

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Performance Marketing y Campañas Digitales

Diplomado en Dirección y Gestión de Comunicación, Marketing y Publicidad