Monthly Subscription Starting at AED 99 + VAT
- Level Foundation
- Course by Pontificia Universidad Católica de Chile
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Este MOOC busca que profesionales de diversas áreas logren analizar críticamente visualizaciones de datos existentes y diseñar visualizaciones de datos efectivas. Por un lado, el proceso de percepción visual ocupa una gran parte de los recursos y del volumen del cerebro, por lo cual es importante comprender sus principios para diseñar e implementar visualizaciones de datos. Por otro lado, un modelo de análisis estructurado y validado por la comunidad científica como el de Munzner permite organizar de forma estructurada el análisis y diseño de visualizaciones. Finalmente, se ponen en práctica estos conceptos con una implementación visual usando un software que no requiere programación. Resultados de aprendizaje: 1. Identificar los principios de percepción humana que guían el diseño de visualizaciones de datos. 2. Reconocer el modelo de análisis y diseño de visualizaciones de Munzner. 3. Evaluar visualizaciones existentes proponiendo mejoras. 4. Diseñar visualizaciones básicas con datos tabulares Este MOOC corresponde al módulo 1 del curso "Visualización de Datos", del Magíster en Analítica para los Negocios, de la UC Chile. En este contexto, podrás conocer el programa de grado desde su interior y avanzar un paso más para acercarte a este magíster.Modules
Bienvenida
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- Bienvenida e Introducción
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- Syllabus
Clases
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- Clase: Definiciones y conceptos de visualización de datos
- Clase: Ejemplos históricos de visualización de datos
- Clase: Aplicaciones recientes de visualización de datos
Lecturas obligatorias
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- Obligatoria: Visualization, Analysis & Design. Capítulos 1 y 5.
Lecturas complementarias
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- Complementaria: The Visual Display of Quantitative Information. Capítulo 1
Evaluación del módulo 1
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2
Assignment
2
Assignment
- Test formativo: Conceptos fundamentales de visualización de datos
- Test sumativo: Aplicaciones de visualización de datos
Referencias bibliográficas del módulo
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- Referencias bibliográficas
Clases
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- Clase: Percepción visual
- Clase: Marcas y canales
- Clase: Ranking de efectividad de marcas y canales
- Clase: Modelos de color
Lecturas obligatorias
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1
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- Obligatoria: Visualization, Analysis & Design. Capítulos 2, 3, 4 y 6
Lecturas Complementarias
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- Complementaria: The Visual Display of Quantitative Information. Capítulo 1.
Evaluación del módulo 2
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2
Assignment
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Assignment
- Test formativo: Percepción humana en el diseño de visualizaciones de datos
- Test sumativo: Principios de visualizaciones de datos
Referencias bibliográficas del módulo
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- Referencias bibliográficas
Clases
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- Clase: Descripción general del modelo anidado de Munzner
- Clase: Qué: Tipos de datos y datasets
- Clase: Por qué: Tipos de tareas visuales
- Clase: Cómo: Codificación visual
Lecturas obligatorias
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- Obligatoria: Visualization, Analysis & Design. Capítulos 1 al 5
Lecturas complementarias
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- Complementaria: The Visual Display of Quantitative Information. Capítulos 2 y 4.
Evaluación del módulo 3
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Assignment
2
Assignment
- Test Formativo: Modelo de análisis y diseño de visualizaciones de Munzner
- Test Sumativo: Aplicación del Modelo de análisis y diseño
Referencias bibliográficas del módulo
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- Referencias bibliográficas
Clases
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Videos
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- Clase: Validación de visualizaciones con el modelo de Munzner
- Clase: Reglas y consejos generales para visualizar
- Clase: Tipos de software para visualizar datos
- Crear una visualización usando datos tabulares
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- Material complementario clase :Crear una visualización usando datos tabulares
Lecturas obligatorias
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- Obligatoria: Visualization, Analysis & Design. Capítulos 4 al 7
Lecturas complementarias
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- Complementaria: The Visual Display of Quantitative Information. Capítulos 2 y 4
Evaluación del módulo 4
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Assignment
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Assignment
- Test formativo: Visualizaciones usando el modelo de Munzner
- Test sumativo: Elementos y aplicaciones de la visualización de datos
Referencias bibliográficas del módulo
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- Referencias bibliográficas
Finalización del curso
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Plugin
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- Finalización del curso
Auto Summary
"Introducción a la visualización de datos" es un curso en línea diseñado para profesionales de diversas áreas que desean mejorar sus habilidades en el análisis y diseño de visualizaciones de datos. Enfocado en la ciencia de datos y la inteligencia artificial, este curso proporciona una comprensión profunda de los principios de percepción visual y el modelo de análisis estructurado de Munzner, ampliamente reconocido en la comunidad científica. El curso, impartido por la prestigiosa Universidad Católica de Chile (UC Chile) a través de Coursera, no requiere conocimientos de programación y se centra en la creación de visualizaciones efectivas utilizando software especializado. Los participantes aprenderán a identificar y aplicar principios de percepción humana, evaluar y mejorar visualizaciones existentes, y diseñar visualizaciones básicas con datos tabulares. Este curso forma parte del módulo 1 del programa de Magíster en Analítica para los Negocios de UC Chile, lo que permite a los estudiantes tener una visión interna del programa de grado y avanzar hacia la obtención del magíster. Disponible en la modalidad de suscripción Starter, "Introducción a la visualización de datos" es ideal para aquellos que buscan una base sólida en la visualización de datos y desean dar un paso adelante en su carrera en el ámbito de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Denis Parra