Visualización de Información
¡Bienvenide a mi curso introductorio de Visualización de Información! En esta página encontrarás todo el material teórico y práctico que tengo disponible.
Este curso tiene los siguientes objetivos:
- Adquirir un lenguaje común y un entendimiento fundamental dentro del campo visualización de información.
- Ser capaces de diseñar una visualización de datos efectiva para el problema a resolver.
- Ser capaces de evaluar una visualización con espíritu crítico.
- Aprender a prototipar e implementar visualizaciones en Python.
Cumplir estos objetivos requiere las siguientes capacidades ya desarrolladas en les estudiantes:
- Python intermedio: a nivel de programación (control de flujo, definición de funciones, estructuras de datos, funciones lambda) y de manejo de herramientas (conda environments, Jupyter Lab).
- Conocimiento básico de pandas y sus operaciones, incluyendo filtros y operaciones como groupby. Se espera que hayan cursado (o estén cursando) una asignatura de análisis de datos.
- Aunque el material del curso está en castellano, gran parte de los recursos bibliográficos y de código externo están disponibles solo en inglés.
Los siguientes links son relevantes para quienes hacen el curso formalmente:
- Instrucciones y evaluación de proyecto de curso
- Algunos links a Datasets para proyectos
- Muestra de Visualizaciones que puede inspirarles en sus proyectos.
Unidades Teóricas #
- Introducción a la Visualización 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
- ¿Qué visualizar? Abstracción de Datos 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
- ¿Para qué visualizar? Abstracción de Tareas 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
- ¿Cómo visualizar? Codificación Visual 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
- Visualización de Tablas 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
- Visualización de Datos Geográficos y Espaciales 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
- Visualización de Redes y Árboles 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
- Colores e Ilusiones 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
- Buenas Prácticas y Evaluación 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
- Visualización de Texto 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
- Reducción de Complejidad 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
Unidades Prácticas #
Estas unidades utilizan el módulo aves y la Encuesta Origen-Destino de Santiago 2012 (disponible en el repositorio de aves). Puedes ver una descripción de aves y de otras herramientas en esta página.
Los siguientes notebooks de Jupyter están en el repositorio de aves. Incluyo un link al repositorio y en algunos casos un link que te permite ejecutarlo en Google Colab:
- Introducción: Encuesta Origen-Destino + Python
- Visualización de Tablas
- Datos Geográficos: Operaciones en geopandas
- Datos Geográficos: dot_map, bubble_map, heat_map, choropleth_map
- Redes: Operaciones en graph-tool, visualización: node_link, hierarchical_edge_bundling
- Redes: Redes Geográficas
- Texto: streamgraph, bubble_cloud
Extra: Mini-taller de análisis de encuesta CASEN y resultados de elecciones presidenciales 2021
Bibliografía #
La parte teórica del curso se basa en estos dos libros:
- Visualization Analysis & Design, de Tamara Munzner.
- How Charts Lie, de Alberto Cairo.
Los siguientes son libros complementarios:
- The Functional Art, de Alberto Cairo.
- Design for Information, de Isabel Meirelles.
Créditos y Agradecimientos #
