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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:

  1. Adquirir un lenguaje común y un entendimiento fundamental dentro del campo visualización de información.
  2. Ser capaces de diseñar una visualización de datos efectiva para el problema a resolver.
  3. Ser capaces de evaluar una visualización con espíritu crítico.
  4. Aprender a prototipar e implementar visualizaciones en Python.

Cumplir estos objetivos requiere las siguientes capacidades ya desarrolladas en les estudiantes:

  1. 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).
  2. 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.
  3. 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:

Este curso se ha dictado en los últimos años en el Instituto de Data Science de la Universidad del Desarrollo.

Unidades Teóricas #

  1. Introducción a la Visualización 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
  2. ¿Qué visualizar? Abstracción de Datos 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
  3. ¿Para qué visualizar? Abstracción de Tareas 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
  4. ¿Cómo visualizar? Codificación Visual 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
  5. Visualización de Tablas 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
  6. Visualización de Datos Geográficos y Espaciales 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
  7. Visualización de Redes y Árboles 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
  8. Colores e Ilusiones 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
  9. Buenas Prácticas y Evaluación 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
  10. Visualización de Texto 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
  11. 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:

  1. Introducción: Encuesta Origen-Destino + Python Abrir en Google Colab
  2. Visualización de Tablas Abrir en Google Colab
  3. Datos Geográficos: Operaciones en geopandas Abrir en Google Colab
  4. Datos Geográficos: dot_map, bubble_map, heat_map, choropleth_map Abrir en Google Colab
  5. Redes: Operaciones en graph-tool, visualización: node_link, hierarchical_edge_bundling Abrir en Google Colab
  6. Redes: Redes Geográficas Abrir en Google Colab
  7. Texto: streamgraph, bubble_cloud Abrir en Google Colab

Extra: Mini-taller de análisis de encuesta CASEN y resultados de elecciones presidenciales 2021 Abrir en Google Colab

Bibliografía #

La parte teórica del curso se basa en estos dos libros:

Los siguientes son libros complementarios:

  • The Functional Art, de Alberto Cairo.
  • Design for Information, de Isabel Meirelles.

Créditos y Agradecimientos #

Este curso incluye material del libro Visualization Analysis & Design de Tamara Munzner y de las presentaciones de su curso de visualización. ¡Gracias, Tamara!