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Visualizaci贸n de Informaci贸n

隆Bienvenide a mi curso introductorio de Visualizaci贸n de Informaci贸n! En esta p谩gina encontrar谩s todo el material te贸rico y pr谩ctico que tengo disponible.

Este curso tiene los siguientes objetivos:

  1. Adquirir un lenguaje com煤n y un entendimiento fundamental dentro del campo visualizaci贸n de informaci贸n.
  2. Ser capaces de dise帽ar una visualizaci贸n de datos efectiva para el problema a resolver.
  3. Ser capaces de evaluar una visualizaci贸n con esp铆ritu cr铆tico.
  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 programaci贸n (control de flujo, definici贸n de funciones, estructuras de datos, funciones lambda) y de manejo de herramientas (conda environments, Jupyter Lab).
  2. Conocimiento b谩sico de pandas y sus operaciones, incluyendo filtros y operaciones como groupby. Se espera que hayan cursado (o est茅n cursando) una asignatura de an谩lisis de datos.
  3. Aunque el material del curso est谩 en castellano, gran parte de los recursos bibliogr谩ficos y de c贸digo externo est谩n disponibles solo en ingl茅s.

Los siguientes links son relevantes para quienes hacen el curso formalmente:

Unidades Te贸ricas #

  1. Introducci贸n a la Visualizaci贸n 馃摉 Monograf铆a. 馃枼锔 Slides.
  2. 驴Qu茅 visualizar? Abstracci贸n de Datos 馃摉 Monograf铆a. 馃枼锔 Slides.
  3. 驴Para qu茅 visualizar? Abstracci贸n de Tareas 馃摉 Monograf铆a. 馃枼锔 Slides.
  4. 驴C贸mo visualizar? Codificaci贸n Visual 馃摉 Monograf铆a. 馃枼锔 Slides.
  5. Visualizaci贸n de Tablas 馃摉 Monograf铆a. 馃枼锔 Slides.
  6. Visualizaci贸n de Datos Geogr谩ficos y Espaciales 馃摉 Monograf铆a. 馃枼锔 Slides.
  7. Visualizaci贸n de Redes y 脕rboles 馃摉 Monograf铆a. 馃枼锔 Slides.
  8. Colores e Ilusiones 馃摉 Monograf铆a. 馃枼锔 Slides.
  9. Buenas Pr谩cticas y Evaluaci贸n 馃摉 Monograf铆a. 馃枼锔 Slides.
  10. Visualizaci贸n de Texto 馃摉 Monograf铆a. 馃枼锔 Slides.
  11. Reducci贸n de Complejidad 馃摉 Monograf铆a. 馃枼锔 Slides.

Unidades Pr谩cticas #

Estas unidades utilizan el m贸dulo aves y la Encuesta Origen-Destino de Santiago 2012 (disponible en el repositorio de aves). Puedes ver una descripci贸n de aves y de otras herramientas en esta p谩gina.

Los siguientes notebooks de Jupyter est谩n en el repositorio de aves. Incluyo un link al repositorio y en algunos casos un link que te permite ejecutarlo en Google Colab:

  1. Introducci贸n: Encuesta Origen-Destino + Python Abrir en Google Colab
  2. Visualizaci贸n de Tablas Abrir en Google Colab
  3. Datos Geogr谩ficos: Operaciones en geopandas Abrir en Google Colab
  4. Datos Geogr谩ficos: dot_map, bubble_map, heat_map, choropleth_map Abrir en Google Colab
  5. Redes: Operaciones en graph-tool, visualizaci贸n: node_link, hierarchical_edge_bundling Abrir en Google Colab
  6. Redes: Redes Geogr谩ficas Abrir en Google Colab
  7. Texto: streamgraph, bubble_cloud Abrir en Google Colab

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

Bibliograf铆a #

La parte te贸rica 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.

Cr茅ditos y Agradecimientos #

Este curso incluye material del libro Visualization Analysis & Design de Tamara Munzner y de las presentaciones de su curso de visualizaci贸n. 隆Gracias, Tamara!