Denominación de la asignatura |
Herramientas de Visualización |
Postgrado al que pertenece |
Máster universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos / Visual Analytics & Big Data |
Créditos ECTS |
6 |
Curso y cuatrimestre en el que se imparte |
Segundo cuatrimestre |
Carácter de la asignatura | Obligatoria |
Esta asignatura tiene una orientación totalmente práctica donde crearás tus propias visualizaciones utilizando librerías existentes. El curso se centrará en tres librerías populares como son Google Charts, JQuery plug-ins, para visualizaciones y D3.js, una de las librerías más potentes actualmente en el mercado.
Seleccionarás un dataset existente o uno propio. Trabajarás en visualizar ese dataset con las diferentes herramientas que iremos trabajando durante el curso.
El objetivo es que seas capaz de explicar la historia del dataset a través de visualizaciones, y que te familiarices con los entornos de programación de JavaScript.
Competencias básicas
Competencias generales
Competencias específicas
Competencias transversales
Tema 1. Introducción a la asignatura
Metodología de la asignatura: blog de la asignatura y grupo en Google+
JavaScript y cómo utilizar Plunker, JavaScript Console y Servidores: MAMP, WAMP y LAMP
Seleccionar un dataset
Google Spreadsheets, visualizando datos y haciéndolos accesibles al público
Many Eyes, visualizando datos y haciéndolos accesibles al público
Evalúa tus resultados antes de hacerlos públicos. Típicos errores fácilmente evitables
Tema 2. Introducción a la librería Google Charts
Ejemplos de varias visualizaciones (Bar Charts, Line Charts, Map Charts…)
Conectando con Google Spreadsheets y archivos CSV
Gestionando eventos
Tema 3. Introducción a jQuery plug-ins
Ejemplos de varias visualizaciones (Bar Charts, Line Charts, Sparklines…)
Añadiendo anotaciones con jQuery plug-ins y jQuery tool tip
Gestionando eventos
Tema 4. Introducción a D3.js
Descarga y referenciar la librería
Entendiendo los básicos de D3.js. Generando elementos en HTML
Trabajando con datos reales y elementos en el HTML
Tema 5. Dibujando con D3.js
Trabajando con diferentes estructuras de datos JSON y CSV
Generando y dibujando SVGs
Bar Chart y un Scatter Plot desde cero
Tema 6. Escalando y dibujando ejes de un gráfico
Normalizando y creando una escala
Escalando un Scatter Plot
Dibujando los ejes
Tema 7. Actualizando los datos, transiciones, movimiento e interacción
Actualización de los gráficos a través de los eventos
Transiciones y movimiento
Añadiendo interacción a los gráficos
Tema 8. Layouts y exportando el resultado a un archivo
Histogram, Stack y Force Layout
Exportando el resultado a PDF, Bitmaps y SVG
Menciones a otras librerías al margen de D3.js
Tema 9. Creación de gráficos con Tableau
Introducción a Tableau
Casos prácticos
Tema 10. Carto. Location Intelligence Software
Introducción a la inteligencia de ubicación
Manejo práctico de Carto
Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.
Las actividades formativas de esta asignatura son las siguientes:
En la programación semanal puedes consultar cuáles son las actividades concretas que tienes que realizar en esta asignatura.
Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:
Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:
ACTIVIDADES FORMATIVAS |
HORAS |
Sesiones Presenciales Virtuales | 15,0 |
Lecciones magistrales | 6,0 |
Estudio Personal de material básico | 50,0 |
Lectura de material complementario | 25,0 |
Realización de los casos prácticos | 15,0 |
Autoevaluación exámenes | 14,0 |
Tutoría individual y grupal | 16,0 |
Trabajo colaborativo, foro, chat, debates | 7,0 |
Evaluación Final | 2,0 |
Total |
150 |
Bibliografía básica
Los textos necesarios para el estudio de la asignatura han sido elaborados por la UNIR y están disponibles en formato digital para consulta, descarga e impresión en el aula virtual.
Bibliografía complementaria
Dewar, M. (2012). Getting started with D3.js. Sebastopol: O'Reilly Media.
Hinderman, B. (2015). Building responsive data visualization for the web. Estados Unidos: John Wiley & Sons.
Krum, R. (2013). Cool Infographics: Effective Communication with Data Visualization and Design. Nueva Jersey: Willey.
Maclean, M. (n. d.). D3 tips and tricks.
Murray, S. (2013). Interactive Data Visualization for the Web. Sebastopol: O'Reilly Media.
Murray, D. G. (2016). Tableau your data: Fast and easy visual analysis with tableau software (Second ed.). Estados Unidos: Wiley.
Navarro, P. (2014). Mastering D3.js (1st ed.). Reino Unido: Packt Publishing.
Qi Zhu, N. (2013). Data Visualization with D3.js Cookbook. Birmingham: PACKT.
El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:
0 - 4, 9 |
Suspenso |
(SS) |
5,0 - 6,9 |
Aprobado |
(AP) |
7,0 - 8,9 |
Notable |
(NT) |
9,0 - 10 |
Sobresaliente |
(SB) |
La calificación se compone de dos partes principales:
El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO.
La evaluación continua supone el 40% de la calificación final. Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.
Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua permite que realices las que prefieras hasta conseguir el máximo puntuable mencionado en la programación semanal. En ella se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.
El sistema de evaluación de la asignatura es el siguiente:
SISTEMA DE EVALUACIÓN |
PONDERACIÓN |
PONDERACIÓN |
Participación en foros y otros medios participativos |
0% |
10% |
Realización de trabajos, proyectos y casos |
20% |
30% |
Test autoevaluación |
0% |
10% |
Examen final presencial |
60% |
60% |
Luis Miguel Garay Gallastegui
Formación: Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad de Deusto y Programa Desarrollo Directivos en el Instituto de Empresa.
Experiencia: Senior Director en Telefónica, su evolución profesional en los últimos 20 años ha estado ligada al desarrollo de negocio y la transformación digital, donde ha desempeñado puestos de responsabilidad como Director de Digitalización y Director de Experiencia de Cliente y Nuevas Tecnologías Digitales. Más de 15 años como profesor en Universidades y Escuelas de Negocio. Especialidad en Marketing Digital, Data & Inteligencia Artificial, Nuevas Tecnologías e Innovación.
Obviamente, al tratarse de formación online puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:
Recuerda que en el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.
Ten en cuenta estos consejos…
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