Última revisión realizada: 31/05/2022

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
Cuatrimestre en el que se imparte: Segundo cuatrimestre
Carácter de la asignatura: Obligatoria

Presentación

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

  • CB6: Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7: Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8: Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9: Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones, y los conocimientos y razones últimas que las sustentan, a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10: Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias generales

  • CG1: Diseñar y elaborar planes de intervención profesional relacionados con el entorno de análisis de datos y visualización de la información, e implementarlos y desarrollarlos mediante los métodos y procesos adecuados.
  • CG2: Tener la capacidad necesaria para ejercer las funciones profesionales requeridas para el análisis de datos y la visualización de la información en el seno de las entidades de TI.

Competencias específicas

  • CE6: Explicar las características de una situación física o virtual a partir del conjunto de datos que la define y construir diagramas que representen de forma visual dicha situación.
  • CE12: Evaluar y asesorar sobre los diferentes métodos de visualización de datos aplicables según la información que se pretenda transmitir.
  • CE13: Ser capaz de combinar las diferentes técnicas estudiadas para el diseño de visualizaciones originales.
  • CE15: Partiendo de un diseño y un conjunto de datos previamente definidos, llevar a cabo la implementación tecnológica de una visualización que cumpla con los requisitos de diseño.
  • CE16: Identificar las necesidades de usabilidad e interactividad de un método de visualización de datos y ser capaz de elaborar una nueva versión de la visualización que mejore dichos aspectos.
  • CE21: Diseñar e implementar un sistema que combine técnicas de captura y almacenamiento, análisis y visualización de datos, de modo que el sistema sea capaz de representar la realidad subyacente.

Competencias transversales

  • CT2: Identificar las nuevas tecnologías como herramientas didácticas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje.
  • CT3: Desarrollar habilidades de comunicación, escritas y orales, para realizar atractivas y eficaces presentaciones de información profesional.
  • CT4: Adquirir la capacidad de trabajo independiente, impulsando la organización y favoreciendo el aprendizaje autónomo.

Tema 1. Introducción a las herramientas de visualización

  • Introducción y objetivos
  • Librerías y herramientas de visualización
  • HTML, CSS y JavaScript
  • Editor código: Brackets
  • Referencias bibliográficas

Tema 2. Google Chart: Introducción y principales visualizaciones

  • Introducción y objetivos
  • Ejemplos de varias visualizaciones
  • Conectando con Google Spreadsheets y archivos CSV
  • Gestionar eventos
  • Referencias bibliográficas

Tema 3. D3.js: Introducción y funcionalidades

  • Introducción y objetivos
  • Definición e instalación
  • Elementos básicos de D3.js. Generando elementos HTML
  • Trabajando con datos reales y elementos en el HTML
  • Ventajas de D3.js
  • Referencias bibliográficas

Tema 4. D3.js: Datos, SVG y gráficas

  • Introducción y objetivos
  • Trabajar con diferentes estructuras de datos JSON y CSV
  • Generar y dibujar con SVG
  • Bar Chart y Scatter Plot desde cero
  • Referencias bibliográficas

Tema 5. D3.js: Escalando y dibujando ejes de un gráfico

  • Introducción y objetivos
  • Escala no ordinal o logarítmica
  • Ejes
  • Escala ordinal
  • Referencias bibliográficas

Tema 6. D3.js: Force Layout, transiciones, movimiento e interacción

  • Introducción y objetivos
  • Force Layout
  • Actualización de gráficos con base en eventos
  • Transiciones y movimiento
  • Añadiendo interacción a los gráficos
  • Exportando el resultado a PDF, Bitmaps y SVG
  • Referencias bibliográficas

Tema 7. Power BI

  • Introducción y objetivos
  • Instalación e Interfaz de Power BI
  • Funciones de Power BI
  • Obtención, preparación y modelado de datos
  • Visualización de datos
  • Visualizaciones avanzadas

Tema 8. Qlik Sense

  • Introducción y objetivos
  • Instalación de Qlik Sense
  • Apps
  • Exploración de los datos, filtros y tablas pivotantes
  • Etiquetas y colores
  • Mapas geográficos
  • Historias
  • Otros gráficos avanzados

Tema 9. Tableau: introducción y funcionalidades

  • Introducción y objetivos
  • Instalación e interfaz de Tableau
  • Estantes Columnas y Filas. Tarjeta Marcas

Tema 10. Tableau: filtros, páginas, dashboards e historias

  • Filtros
  • Páginas
  • Dashboards
  • Historias

Tema 11. CARTO: Location Intelligence Software

  • Introducción y objetivos
  • Inteligencia de ubicación
  • Instalación e interfaz de Carto
  • Data & Maps
  • Layers & Widgets
  • Estilos
  • Análisis

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:

  • Trabajos: Actividades de cierta complejidad que conllevan por ejemplo una búsqueda de información, análisis y crítica de lecturas, resolución de problemas, etc.
  • Casos prácticos: El objetivo pedagógico es que el estudiante detecte situaciones relevantes, analice la información complementaria, tome decisiones en relación con el escenario que se plantea y proponga soluciones o indique cómo mejorar la situación de partida.
  • Laboratorios virtuales: Son sesiones presenciales virtuales que se llevan a cabo con herramientas de videoconferencia cuyo objetivo es que los alumnos utilicen algún tipo de herramienta informática para realizar uno o varios supuestos prácticos.
  • Test de evaluación: Al final de cada tema, los estudiantes pueden realizar este tipo de test, que permite al profesor valorar el interés del estudiante en la asignatura.
Descargar programación

Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:

  • Estudio personal
  • Tutorías. Las tutorías se pueden articular a través de diversas herramientas y medios. Durante el desarrollo de la asignatura, el profesor programa tutorías en días concretos para la resolución de dudas de índole estrictamente académico a través de las denominadas “sesiones de consultas”. Como complemento de estas sesiones se dispone también del foro “Pregúntale al profesor de la asignatura” a través del cual se articulan algunas preguntas de alumnos y las correspondientes respuestas en el que se tratan aspectos generales de la asignatura. Por la propia naturaleza de los medios de comunicación empleados, no existen horarios a los que deba ajustarse el alumno. El profesor atenderá a las preguntas formuladas por los estudiantes en el foro en un plazo no superior a los dos días lectivos.
  • Examen final presencial u online

Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:

ACTIVIDADES FORMATIVAS HORAS POR ASIGNATURA % PRESENCIAL
Sesiones presenciales virtuales 15 horas 100%
Recursos didácticos audiovisuales 6 horas 0
Estudio del material básico 60 horas 0
Lectura del material complementario 45 horas 0
Realización de los casos prácticos 15 horas 0
Autoevaluación exámenes 14 horas 0
Tutorías 16 horas 0
Trabajo colaborativo, foro, chat, debates 7 horas 0
Examen final 2 horas 100 %
Total 180 horas -

Bibliografía básica

Recuerda que la bibliografía básica es imprescindible para el estudio de la asignatura. Cuando se indica que no está disponible en el aula virtual, tendrás que obtenerla por otros medios: librería UNIR, biblioteca...

Los textos necesarios para el estudio de la asignatura han sido elaborados por 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. O'Reilly Media.
  • Hinderman, B. (2015). Building responsive data visualization for the web. John Wiley & Sons.
  • Krum, R. (2013). Cool Infographics: Effective Communication with Data Visualization and Design. Willey.
  • Maclean, M. (n. d.). D3 tips and tricks.
  • Murray, S. (2013). Interactive Data Visualization for the Web. O'Reilly Media.
  • Murray, D. G. (2016). Tableau your data: Fast and easy visual analysis with tableau software (Second ed.). Wiley.
  • Navarro, P. (2014). Mastering D3.js (1st ed.). Packt Publishing.
  • Qi Zhu, N. (2013). Data Visualization with D3.js Cookbook. 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 U ONLINE 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 de la asignatura, se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.

Sistema de evaluación Ponderación min - max
Participación del estudiante 0% - 10%
Trabajos, proyectos, laboratorios/talleres y casos 20% - 30%
Test de evaluación 0% - 10%
Examen final 60% - 60%

Observaciones: es necesario que el estudiante obtenga una calificación mínima de 5 sobre 10 en el examen final para que pueda computarse la nota obtenida en la evaluación continua.

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:

  1. Desde el Campus virtual podrás acceder al aula virtual de cada asignatura en la que estés matriculado y, además, al aula virtual del Curso de introducción al campus virtual. Aquí podrás consultar la documentación disponible sobre cómo se utilizan las herramientas del aula virtual y sobre cómo se organiza una asignatura en la UNIR y también podrás organizar tu plan de trabajo con tu tutor personal.
  2. Observa la programación semanal. Allí te indicamos qué parte del temario debes trabajar cada semana.
  3. Ya sabes qué trabajo tienes que hacer durante la semana. Accede ahora a la sección Temas del aula virtual. Allí encontrarás el material teórico y práctico del tema correspondiente a esa semana.
  4. Comienza con la lectura de las Ideas clave del tema. Este resumen te ayudará a hacerte una idea del contenido más importante del tema y de cuáles son los aspectos fundamentales en los que te tendrás que fijar al estudiar el material básico. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario.
  5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Actividades y Test). En la programación semanal te detallamos cuáles son las actividades correspondientes a cada semana y qué calificación máxima puedes obtener con cada una de ellas.
  6. Te recomendamos que participes en los eventos del curso (sesiones presenciales virtuales, foros de debate…). Para conocer la fecha concreta de celebración de los eventos debes consultar las herramientas de comunicación del aula vitual. Tu profesor y tu tutor personal te informarán de las novedades de la asignatura.

En el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual encontrarás siempre disponible la documentación donde te explicamos cómo se estructuran los temas y qué podrás encontrar en cada una de sus secciones.

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...

  • Sea cual sea tu plan de estudio, accede periódicamente al aula Virtual, ya que de esta forma estarás al día de las novedades del curso y en contacto con tu profesor y con tu tutor personal.
  • Recuerda que no estás solo: consulta todas tus dudas con tu tutor personal utilizando el correo electrónico. Además, siempre puedes consultar tus dudas sobre el temario en los foros que encontrarás en cada asignatura (Pregúntale al profesor).
  • ¡Participa! Siempre que te sea posible accede a los foros de debate. El intercambio de opiniones, materiales e ideas nos enriquece a todos.
  • Y ¡recuerda!, estás estudiando con metodología on line: tu esfuerzo y constancia son imprescindibles para conseguir buenos resultados. ¡No dejes todo para el último día!