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

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.

Contenidos

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

Metodología

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 autoevaluación: 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.

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:

• 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.
• Examen final presencial

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

Bibliografía

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.

Evaluación y calificación

El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:

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:

Profesorado

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.

Orientaciones para el estudio

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 Máster. 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 personal con tu profesor-tutor.
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. Lee siempre el primer apartado, ¿Cómo estudiar este tema?, porque allí te especificamos qué material tienes que estudiar. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario (Lo + recomendado y + Información).
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 profesor-tutor te informarán de las novedades de la asignatura.

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.