El volumen de información existente en formato digital crece día a día. Tan solo la necesidad de gestión de esta información ya exige el uso de herramientas automáticas, pero con más motivo si queremos ir un poco más allá y realizar un análisis más detallado de esta información. Dada la cantidad de datos puesta en juego, parece evidente que es necesario maximizar el uso de las capacidades de percepción humanas para este fin. En este contexto, la visualización de la información está adquiriendo cada vez más relevancia debido a que las capacidades de percepción humanas están más desarrolladas, simplemente como resultado de la evolución, en el órgano de la visión.
Esta asignatura tiene dos objetivos: por un lado, analizar desde el punto de vista formal las características de los modelos de representación de la información, y por otro, determinar las características visuales humanas que se pueden explotar a la hora de maximizar el impacto de la información presentada.
Para ello nos centraremos primero en una introducción que nos pondrá en contexto y nos permitirá adquirir los fundamentos necesarios para la visualización de datos. A continuación, estudiaremos los diversos modelos de representación de la información, así como sus ventajas y desventajas, apoyándonos en diversas librerías y herramientas de visualización para ilustrarlos, tanto en la web como en aplicaciones. Tras ello, nos centraremos en los diversos elementos de la visualización de datos, comparando la diferencia entre las técnicas orientadas a volúmenes de datos estándar frente a grandes volúmenes de datos. Por último, veremos las técnicas de representación de la información en base a los objetivos deseados, trabajando también en obtener interpretaciones y conclusiones válidas sobre los datos de estudio.
CONTEXTUALIZACIÓN
La asignatura de Visualización de Datos se trata de una asignatura de 4 créditos ECTS, obligatoria, impartida en el segundo semestre del Máster Universitario en Ingeniería de Datos. Guarda relación con las siguientes asignaturas también disponibles en el mismo Máster:
Programación en entornos de datos.
Minería de datos de los Medios sociales.
Además, es recomendable haber cursado:
Gestión/almacenamiento de información no estructurada.
Infraestructuras computacionales para procesamiento de datos masivos.
