Advanced Visualization

• Comprensión general de los principios de la visualización y de las técnicas necesarias para la visualización de datos.
• Conocer qué características conducen a una buena visualización.
• Capacidad de detectar errores en una representación y los problemas que acarrean esos errores.
• Capacidad para elegir la mejor opción para extraer la información de los datos y trasmitirla de forma eficaz.
• Elección, en función de los tipos de datos disponibles y el objetivo, de la solución gráfica que mejor se adapte.
• Implementar métodos de visualización de datos dinámicos.
• Aplicar técnicas de visualización de datos con dependencia temporal y espacial.
• Implementar procedimientos de visualización interactiva.
• Conocimiento de programas de visualización de datos.

TEORÍA

1. Introducción
2. Tipos de datos, relaciones y formatos de visualización
3. Principios básicos para visualización de datos
4. La narración de historias para la comunicación social y de mercado
5. Tendencias de los estudios de mercado y los tableros de visualización de datos

PRÁCTICAS

Se obtendrá experiencia práctica resolviendo problemas utilizando potentes herramientas que las empresas usan hoy en día con el fin de aprender a:
1. Localizar fuentes de datos relevantes para un campo de estudio
2. Identificar y corregir problemas en conjuntos de datos
3. Combinar conjuntos de datos de diferentes fuentes
4. Trasmitir información significativa de un análisis de datos a través de las visualizaciones
5. Analizar un conjunto de datos mediante tablas dinámicas
6. Diseño de cuadros de mando interactivos

Bibliografía básica:

• McCandless, David. Knowledge is Beautiful. 1st Edition, William Collins, 2014. ISBN: 9780007427925
• McDaniel, Eileen, McDaniel, Stephen. The Accidental Analyst: Show your data Who’s Boss. 1st Edition, CreateSpace Independent Publishing Platform, 2012. ISBN: 1477432264
• Cairo, Alberto. The functional art: an introduction to information graphics and visualization. 1st Edition, New Riders, 2012. ISBN: 9780321834737
• Few, Stephen. Information Dashboard Design: Displaying Data for at-a-glace Monitoring. 2nd Edition, Analytics Press, 2013. ISBN: 1938377001

Bibliografía complementaria:

• Murray, Scott. Interactive Data Visualization for the Web. 2nd Edition, O’Really, 2017. ISBN: 9781491921289
• Meirelles, Isabel. Design for information. 1st edition, Rockport Publishers. 2013. ISBN: 1592538061
• Newton, Thomas et al. Learning D3.js 5 Mapping: build cutting-edge maps and visualizations with JavaScript. 2nd Edition, Packt Publishing, 2017. ISBN: 9781787280175
• Wexler, Steve et al. The big book of dashboards. 1st Edition, John Wiley & Sons Inc, 2017. ISBN: 111928271

Contribuir:
• a conseguir las competencias de la memoria del título de Grado en Ingeniería Informática de la USC (CB3, CB4, CG8, CG9, TR1, TR2, TR3, RI13, RI17, TI6)
• Obtención de una visión general del mundo de la visualización de datos, abarcando tanto los conceptos básicos como los distintos principios y técnicas utilizadas para mostrar la información.
• Conocimiento de los conceptos, modelos y técnicas de procesamiento de datos.
• Conocimiento de técnicas de recolección, preparación y filtrado de datos para la visualización.
• Utilizar un entorno de programación y librerías para utilizar e implementar las técnicas de visualización de datos interactiva.
• Conocimiento de las fases de desarrollo de un proyecto de visualización de datos.

La materia dispondrá de un aula virtual soportada por la plataforma Moodle del Campus Virtual de la USC. Dicha aula virtual dará soporte a las distintas actividades de enseñanza-aprendizaje en los diferentes escenarios contemplados, incluidas posibles actividades de evaluación, y también servirá como medio de comunicación con el alumnado mediante foros y mensajería RI13.
Las tutorías y aclaración de dudas se realizarán a través de la plataforma virtual o de MS Teams o del correo electrónico RI13:
• Pedro Saco pedro.saco@usc.es

En las sesiones expositivas en el aula:
• Exposiciones orales de los contenidos teóricos fomentando la atención del alumnado mediante curiosidades y/o anécdotas relacionadas con la materia. CG8
• Desarrollar el temario siguiendo una orden ascendente en la complejidad de los contenidos. CG8
• Se propondrán seminarios preparados por los estudiantes, en grupos reducidos, sobre temáticas relacionadas con el temario de forma que lo complementen partiendo de diferentes premisas definidas por el profesorado. CB3, CB4, CG8, CG9, TR1, TR2, TR3, RI13, TI6

En las sesiones interactivas en el aula de informática:
• Se realizarán ejercicios prácticos que les permitan llevar a la práctica los conocimientos teóricos aprendidos utilizando el hardware y software idóneos. CB3, CG8, TR1, TR3
• Los estudiantes desarrollarán de forma individual proyectos de visualización en el que usarán los conocimientos adquiridos a lo largo del curso. CB3, CB4, CG8, CG9, TR1, TR2, TR3, RI13, RI17, TI6
• Conectarán los conocimientos de cada tema con los demás para reflejar las relaciones entre los distintos elementos. CG8

• Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la “Normativa de avaliación do rendemento académico dos estudantes e de revisión de cualificacións”.
• No se conservan calificaciones de un curso para otro. En consecuencia, los estudiantes repetidores cursarán la materia como un
estudiante de primera convocatoria.
• Los porcentajes de evaluación serán:
70% proyectos individuales + 30% trabajos grupales
• Los trabajos individuales del curso se realizarán, a lo largo del curso, utilizando las fuentes de datos indicadas por el profesor y siguiendo una guía de trabajo.
• Los trabajos grupales consistirán en la entrega de un informe escrito y una presentación oral de cada trabajo en clase.
• La nota mínima admisible en los trabajos grupales e individuales es de 4 sobre 10.

Para las clases teóricas el alumnado debería dedicarle 1 hora por cada hora presencial. Para la preparación de los seminarios cada estudiante debería dedicarle 12 horas. Para los trabajos grupales y el trabajo individual el estudiante debería dedicarle 40 horas además de las horas de prácticas presenciales. Para la preparación del examen 8 horas llevando la asignatura al día. Eso da un total de 44 horas presenciales y 69 horas de trabajo personal.