Visualización Avanzada

• Comprensión xeral dos principios da visualización e das técnicas necesarias para a visualización de datos.
• Coñecer que características conducen a unha boa visualización.
• Capacidade de detectar erros nunha representación e os problemas que carrexan eses erros.
• Capacidade para elixir a mellor opción para extraer a información dos datos e transmitila de forma eficaz.
• Elección, en función dos tipos de datos dispoñibles e o obxectivo, da solución gráfica que mellor se adapte.
• Implementar métodos de visualización de datos dinámicos.
• Aplicar técnicas de visualización de datos con dependencia temporal e espacial.
• Implementar procedementos de visualización interactiva.
• Coñecemento de programas de visualización de datos.

TEORÍA

1. Introdución
2. Tipos de datos, relacións e formatos de visualización
3. Principios básicos para visualización de datos
4. A narración de historias para a comunicación social e de mercado
5. Tendencias dos estudos de mercado e os taboleiros de visualización de datos

PRÁCTICAS

Obterase experiencia práctica resolvendo problemas utilizando potentes ferramentas que as empresas usan hoxe en día co fin de aprender a:
1. Localizar fontes de datos relevantes para un campo de estudo
2. Identificar e corrixir problemas en conxuntos de datos
3. Combinar conxuntos de datos de diferentes fontes
4. Transmitir información significativa dunha análise de datos a través das visualizacións
5. Analizar un conxunto de datos mediante táboas dinámicas
6. Deseño de cadros 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

Contribuír:
• a conseguir as competencias da memoria do título de Grao en Enxeñería Informática da USC (CB3, CB4, CG8, CG9, TR1, TR2, TR3, RI13, RI17, TI6)
• Obtención dunha visión xeral do mundo da visualización de datos, abarcando tanto os conceptos básicos como os distintos principios e técnicas utilizadas para mostrar a información.
• Coñecemento dos conceptos, modelos e técnicas de procesamento de datos.
• Coñecemento de técnicas de recolección, preparación e filtrado de datos para a visualización.
• Utilizar unha contorna de programación e librerías para utilizar e implementar as técnicas de visualización de datos interactiva.
• Coñecemento das fases de desenvolvemento dun proxecto de visualización de datos.

A materia dispoñerá dunha aula virtual soportada pola plataforma Moodle do Campus Virtual da USC. Dita aula virtual dará soporte ás distintas actividades de ensino-aprendizaxe nos diferentes escenarios contemplados, incluídas posibles actividades de avaliación, e tamén servirá como medio de comunicación co alumnado mediante foros e mensaxería RI13.
As titorías e aclaración de dúbidas realizaranse a través da plataforma virtual ou de MS Teams ou do correo electrónico RI13:
• Pedro Saco pedro.saco@usc.es

Nas sesións expositivas na aula:
• Exposicións orais dos contidos teóricos fomentando a atención do alumnado mediante curiosidades e/ou anécdotas relacionadas coa materia. CG8
• Desenvolver o temario seguindo unha orde ascendente na complexidade dos contidos. CG8
• Propoñeranse seminarios preparados polos estudantes, en grupos reducidos, sobre temáticas relacionadas co temario de forma que o complementen partindo de diferentes premisas definidas polo profesorado. CB3, CB4, CG8, CG9, TR1, TR2, TR3, RI13, TI6

Nas sesións interactivas na aula de informática:
• Realizaranse exercicios prácticos que lles permitan levar á práctica os coñecementos teóricos aprendidos utilizando o hardware e software idóneos. CB3, CG8, TR1, TR3
• Os estudantes desenvolverán de forma individual proxectos de visualización no que usarán os coñecementos adquiridos ao longo do curso. CB3, CB4, CG8, CG9, TR1, TR2, TR3, RI13, RI17, TI6
• Conectarán os coñecementos de cada tema cos demais para reflectir as relacións entre os distintos elementos. CG8

• Para os casos de realización fraudulenta de exercicios ou probas será de aplicación o recolleito na “Normativa de avaliación do rendemento académico dous estudantes e de revisión de cualificacións”.
• Non se conservan cualificacións dun curso para outro. En consecuencia, os estudantes repetidores cursarán a materia como
un estudante de primeira convocatoria.
• As porcentaxes de avaliación serán:
70% proxectos individuais + 30% traballos grupais
• Os traballos individuais do curso realizaranse, ao longo do curso, utilizando as fontes de datos indicadas polo profesor e seguindo unha guía de traballo.
• Os traballos grupais consistirán na entrega dun informe escrito e unha presentación oral de cada traballo en clase.
• A nota mínima admisible nos traballos grupais e individuais é de 4 sobre 10.

Para as clases teóricas o alumnado debería dedicarlle 1 hora por cada hora presencial. Para a preparación dos seminarios cada estudante debería dedicarlle 12 horas. Para os traballos grupais e o traballo individual o estudante debería dedicarlle 40 horas ademais das horas de prácticas presenciais. Para a preparación do exame 8 horas levando a materia ao día. Iso dá un total de 44 horas presenciais e 69 horas de traballo persoal.