Visualización de Información

¡Bienvenide a mi curso introductorio de Visualización de Información! En esta página encontrarás todo el material teórico y práctico que tengo disponible.

Este curso tiene los siguientes objetivos:

1. Adquirir un lenguaje común y un entendimiento fundamental dentro del campo visualización de información.
2. Ser capaces de diseñar una visualización de datos efectiva para el problema a resolver.
3. Ser capaces de evaluar una visualización con espíritu crítico.
4. Aprender a prototipar e implementar visualizaciones en Python.

Cumplir estos objetivos requiere las siguientes capacidades ya desarrolladas en les estudiantes:

1. Python intermedio: a nivel de programación (control de flujo, definición de funciones, estructuras de datos, funciones lambda) y de manejo de herramientas (conda environments, Jupyter Lab).
2. Conocimiento básico de pandas y sus operaciones, incluyendo filtros y operaciones como groupby. Se espera que hayan cursado (o estén cursando) una asignatura de análisis de datos.
3. Aunque el material del curso está en castellano, gran parte de los recursos bibliográficos y de código externo están disponibles solo en inglés.

Los siguientes links son relevantes para quienes hacen el curso formalmente:

• Instrucciones y evaluación de proyecto de curso
• Algunos links a Datasets para proyectos
• Muestra de Visualizaciones

Unidades Teóricas

1. Introducción a la Visualización 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
2. ¿Qué visualizar? Abstracción de Datos 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
3. ¿Para qué visualizar? Abstracción de Tareas 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
4. ¿Cómo visualizar? Codificación Visual 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
5. Visualización de Tablas 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
6. Visualización de Datos Geográficos y Espaciales 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
7. Visualización de Redes y Árboles 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
8. Colores e Ilusiones 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
9. Buenas Prácticas y Evaluación 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
10. Visualización de Texto 📖 Monografía. 🖥️ Slides.
11. Reducción de Complejidad 📖 Monografía. 🖥️ Slides.

Unidades Prácticas

Estas unidades utilizan el módulo aves y la Encuesta Origen-Destino de Santiago 2012 (disponible en el repositorio de aves). Los siguientes notebooks de Jupyter están en el repositorio de aves. Incluyo un link al repositorio y en algunos casos un link que te permite ejecutarlo en Google Colab:

1. Introducción: Encuesta Origen-Destino + Python
2. Visualización: Tablas
3. Datos Geográficos: Operaciones en geopandas
4. Datos Geográficos: dot_map, bubble_map, heat_map, choropleth_map
5. Redes: Operaciones en graph-tool, visualización: node_link, hierarchical_edge_bundling
6. Redes: Redes Geográficas
7. Texto: streamgraph, bubble_cloud

Extra: Mini-taller de análisis de encuesta CASEN y resultados de elecciones presidenciales 2021

Bibliografía

La parte teórica del curso se basa en estos dos libros:

• Visualization Analysis & Design, de Tamara Munzner.
• How Charts Lie, de Alberto Cairo.

Los siguientes son libros complementarios:

• The Functional Art, de Alberto Cairo.
• Design for Information, de Isabel Meirelles.

Créditos y Agradecimientos

Este curso incluye material del libro Visualization Analysis & Design de Tamara Munzner y de las presentaciones de su curso de visualización. ¡Gracias, Tamara!