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¿QUÉ HACEMOS?

Visualización de datos en R

Del 17 de febrero al 11 de marzo de 2020

lunes y miércoles
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Introducción

Este curso está diseñado para fortalecer tus habilidades en un área cada vez más importante en el mercado laboral y que pocas veces se enseña en un curso de licenciatura o posgrado: la visualización de datos. La visualización de datos es el área del conocimiento que combina principios de diseño, teoría del color y nuestras capacidades perceptivas para elaborar gráficas y mapas que transmiten de forma eficiente y efectiva los resultados sustantivos derivados del análisis de bases de datos.

 

Objetivos

A lo largo de este curso los alumnos aprenderán, entre otras cosas:

 

  1. Cómo funcionan y se relacionan el sistema de la vista, nuestras percepciones y la memoria;0
  2. Principios teóricos básicos para visualizar datos de forma efectiva y eficiente;
  3. Diversas técnicas y sistemas de visualización, así como cuándo es conveniente utilizar cada uno de ellos;
  4. Cómo diseñar visualizaciones a través de un proceso estructurado, incorporando los principios de la percepción humana; y,
  5. Cómo generar visualizaciones estáticas e interactiva utilizando diversos paquetes de R. La lista incluye, entre otros, {ggplot2}, {gganimate}, {ggforce}, {ggnetwork}, {ggrepel}, {ggExtra}, {ggthemes}, {treemapify}, {plotly}, {sf} y {leaflet}.

 

Público objetivo

 El curso está diseñado para personas con o sin experiencia en la elaboración de visualizaciones. Los únicos prerrequisitos son tener conocimientos básicos de R y manejo de datos en R. Se recomienda, pero no es obligatorio, tomar el curso de Intro a R + Análisis de datos de la secuencia de R ofrecida por el laboratorio.

 

Sesiones

El módulo está dividido en ocho sesiones, cada una de tres horas. En primera mitad de cada sesión discutiremos aspectos teóricos del tema en cuestión y en la segunda los estudiantes aprenderán a usar diversas herramientas.

A continuación se enlistan los temas a cubrir en cada sesión.

 

  • Sesión 1

Introducción ¿Qué es una visualización? | ¿Para qué sirven? | ¿Por qué la vista?

El cableado humano a la Vista | Percepción | Memoria

 

  • Sesión 2

¿Qué?  Tipo y semántica de los datos | Tipos de variables | Tipos de bases de datos

 

  • Sesión 3

¿Por qué?  Tipos de usuarios | Tipos de acciones | Objetivos

 

  • Sesión 4

¿Cómo? Marcas | Canales | Jerarquía de canales | Efectividad de canales

 

  • Sesión 5

 Organización gráfica I: Tablas  Valores cuantitativos y categóricos | Orientación de los ejes

Organización gráfica II: Redes

 

  • Sesión 6

Organizació gráfica II: Datos espaciales  ¿Canal de posición? | Geografía

 

  • Sesión 7

Principios de diseño  Integridad gráfica | Proporción datos-tinta

 

  • Sesión 8

Basura gráfica + Consejos prácticos

 

 

Bibliografía

 

Cairo, Alberto (2012) The Functional Art: An Introduction to Information Graphics and Visualization, New Riders, California, Estados Unidos.

Healy, Kieran (2018) Data Visualization. A practical introduction, Princeton University Press.

Munzner, Tamara (2014) Visualization Analysis and Design, CRC Press, Nueva York, Estados Unidos.

Tufte, Edward R. (2001) The Visual Display of Quantitative Information, 2nda Edición, Graphics Press, Connecticut, Estados Unidos.

Wilke, Claus O. (2019) Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling Figures, O’Reilly.

Wilkinson, Leland (2005) The Grammar of Graphics, Springer, Canadá.

Yau, Nathan (2011) Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics, Wiley Publishing, Indianapolis, Estados Unidos.

 

Profesor

Sebastián Garrido de Sierra

E-mail: sebastian.garrido@cide.edu

 

Horario de clases:

Lunes y miércoles de 18:00 a 21:00 horas (17, 19, 24 y 26 de febrero y 2, 4, 9 y 11 de marzo)

 

Lugar:

Instituto Mora

 

Cursos previos recomendados:

Se recomienda haber tomado el el curso Introducción a R y Manejo de Datos

o bien contar con los conocimientos que se abordan en el mismo. 

 

Requisitos de Admisión:

 Para ser admitido como alumno de nuevo ingreso al programa de Educación Continua, el solicitante debe satisfacer los siguientes requisitos:

  • Realizar su inscripción en línea a través de la liga de Educación Continua: http://200.10.244.148:8084/solicitud/ , acceder a www.cide.edu Docencia o bien descargar el documento (llenar y firmar) https://tinyurl.com/snprnj5
  • Enviar al correo de escuelademetodos@lnpp.mx el formato de inscripción del curso, este último se genera en PDF una vez que hayas llenado la solicitud en línea (o también se puede descargar en la liga https://tinyurl.com/snprnj5); una identificación oficial (INE, licencia, cédula); y el comprobante de pago.
  • Favor de enviarlos antes de la fecha de inicio y entregar los originales (pago) el primer día de clase

 Precio y formas de pago:

 Los participantes deberán cubrir una colegiatura de $6,500.00 (seis mil quinientos pesos 00/100 m.n.) por cada curso, la cual deberá ser cubierta en una sola exhibición, a pagar al momento de la inscripción en línea. Bajo ninguna circunstancia se otorgarán prórrogas para el pago de cuotas. Las inscripciones se cierran el primer día del curso.

El depósito o transferencia bancaria se deberá hacer al banco HSBC a nombre de Centro de Investigación y Docencia Económicas, A. C. a la cuenta número: 4039603584, sucursal número 0763 (Lilas), CLABE: 021180040396035842.

 

Estacionamiento:

Los participantes de la Escuela de Métodos, tendrán acceso al estacionamiento del CIDE. Sin embargo, para los alumnos de los cursos que se dan en nuestra sede alterna, en el Instituto Mora, no hay estacionamiento. 

Mayores informes:

Patricia Galán Lara

Tel. (55) 5727 9800 ext. 2443

Cel. (55) 61853815

Correo: escuelademetodos@lnpp.mx

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