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Programa

CURSO:VISUALIZACIÓN DE INFORMACIÓN Y ANALÍTICA VISUAL	 
TRADUCCIÓN:INFORMATION VISUALIZATION AND VISUAL ANALYTICS
SIGLA:INF3842
CRÉDITOS:05 
MÓDULOS:02	
CARÁCTER:MÍNIMO
TIPO:CÁTEDRA,LABORATORIO
CALIFICACIÓN:ESTÁNDAR
DISCIPLINA:INGENIERÍA,COMPUTACIÓN
PALABRAS CLAVE:COMPUTACIÓN,INTELIGENCIA,ARTIFICIAL,CIENCIA,DATOS,VISUALIZACIÓN,INFORMACIÓN,ANALÍTICA,VISUAL


I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO 

En este curso los estudiantes estudiarán técnicas y algoritmos para crear visualizaciones efectivas basadas en principios de diseño gráfico, artes visuales, y psicología cognitiva. El curso estará orientado a alumnos con experiencia previa en programación, con foco en aquellos que deseen utilizar visualizaciones en su trabajo, así como estudiantes interesados en construir mejores sistemas y herramientas de visualización.


II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE 

1.Diseñar y justificar el diseño de la representación visual de un conjunto de datos determinado.

2.Evaluar el diseño de la visualización de datos basándose en la naturaleza de los datos subyacentes, el público objetivo y el propósito general.

3.Utilizar herramientas de visualización de bajo y alto nivel existentes para crear visualizaciones efectivas de la información.

4.Comunicar de manera efectiva en forma verbal y escrita el proceso de visualización de los datos y los resultados.


III.CONTENIDOS

1.Fundamentos
1.1.Abstracción de Datos
1.2.Marcas y Canales
1.3.Percepción y Procesamiento Humano de la Información

2.Representaciones Estáticas y sus Algoritmos
2.1.Datos Tabulados
2.2.Jerarquías y Árboles
2.3.Grafos y Redes

3.Tareas y Evaluación
3.1.Tareas de Usuario y Análisis
3.2.Interacción
3.3.Foco, Contexto y Zooming
3.4.Evaluación de Visualización de Información

4.Aplicaciones
4.1.Series de Tiempo
4.2.Visualización de Mapas
4.3.Visualización de Texto
4.4.Visualización de Datos Sociales
4.5.Visual Analytics: Análisis a través de visualización


IV.ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS

-Clases expositivas.

-Actividades prácticas de laboratorio.


V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS

-Controles: 30%

-Actividades prácticas en laboratorio: 30%

-Proyecto: 40%


VI.BIBLIOGRAFÍA 

Mínima

Munzner, Tamara. “Visualization Analysis and Design”, CRC Press, 2014

Ware, Colin, “Information visualization: perception for design”, Elsevier, 2012.


Complementaria

Tufte, Edward, “The Visual Display of Quantitative Information”, Graphics Press, 2001

Few, Stephen, “Now You See It”, Analytics Press, 2009

Cairo, Alberto, “The Functional Art”, New Riders, 2013

Yau, Nathan, ”Visualize This”, Wiley, 2011

Tamassia, Roberto, “Handbook of Graph Drawing and Visualization”, CRC Press, 2013

Card, Stuart K., Jock D. Mackinlay, and Ben Shneiderman. Readings in information visualization: using vision to think. Morgan Kaufmann, 1999.


PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CHILE 
ESCUELA DE INGENIERÍA / ENERO 2020