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Tener una buena información, con datos fiables es solo el primer paso para lograr una presentación. Poder mostrarlos de forma clara y eficiente es el desafío que se plantea si queremos que los destinatarios puedan analizar y razonar sobre la información recibida. En este curso vamos a recorrer distintas opciones de software que permitirán generar informes de alto impacto visual.

Existen algunas interesantes opciones en programas open source que permiten este tipo de análisis. Este curso propone recorrer técnicas y buenas prácticas para representar esos datos de manera visual.

Durante la jornada se verán los principales conceptos teóricos para luego poder ver en la práctica concreta las distintas aplicaciones y posibilidades que estas herramientas nos brindan. Al finalizar el curso se estará en condiciones de poder elegir entre la variedad de herramientas y así encontrar alternativas eficaces para su visualización

El curso está destinado a responder a las siguientes preguntas:

¿Cómo cargar y leer un conjunto de datos en GitHub?

¿Cómo elegir el gráfico más adecuado para sus datos?

¿Cómo realizar gráficos interactivos web?

¿Que librerias (js, python o R) son las más interesantes realizar gráficos (estáticos o interactivos)?.

Objetivo

Conocer el abanico de opciones disponibles de esta disciplina utilizando diferentes tecnologías, presentando la potencialidad de las herramientas Open Source para analizar y presentar datos de manera visual.

Temario

Marco Teórico (3 hs)

  • Principios de la excelencia gráfica de Edward Tufte.

  • Las variables visuales de Bertín.

  • Uso del color según Cynthia Brewer.

  • Escalas de medición de Stevens.

  • La gramática de los gráficos de Leland Wilkinson.

  • Exploración y explicación.

Práctica utilizando diferentes tecnologías. (4 hs)

  • Librerias javascript (d3js & d3plus)

  • R base y ggplot2.

  • Librerías python para la visualización de datos.

Docente

Lic. Ariel Aizemberg

https://www.linkedin.com/in/arielaizemberg/

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