Visualización de la Información

Créditos
6
Tipos
Obligatoria
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos , pero tiene capacidades previas
Departamento
CS
Mail
pere.pau.vazquez@upc.edu
El objetivo del curso de visualización de la información es dar a los alumnos una serie de principios para elaborar aplicaciones de visualización de datos y guiarlos en el aprendizaje de las herramientas que se necesitan para realizar aplicaciones de visualización de forma eficiente y eficaz.
Los contenidos incluirán los fundamentos teóricos de la visualización, teoría de la percepción, el pipeline de visualización, los diferentes tipos de representación de la información y los métodos principales de interacción.

Profesorado

Responsable

  • Pere Pau Vázquez Alcocer (ppau@cs.upc.edu)

Otros

  • Imanol Muñoz Pandiella (imanolm@cs.upc.edu)
  • Oscar Argudo Medrano (oargudo@cs.upc.edu)

Horas semanales

Teoría
1.5
Problemas
0.5
Laboratorio
2
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
6

Competencias

Competencias Técnicas

Competencias técnicas

  • CE1 - Utilizar con destreza los conceptos y métodos matemáticos que subyacen los problemas de la ciencia y la ingeniería de los datos.
  • CE4 - Utilizar los sistemas de computación actuales, incluidos sistemas de alto rendimiento, para el proceso de grandes volúmenes de datos desde el conocimiento de su estructura, funcionamiento y particularidades.
  • CE5 - Diseñar y aplicar técnicas de procesado de señal, eligiendo entre distintas herramientas tecnológicas, incluidas las de visión Artificial, de reconocimiento del lenguaje hablado y las de tratamiento de datos multimedia.
  • CE7 - Demostrar conocimiento y capacidad de aplicación de las herramientas necesarias para el almacenaje, el procesamiento y el acceso a los datos.
  • CE10 - Visualización de información para facilitar la exploración y análisis de datos, incluida la elección de la representación adecuada de estos y el uso de técnicas de reducción de dimensionalidad.

    • Competencias Transversales

    Transversales

  • CT3 [Avaluable] - Comunicación eficaz oral y escrita. Comunicarse de forma oral y escrita con otras personas sobre los resultados del aprendizaje, de la elaboración del pensamiento y de la toma de decisiones; participar en debates sobre temas de la propia especialidad.
  • CT4 - Trabajo en equipo. Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar, ya sea como un miembro más o realizando tareas de dirección, con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles.
  • CT5 [Avaluable] - Uso solvente de los recursos de información. Gestionar la adquisición, la estructuración, el análisis y la visualización de datos e información en el ámbito de especialidad y valorar de forma crítica los resultados de dicha gestión.
  • CT7 - Tercera lengua. Conocer una tercera lengua, preferentemente el inglés, con un nivel adecuado oral y escrito y en consonancia con las necesidades que tendrán los titulados y tituladas.

    • Básicas

  • CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
  • CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.

    • Competencias Técnicas Genéricas

    Genéricas

  • CG2 - Elegir y aplicar los métodos y técnicas más adecuados a un problema definido por datos que representen un reto por su volumen, velocidad, variedad o heterogeneidad, incluidos métodos informáticos, matemáticos, estadísticos y de procesado de la señal.

    • Objetivos

    1. Introducción a la Visualización de la Información
      Competencias relacionadas: CE4, CE10, CT3, CG2, CB3, CB4,
      Subcompetences
      • The Visualization Mantra
      • Conceptos básicos
      • History
      • El proceso de visualización de la información
    2. Introduction to visual perception
      Competencias relacionadas: CE10, CT3, CG2,
      Subcompetences
      • Fundamentos de la percepción humana
      • Color y percepción
      • Marcas y canales
    3. Enfoque y contexto
      Competencias relacionadas: CE1, CE10, CT3, CT4, CG2, CB3, CB4,
      Subcompetences
      • Eliminar información
      • Solapamiento de información
      • Distorsión
    4. Interacción y animación
      Competencias relacionadas: CE5, CE7, CE10, CT3, CT4, CT7, CG2, CB4,
      Subcompetences
      • Navegación
      • Selección
      • Filtrado
    5. Visualización de datos de múltiples dimensiones
      Competencias relacionadas: CE1, CE4, CE5, CE7, CE10, CT3, CT4, CT7, CG2, CB3, CB4,
      Subcompetences
      • Múltiples marcas y canales
      • Diagramas complejos: Trellis, SPLOM, PCP
      • Vistas
    6. Múltiples vistas y vistas coordinadas
      Competencias relacionadas: CT3, CB3, CB4,
      Subcompetences
      • Uso efectivo del espacio
      • Solapamiento y juxtaposición
    7. Reducción de ítems y atributos
      Competencias relacionadas: CE1, CE5, CE10, CG2, CB4,
    8. Validación de sistemas de visualización
      Competencias relacionadas: CE1, CE10, CT3, CB4,
      Subcompetences
      • Validación del dominio
      • Validación de la abstracción
      • Validación de la representación
      • Validación del algoritmo
    9. Implementación de aplicaciones de visualización
      Competencias relacionadas: CE1, CE4, CE5, CE7, CE10, CT3, CT4, CT5, CT7, CG2, CB3, CB4,
      Subcompetences
      • Codificar visualizaciones
      • Procesamiento de datos
      • Diseño de vistas coordinadas
    10. Técnicas de visualización avanzadas
      Competencias relacionadas: CE4, CE7, CT3, CG2, CB3,
    11. Diseño de sistemas de visualización de información
      Competencias relacionadas: CE7, CE10, CT3, CT5, CG2, CB3, CB4,
      Subcompetences
      • Elementos de una visualización de información
      • Diseño de sistemas de visualización de información
      • Diseño de visualizaciones
    12. Análisis exploratorio de datos
      Competencias relacionadas: CE5, CE10, CT3, CG2, CB4,
      Subcompetences
      • Data wrangling
      • Presentación de datos
      • Confirmación de hipótesis

    Contenidos

    1. Introducción a la visualización
      En este tema se hablará de la necesidad de la visualización de datos y de los objetivos de las herramientas de visualización.
    2. Percepción y color
      La percepción visual es un factor muy importante a la hora de crear visualizaciones, ya que el sistema visual es el que recibe la mayor cantidad de información que percibimos. En este tema se hablará del sistema visual, y algunas teorías de la percepción del color y las formas.
    3. Representaciones visuales de los datos
      Hay un gran número de métodos de representación de datos: tablas, grafos, árboles, etc. En este tema los visitaremos y acabaremos dando algunas guías para la selección de la representación más adecuada para cada problema.
    4. Visualización de múltiples datos
      En muchos casos, la información que queremos representar será altamente compleja y muchas veces nos encontraremos en la situación de tener que representar múltiples variables. Aquí hablaremos de diferentes posibilidades que serán detalladas en temas posteriores.
    5. Animación e interacción
      Para explorar los datos, hay que poder trabajar sobre las representaciones visuales. En este tema se verán cambios de los datos en diferentes dimensiones: tiempo, punto de vista ...
    6. Manipulación de vistas
      Para explorar los datos, hay que poder trabajar sobre las representaciones visuales. En este apartado se verán cambios de los datos en diferentes dimensiones: tiempo, punto de vista ...
    7. Sistemas avanzados de representación de datos
      Sistemas avanzados de representación de datos

      - Mapas

      - Visualización del tiempo

      - Visualización de datos 3D

      - Otros datos científicos
    8. Implementación de aplicaciones de visualización de información
      Existen muchas herramientas y tecnologías desarrolladas recientemente que hacen más fácil la creación de visualizaciones, como Tableau, Vega, Lyra o utilizando lenguajes de programación y librerías como D3 para JavaScript o Bokeh para Python. El objetivo de este tema es que los alumnos sean capaces de realizar aplicaciones de visualización utilizando algunas de las herramientas más modernas.

    Actividades

    Actividad Acto evaluativo


    Introducción a los sistemas de visualización de datos

    Desarrollo del tema: Introducción a la visualización
    Objetivos: 11 1
    Contenidos:
    Teoría
    1.5h
    Problemas
    0.5h
    Laboratorio
    2h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    1h

    Color y percepción

    Desarrollo del tema: percepción y color Ranking de Mackinlay atención preatentiva Tipo de dimensiones Principios de percepción Marcas y canales color
    Objetivos: 2 11 12
    Contenidos:
    Teoría
    3h
    Problemas
    1h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    2h

    Diseño de sistemas de visualización de la Información

    Desarrollo del tema 3: Diseño de sistemas de visualización de la Información
    Objetivos: 11 12 5
    Contenidos:
    Teoría
    2.5h
    Problemas
    1.5h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    3h

    Análisis exploratorio de datos

    Desarrollo del tema: Análisis exploratorio de datos
    Objetivos: 11 5 4
    Contenidos:
    Teoría
    1h
    Problemas
    0.5h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    2h

    Análisis exploratorio de datos

    Desarrollo del tema: Visualización de múltiples dimensiones Múltiples marcas y canales Diagramas complejos: Trellis, SPLOM, PCP vistas
    Objetivos: 2 11 12 5 4
    Contenidos:
    Teoría
    1.5h
    Problemas
    0.5h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    2h

    Diseño de visualizaciones en una herramienta comercial

    Diseño de visualizaciones en una herramienta comercial tipo QlikView
    Objetivos: 12 5 9
    Contenidos:
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    6h
    Aprendizaje dirigido
    2h
    Aprendizaje autónomo
    6h

    Interacción y animación

    Desarrollo del tema: Interacción y animación
    Objetivos: 11 12 6 3
    Contenidos:
    Teoría
    3h
    Problemas
    1h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    2h

    Manipulación de vistas

    Desarrollo del tema: Manipulación de vistas
    Objetivos: 5 4 6 3
    Contenidos:
    Teoría
    1.5h
    Problemas
    0.5h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    2h

    Enfoque y contexto

    Técnicas de enfoque y mantenimiento del contexto de los datos: - Eliminar información - superimposición de información - Distorsión
    Objetivos: 2 11 6 3
    Contenidos:
    Teoría
    1.5h
    Problemas
    0.5h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    2h

    Reducción de datos

    Desarrollo del tema: Reducción de datos
    Objetivos: 11 5 3 8 7
    Contenidos:
    Teoría
    1h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    2h

    Sistemas avanzados de representación de datos

    Sistemas avanzados de representación de datos - Mapas - Visualización del tiempo - Visualización de datos 3D - Otros datos científicos
    Objetivos: 11 12 5 10
    Contenidos:
    Teoría
    3h
    Problemas
    1h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    3h

    Validación de sistemas de visualización de la información

    Evaluación y validación de sistemas de visualización de datos
    Objetivos: 11 12 8
    Contenidos:
    Teoría
    1.5h
    Problemas
    0.5h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    1h

    Examen parcial

    Examen parcial
    Objetivos: 2 11 12 5 4 6
    Semana: 7
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Práctica de laboratorio

    Práctica de laboratorio
    Objetivos: 11 12 9
    Semana: 8
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Implementación de aplicaciones de visualización de información

    Implementación de aplicaciones de visualización de información
    Objetivos: 11 12 5 9
    Contenidos:
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    22h
    Aprendizaje dirigido
    2h
    Aprendizaje autónomo
    20h

    Examen final

    Examen final
    Objetivos: 2 11 12 5 4 6 3 8 7
    Semana: 15 (Fuera de horario lectivo)
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Metodología docente

    Se impartirán clases con el apoyo de transparencias y artículos.
    Durante las clases, se propondrán y resolverán ejercicios.

    Por la parte de laboratorio, se desarrollarán prácticas dirigidas en las horas de laboratorio.

    Habrá una entrega parcial de laboratorio y un proyecto final.

    Método de evaluación

    Durante el curso se realizarán dos prácticas de laboratorio (Labo1 y Labo2). Además, habrá un examen parcial (Parcial) y un examen final (Final).
    La nota final se calcula como:

    Nota Final = 0.15 Labo1 + 0.2 Labo2 + 0.25 Parcial + .4 Final

    El examen de reevaluación sustituye a la parte teórica de la nota, no la de laboratorio.

    Bibliografía

    Básico

    Capacidades previas

    Els estudiants han de saber programar.