Introducción al Visual Analytics

Estudiando en el curso de Marketing Data Analytics esta asignatura de introducción al Visual Analytics te permitirá contar las historias que los datos tienen. Qué es, las características y las dimensiones fundamentales, scatter plots, box plots, histogramas, series temporales, gráficos de barras, comparativos... Todo esto y mucho más en Visual Analytics.

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¿Por qué necesito estudiar Visual Analytics?

Introducción al Visual Analytics

Presentar datos y contar una historia con ellos es la mejor forma de entender qué significan. El análisis descriptivo es vital en cualquier proyecto para obtener el conocimiento total sobre el dataset, localizar patrones y sacar conclusiones. Los gráficos permiten explorar y aprender la estructura interna de la información que has reunido, mientras que las buenas visualizaciones ayudan a comunicar mejor tus ideas y aprendizajes a otras personas. Aprender a trabajar con R o Python y sus librerías gráficas es, por tanto, clave para los futuros analistas de datos, de ahí que se estudie en el curso de especialización de Marketing Data Analytics.

Los métodos de visualización son herramientas valiosas que debemos usar en el proceso de exploración, entendimiento y explicación de cualquier conjunto de datos.

Profesores de Visual Analytics

En Edix aprendes de la mano de grandes profesionales que te enseñarán todo lo que necesitas saber para iniciarte en el mundo de la visualización de datos: cuál es la lógica que hay detrás de las librerías de R y Python, qué gráficos sirven para cada tipo de datos, cuáles son los errores que debes evitar cometer… Conocerás las principales herramientas de visualización guiado por ellos.

Daniel Pegalajar

Docente

Daniel Pegalajar

  • Deloitte Digital
  • CONENTO
  • Aerongy

¿Qué vas a aprender en Visual Analytics en Edix?

Estudiar Introducción al Visual Analytics te aportará el conocimiento básico para iniciarte en el mundo de la visualización de grandes conjuntos de datos. Aprenderás a diseñar gráficos efectivos con los datos que recopiles y analices. Y no solo eso. También tendrás las skills para entender y leer gráficos de otros profesionales.

Edix numero 1

Estudiar visual analytics en Edix es fácil

Gracias a nuestro método, que combina la teoría con la práctica, te resultará muy sencillo iniciarte en el mundo de los gráficos de datos en Edix. Paso a paso, tus profesores te guían por las distintas opciones de visualización que emplean los profesionales, explicándote cómo se construyen y para qué tipo de datos funcionan mejor. ¡Crearás tus propios gráficos desde el primer momento!

Edix numero 2

¿Qué es el visual analytics?

El visual analytics es la disciplina que usa herramientas sofisticadas para el procesamiento y análisis de un conjunto de datos mediante representación visual. La disposición de los datos en gráficos y mapas ayuda a los usuarios a identificar patrones y, por tanto, a desarrollar acciones. Estos insights que se obtienen ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones que, además, están basadas en datos.

En definitiva, los gráficos te permiten explorar y aprender la estructura interna de la información que has reunido, mientras que las buenas visualizaciones te ayudarán a comunicar mejor tus ideas y aprendizajes a otras personas.

Edix numero 3

Características y dimensiones fundamentales

Analizas las principales dimensiones y características que convierten un gráfico en una gran herramienta de comunicación. Entender estas dimensiones y aplicarlas correctamente te garantiza que no vas a cometer los típicos errores que habitualmente se ven.

Este tema puede resultar un poco abstracto, pero cuando empieces a construir visualizaciones agradecerás haber aprendido a identificar correctamente cada dimensión y su utilidad.

Edix numero 4

Tu primer gráfico

Aprendes a generar un gráfico con las principales herramientas que utilizarás a lo largo de la asignatura. Es esencial que entiendas la lógica detrás de las principales librerías de R y Python (en Excel es más fácil). Los pasos siempre serán los mismos, por lo que merece la pena aprenderlos en detalle.

Una vez que aprendas esto, notarás que ensamblar las diferentes piezas que conforman un gráfico es sencillo y pronto te verás creando composiciones muy sofisticadas.

Edix numero 5

Scatter plots

Profundizas en uno de los gráficos más utilizados en el mundo del data science: el scatter plot. Para ello, primero analizarás el uso y la lógica que hay detrás de este tipo de visualizaciones, así como todos los elementos que lo componen. A continuación, pasarás a dibujar tus propios diagramas de dispersión con las principales librerías de R y Python. También verás cómo generarlos en Excel, aunque podrás comprobar que las opciones con esta herramienta son más reducidas.

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Box plots

Los box plots son uno de los gráficos más utilizados para analizar la distribución de un conjunto de datos. En su simpleza reside su fortaleza. Conocerás su lógica, sus elementos, qué puntos débiles tienen y qué alternativas han ido surgiendo a lo largo de los años para reforzar estas carencias. De nuevo, utilizarás R, Python y Excel para desarrollar toda la práctica.

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Histogramas y gráficos de densidad

Son dos gráficos muy similares, pero orientados a la misma función. Se trata de los histogramas y diagramas de densidad: los primeros son representaciones visuales de una variable en forma de barras que indican la frecuencia de los valores, mientras que los segundos muestran la distribución de datos en un intervalo, suavizando la visualización y determinando la forma de distribución de los valores de una forma más óptima. Entenderás cuándo pueden ser útiles y cuándo, por el contrario, es un error utilizarlos.

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Visualizaciones para series temporales

Estos gráficos se utilizan cuando el conjunto de datos dispone de un eje temporal, y sirven para entender tendencias y cómo los datos pueden cambiar a lo largo del tiempo. Posiblemente sean los gráficos más utilizados en los medios de comunicación hoy en día, por lo que entenderlos y dominarlos será algo muy útil en tu día a día.

Edix numero 9

Gráficos de barras

También muy utilizadas en los medios de comunicación, los gráficos de barras y sus derivados permiten realizar comparaciones numéricas entre variables categóricas (y sus niveles). Verás alternativas modernas como el gráfico de piruleta o los gráficos de tartas.

Edix numero 10

Gráficos big data

Descubrirás una gama de gráficos muy útiles cuando la cantidad de datos o variables se vuelve inmanejable con el resto de opciones ya vistas. El objetivo de estas visualizaciones es resumir una masa ingente de información y preservar la capacidad de exhibir patrones en los datos que te ayuden a indagar y obtener aprendizajes.

Edix numero 11

Gráficos comparativos

Muy llamativos visualmente, estos gráficos te ayudarán a realizar múltiples comparaciones entre observaciones y numerosas variables numéricas. Como verás, algunas de estas visualizaciones suelen generar una larga lista de quejas, por lo que verás alternativas que solventan algunos de esos problemas. En cualquier caso, recuerda que la elección el gráfico depende de varios factores que tú, como analista de datos, debes tener en cuenta.

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