Introducción a la visualización de datos

En esta semana introduciremos definiciones y conceptos fundamentales de visualización de datos, así como su relación con la ciencia de datos en general. Veremos ejemplos históricos que motivan el ejercicio de esta área, como el caso de John Snow y de Florence Nightingale en Inglaterra, y el mapa de Jacques Minard en Francia. También, revisaremos casos de uso recientes de visualización que permiten apreciar el potencial de estudiar visualización de datos. Entre los ejemplos, revisaremos algunos aplicados a la comprensión del cambio climático, otros relacionados a visualización analítica de robo de vehículos y a visualizar las contribuciones de la investigación a los objetivos de sostenibilidad de la ONU.

Esta semana nos adentramos en aspectos de la visión humana que nos permitirán comprender mejor ciertas decisiones de diseño para visualización de datos.

Un primer aspecto que revisaremos es la percepción visual, revisaremos ilusiones visuales así como los conceptos de atención y memoria. Revisaremos dos conceptos muy importantes para conectar con el contenido de las siguientes semanas: marcas y canales, así como un ranking de su efectividad. Finalmente, estudiaremos el concepto de modelos de color y revisaremos algunos modelos en detalle para poder elegirlos de forma más efectiva en el futuro.

En esta semana veremos en detalle un modelo conceptual que nos permitirá tomar decisiones sistemáticas y efectivas para hacer visualización de datos: el modelo anidado de Munzner.

El modelo de validación y diseño de visualizaciones de Munzner tiene tres grandes componentes asociados a tres preguntas, respectivamente: ¿Qué? con esta pregunta abordamos aspectos de los datos a visualizar ¿Por qué? con esta pregunta abordamos el escencial tema de las tareas visuales como pares de acción y objetivo. ¿Cómo? al responder esta pregunta, y ya habiendo respondido las dos anteriores, nos enfocamos en la visualización misma, la codificación visual. ¡Pon mucha atención a las clases y lecturas esta semana! serán muy importantes para que puedas continuar tu aprendizaje de visualización de datos.