Visualización de Datos
Docente responsable: Piñeyrúa, Florencia
Cuatrimestre de cursado: Segundo
Unidad académica: UNSAM
Modalidad de cursado: Virtual
Área perteneciente: Aplicaciones Específicas de Ciencia de Datos
Carga horaria: 128 h
Carreras para la cual es optativa: Licenciatura en Ciencia de Datos
Correlativas: Ciclo básico – Aprobado
Objetivos generales de la asignatura:
- Consolidar una mirada integral sobre el rol de la visualización en el proceso de análisis de datos, desde la exploración inicial hasta la comunicación de resultados.
- Promover el desarrollo de un criterio propio para la selección, diseño y evaluación de visualizaciones efectivas en distintos contextos de análisis y presentación.
- Favorecer el aprendizaje autónomo mediante el uso de recursos abiertos y herramientas flexibles.
- Introducir herramientas y técnicas de visualización de datos con software libre y de código abierto, con foco en R (ggplot2), y exploración opcional de otras plataformas (Power BI, Tableau, Flourish).
- Aplicar principios gráficos para el diseño de visualizaciones adaptadas a distintos tipos de datos: categóricos, cuantitativos, georreferenciados y redes.
- Evaluar y mejorar la calidad visual y funcional de representaciones gráficas, incorporando nociones como escalas, geometrías, interactividad, accesibilidad y percepción visual.
- Desarrollar habilidades narrativas para construir historias visuales (data storytelling) que contextualicen y comuniquen hallazgos con claridad y propósito.
- Diseñar visualizaciones orientadas a distintas audiencias (técnicas y no técnicas), considerando el contexto comunicativo, los soportes de publicación y el objetivo del análisis.
- Experimentar con formatos de visualización aplicados a reportes, dashboards, infografías y presentaciones académicas o institucionales.
- Fomentar una actitud reflexiva sobre los usos, limitaciones y potencialidades de las visualizaciones en la construcción de conocimiento.
- Reconocer sesgos cognitivos y comunicacionales en la lectura de gráficos, y diseñar estrategias para evitarlos o transparentarlos.
- Analizar ejemplos reales de visualizaciones fallidas, engañosas o ineficaces para aprender a identificarlas y superarlas con criterios éticos y científicos.
Temas principales de la asignatura:
Unidad 1 – Fundamentos de la visualización de datos
Unidad 2 – Principios de diseño y análisis gráfico
Unidad 3 – Herramientas, visualización aplicada y accesibilidad
Tipo de clases y carga horaria aproximada:
Clases teórico-práctico: 4hs semanales + 4hs de trabajo autónomo semanales