Guía docente de la asignatura
(6601) VISUALIZACIÓN DE DATOS

Curso académico 2024/2025

  1. Identificación

    1. De la asignatura

      2. Curso Académico
      2024/2025
      Titulación
      GRADO EN CIENCIA E INGENIERÍA DE DATOS
      Nombre de la asignatura
      VISUALIZACIÓN DE DATOS
      Código
      6601
      Curso
      TERCERO
      Carácter
      OBLIGATORIA
      Número de grupos
      1
      Créditos ECTS
      6.0
      Estimación del volumen de trabajo
      150.0
      Organización temporal
      2º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte
      Español
      Curso Académico 2024/2025
      Titulación

      GRADO EN CIENCIA E INGENIERÍA DE DATOS
      Nombre de la asignatura VISUALIZACIÓN DE DATOS
      Código 6601
      Curso TERCERO
      Carácter OBLIGATORIA
      Número de grupos 1
      Créditos ECTS 6.0
      Estimación del volumen de trabajo 150.0
      Organización temporal 2º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte Español

    2. Del profesorado: Equipo docente

      • CARRILLO DE GEA, JUAN MANUEL Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos: GRUPO 1 Coordinador de la asignatura

        Categoría

        PROFESOR PERMANENTE LABORAL

        Área

        LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMÁTICOS

        Departamento

        INFORMÁTICA Y SISTEMAS

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        jm.carrillo@um.es https://webs.um.es/jmcdg1/ Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        A         		Día:
        Martes         		Horario:
        11:00-14:00         		Lugar:
        868884606, Facultad de Informática B1.2.010
        Observaciones:
        Despacho 2.07, 2ª planta, FIUM. Solicitar cita previa. Opción de atender tutorías por videoconferencia

  2. Presentación

    3. La asignatura se centrará en proporcionar un marco sistemático y completo para comprender la visualización a través de principios y opciones de diseño. Los estudiantes aprenderán a diseñar sistemas de visualización efectivos, utilizando técnicas de visualización de información para datos abstractos, técnicas de visualización científica para datos espaciales y técnicas de análisis visual para la exploración visual interactiva. Se enfatizará la validación de la efectividad y la consideración de la función antes de la forma, abordando cómo codificar visualmente los datos en una vista mediante el uso del espacio y el color, los compromisos entre cambiar una vista única y usar múltiples vistas vinculadas, y cómo reducir la cantidad de datos mostrados en cada vista. La asignatura culminará con el análisis detallado de varios casos de estudio, preparando a los estudiantes para aplicar estos conocimientos en una variedad de contextos y ámbitos diversos.

  3. Condiciones de acceso a la asignatura

    1. Incompatibilidades

      2. No constan

    2. Requisitos

      3. No constan

    3. Recomendaciones

      4. Conocimiento básico-intermedio del lenguaje de programación Python.

  4. Competencias

    1. Competencias básicas

      • CB1: Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
      • CB2: Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
      • CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

    2. Competencias de la titulación

      • CG4: Capacidad para aplicar los métodos generales de la ciencia e ingeniería de datos en los tipos de datos de dominios específicos, así como en la presentación de los datos, el modelado de datos y procesos, los roles organizacionales y las relaciones entre estos.
      • CG6: Ser capaz de buscar y seleccionar la información útil necesaria para resolver problemas complejos, manejando con soltura las fuentes bibliográficas del campo.
      • CE6: Visualizar los resultados del análisis de datos, diseñar paneles de control, usar métodos de storytelling.

    3. Competencias transversales y de materia

      No constan

  5. Contenidos

    1. Teoría

      2. Tema 1: Introducción a la Visualización de Datos

      • Fundamentos y Justificación de la Visualización de Datos
      • Principios de la Representación y la Interactividad

      Tema 2: Abstracción de Datos y Tareas

      • Abstracción de Datos
      • Abstracción de Tareas

      Tema 3: Diseño y Validación en Visualización

      • Marcas y Canales en Visualización
      • Reglas y Principios de un Buen Diseño
      • Validación de Visualizaciones

      Tema 4: Organización y Disposición de Datos

      • Organización de Datos Tabulares y Espaciales
      • Visualización de Redes y Árboles

      Tema 5: Uso del Color y Manipulación de la Vista

      • Mapas de Color y Canales Alternativos
      • Manipulación de la Vista y Facetado

      Tema 6: Reducción y Contextualización de Datos

      • Reducción de Ítems y Atributos
      • Enfoque y Contexto en la Visualización

      Tema 7: Integración y Casos de Estudio

      • Casos de Estudio

    2. Prácticas

      • Práctica 1: Notebooks

        Utilización de notebooks con JupyterLab / Google Colab / Visual Studio Code.

        Relacionado con:
        • Tema 1: Introducción a la Visualización de Datos
        • Tema 2: Abstracción de Datos y Tareas
        • Tema 4: Organización y Disposición de Datos

      • Práctica 2: NumPy

        Manejo de arrays de datos mediante la librería NumPy.

        Relacionado con:
        • Tema 1: Introducción a la Visualización de Datos
        • Tema 2: Abstracción de Datos y Tareas
        • Tema 4: Organización y Disposición de Datos

      • Práctica 3: Pandas

        Manejo de arrays multidimensionales a través de DataFrames de la librería Pandas.

        Relacionado con:
        • Tema 1: Introducción a la Visualización de Datos
        • Tema 2: Abstracción de Datos y Tareas
        • Tema 4: Organización y Disposición de Datos

      • Práctica 4: Acceso a datos

        Estructuras de datos y funciones de acceso a datos desde múltiples fuentes y formatos. Visualización de datos mediante gráficos estáticos.

        Relacionado con:
        • Tema 2: Abstracción de Datos y Tareas
        • Tema 4: Organización y Disposición de Datos
        • Tema 6: Reducción y Contextualización de Datos

      • Práctica 5: Análisis exploratorio de datos

        Proceso básico del análisis exploratorio de datos: transformar, visualizar, analizar e interpretar, documentar.

        Relacionado con:
        • Tema 2: Abstracción de Datos y Tareas
        • Tema 3: Diseño y Validación en Visualización
        • Tema 4: Organización y Disposición de Datos
        • Tema 5: Uso del Color y Manipulación de la Vista
        • Tema 6: Reducción y Contextualización de Datos

      • Práctica 6: Visualización dinámica

        Animación gráfica en datos que evolucionan a lo largo del tiempo.

        Relacionado con:
        • Tema 2: Abstracción de Datos y Tareas
        • Tema 3: Diseño y Validación en Visualización
        • Tema 4: Organización y Disposición de Datos
        • Tema 5: Uso del Color y Manipulación de la Vista
        • Tema 6: Reducción y Contextualización de Datos

      • Práctica 7: Infografía

        Creación de infografías para la comunicación de datos eficaz.

        Relacionado con:
        • Tema 3: Diseño y Validación en Visualización
        • Tema 6: Reducción y Contextualización de Datos
        • Tema 7: Integración y Casos de Estudio

  6. Actividades Formativas

    7. Actividad Formativa Metodología Horas Presencialidad
    AF1: Exposición teórica: Exposición de los contenidos teóricos de la asignatura por parte del profesor. También se contemplan las sesiones informativas sobre el desarrollo del trabajo de fin de grado o prácticas externas.

    Actividades de clase expositiva: Exposición teórica, clase magistral, proyección, dirigida al grupo completo de estudiantes, con independencia de que su contenido sea teórico o práctico/aplicado. Junto a la exposición de conocimientos, en las clases se plantean cuestiones, se aclaran dudas, se realizan ejemplificaciones, se establecen relaciones con las diferentes actividades prácticas que se realizan y se orienta la búsqueda de información.

    Actividades de clase práctica de aula: Actividades prácticas de ejercicios y resolución de problemas, estudio de casos, aprendizaje orientado a proyectos, exposición y análisis de trabajos, debates, simulaciones, etc. Suponen la realización de tareas por parte de los alumnos, dirigidas y supervisadas por el profesor, con independencia de que en el aula se realicen individualmente o en grupos reducidos.

    		 20.0 100.0
    AF2: Seminarios y actividades de aula: Exposición, análisis y debate dentro del contexto de aplicaciones específicas de contenidos teóricos, así como planteamiento y resolución de ejercicios y casos prácticos en el aula, tanto al grupo completo como en grupos reducidos. También se contemplan conferencias, debates y seminarios temáticos. 5.0 100.0
    AF3: Prácticas de laboratorio: Ejercicios y resolución de problemas, aprendizaje orientado a proyectos, estudio de casos, exposición y discusión de trabajos, simulaciones y/o prácticas con ordenadores, generalmente desarrolladas en grupos reducidos.

    Actividades prácticas de laboratorio: Actividades de los estudiantes en aulas de informática o específicas, realizadas en grupos reducidos o individualmente, dirigidas al uso y conocimiento de la materia de estudio, supervisadas por el profesor.

    		 28.0 100.0
    AF4: Trabajo autónomo del alumno: Estudio y preparación de contenidos teórico-prácticos, trabajo individual consistente en lecturas, búsquedas de información, sistematización de contenidos, elaboración de informes o estudio para la elaboración de casos entre otras actividades. 90.0 0.0
    AF5: Tutorías formativas y resolución de dudas: Asistencia individualizada -tutorías individuales- o en grupo -tutorías colectivas- a los estudiantes por parte del profesor.

    Tutorías: Sesiones programadas individuales o en grupo de orientación, revisión o apoyo a los estudiantes por parte del profesor con independencia de que los contenidos sean teóricos o prácticos.

    		 3.0 100.0
    AF6: Evaluación: Pruebas individuales, ya sean escritas, orales o con medios informáticos, donde el estudiante demostrará los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos durante las actividades formativas asociadas a la enseñanza de la materia. 4.0 100.0
    Totales 150,00

  7. Horario de la asignatura

    8. https://www.um.es/web/estudios/grados/ciencia-ingenieria-datos/2024-25#horarios

  8. Sistemas de Evaluación

    9. Identificador Denominación del instrumento de evaluación Criterios de Valoración Ponderación
    SE1 Exámenes individuales: Pruebas objetivas, de desarrollo, de respuesta corta, de ejecución de tareas o de escala de actitudes, realizadas por los estudiantes para mostrar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos ya sea de forma oral, escrita o utilizando un ordenador.

    Se planteará una prueba escrita como parte de la evaluación continua.

    		 40.0
    SE3 Procedimientos de observación del trabajo del estudiante: Registros de participación, de realización de actividades, cumplimiento de plazos, participación en foros, informes de seguimiento del trabajo fin de grado y registros sobre el desarrollo de las prácticas externas. 0.0
    SE4 Informe técnico. En este instrumento incluimos los resultados de actividades prácticas, o de laboratorio, junto con sus memorias descriptivas y posibles resúmenes del estado del arte sobre temas concretos. La opción de realizar entrevistas personales o presentaciones de los trabajos realizados también entran en esta categoría.

    Se plantearán las siguientes actividades como parte de la evaluación continua:

    i) Ejercicios y problemas de clase (20%): se evalúan mediante la entrega de informes y trabajos durante el transcurso de la clase. No se aceptarán las entregas que no cumplan con este requisito.

    ii) Actividades de laboratorio (40%): se evalúan mediante la entrega de boletines de prácticas. Puede implicar la realización de entrevistas a los estudiantes.

    		 60.0

  9. Fechas de exámenes

    10. https://www.um.es/web/estudios/grados/ciencia-ingenieria-datos/2024-25#examenes

  10. Resultados del Aprendizaje

    • Aplicar las técnicas de comunicación más adecuadas para cada tipo de visualización de datos.
    • Aplicar las técnicas de interacción más adecuadas para cada tipo de visualización de datos.
    • Comunicar de forma efectiva los resultados de análisis complejos de datos a través de la visualización y la interacción.
    • Identificar y analizar relaciones entre datos a través de su representación visual.
    • Usar librerías de visualización de datos para ciencia e ingeniería de datos.

  11. Bibliografía

    12. Bibliografía complementaria

  12. Observaciones

    13. PRECISIONES SOBRE LA EVALUACIÓN

    La nota en el acta será calculada como la media ponderada de los métodos/instrumentos recogidos en el sistema de evaluación. La nota en el acta será "No presentado" cuando el alumno no haya participado en alguno de los métodos/instrumentos de evaluación. La calificación de los métodos/instrumentos de evaluación se guardará durante las convocatorias del mismo curso académico.

    PRUEBA GLOBAL

    Será necesario justificar documentalmente las circunstancias que justifican la necesidad de prueba global. La misma se realizará a la vez que el examen de la evaluación ordinaria.

    El abandono de la evaluación continua durante la impartición de la asignatura (con la excepción indicada en el artículo 8.6 del REVA) implicará su no superación en la convocatoria ordinaria.

    RELACIÓN DE LOS RESULTADOS DE APRENDIZAJE DESARROLLADOS EN LA ASIGNATURA CON LOS ODS

    La asignatura de Visualización de Datos cubre contenidos relacionados con el ODS4, el ODS9 y el ODS12.

    • Educación de Calidad (ODS 4): La visualización de datos es una herramienta poderosa para mejorar la educación de calidad, ya que facilita la comprensión de información compleja a través de representaciones visuales claras y efectivas. Esta asignatura enseña a los estudiantes a crear visualizaciones que pueden ser utilizadas para comunicar ideas y datos de manera más accesible y atractiva.
    • Industria, Innovación e Infraestructura (ODS 9): La capacidad de visualizar datos de manera efectiva es crucial para la innovación y la optimización en la industria. La asignatura prepara a los estudiantes para interpretar y comunicar datos, lo que facilita la toma de decisiones informadas y el desarrollo de soluciones innovadoras.
    • Producción y Consumo Responsables (ODS 12): La visualización de datos permite identificar patrones y tendencias que pueden guiar decisiones más responsables y sostenibles en la producción y el consumo. La asignatura enseña a los estudiantes a crear visualizaciones que pueden ayudar a organizaciones a comprender mejor su impacto ambiental y a desarrollar estrategias para minimizarlo.

    NECESIDADES EDUCATIVAS ESPECIALES

    Aquellos estudiantes con discapacidad o necesidades educativas especiales podrán dirigirse al Servicio de Atención a la Diversidad y Voluntariado (ADYV - https://www.um.es/adyv) para recibir orientación sobre un mejor aprovechamiento de su proceso formativo y, en su caso, la adopción de medidas de equiparación y de mejora para la inclusión, en virtud de la Resolución Rectoral R-358/2016. El tratamiento de la información sobre este alumnado, en cumplimiento con la LOPD, es de estricta confidencialidad.

    REGLAMENTO DE EVALUACIÓN DE ESTUDIANTES

    El artículo 8.6 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) prevé que "salvo en el caso de actividades definidas como obligatorias en la guía docente, si el o la estudiante no puede seguir el proceso de evaluación continua por circunstancias sobrevenidas debidamente justificadas, tendrá derecho a realizar una prueba global".

    Se recuerda asimismo que el artículo 22.1 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) estipula que "el o la estudiante que se valga de conductas fraudulentas, incluida la indebida atribución de identidad o autoría, o esté en posesión de medios o instrumentos que faciliten dichas conductas, obtendrá la calificación de cero en el procedimiento de evaluación y, en su caso, podrá ser objeto de sanción, previa apertura de expediente disciplinario".