En este módulo sobre visualización de datos, aprenderás a comunicar tus resultados de manera efectiva a tu audiencia. Te mostraremos trucos y estrategias para crear visualizaciones claras y comprensibles, y te enseñaremos la teoría detrás de diferentes tipos de gráficos. Además, compartiremos contigo herramientas libres para que puedas hacer tus propias visualizaciones sin necesidad de gastar en software costoso. ¡Con este módulo, podrás llevar tus habilidades de presentación de datos al siguiente nivel y hacer que tus hallazgos sean comprendidos por todos!
¿Qué vas a aprender en este curso?
- Crea visualizaciones claras y comprensibles para comunicar tus resultados de investigación de manera efectiva a tu audiencia.
- Explora la teoría de los tipos de gráficos y las estrategias para elegir el más adecuado para tus datos.
- Utiliza herramientas libres para crear tus propias visualizaciones.
🤓📊 Contenidos
¿Te has preguntado cómo mejorar tus visualizaciones de datos para que realmente capten la atención y comuniquen con claridad? Presentar datos de manera efectiva es crucial para que tu audiencia entienda la información que deseas transmitir. Este módulo te llevará desde los fundamentos de la presentación de datos hasta técnicas avanzadas de visualización interactiva. A lo largo de estos recursos, aprenderás a elegir los gráficos adecuados, adaptar tus visualizaciones a diferentes audiencias y utilizar herramientas poderosas para crear representaciones visuales impactantes.
Nivel: Principiante
1. Data Pipeline: presentar
La última etapa de la Tubería de Datos es la presentación de los resultados. ¿Sabes de qué va este proceso? Este recurso te permitirá entender cuál es su importancia en cualquier proyecto de datos para puedas comunicar tus hallazgos de manera efectiva.
Ahora que entiendes qué va presentar datos, sigue con el siguiente recurso para que descubras 10 consejos con los cuales podrás mejorar tus visualizaciones.
2. 10 recomendaciones para mejorar tus visualizaciones
Una buena visualización puede ser la diferencia entre captar o perder la atención de tu audiencia. En este recurso, a partir del webinar “Mentiras Dateras”, te compartimos 10 consejos prácticos para mejorar la claridad, precisión y estética de tus gráficos, ayudándote a comunicar de manera más efectiva con ejemplos prácticos de interés para ti.
Ahora que has aprendido a mejorar tus visualizaciones de datos, sigue avanzado con el siguiente recurso que te permitirá encontrar alternativas más efectivas a los gráficos de pay.
3. Alternativas a los gráficos de pay
Los gráficos de pay suelen ser la opción predeterminada para mostrar proporciones, pero no siempre son la mejor elección. A partir de bases de datos sobre el derecho a decidir, este te mostrará opciones más precisas y efectivas que te permitirán visualizar tus datos de manera más clara.
Una vez domines estas alternativas de visualización, sigue explorando cómo elegir formatos adecuados para crear narrativas basadas en datos.
4. Narrativas basadas en datos: aprender a elegir formatos para tus audiencias
Cada audiencia tiene diferentes necesidades y niveles de conocimiento. De la mano de Juan Manuel Casanueva, identifica cuáles son los elementos que necesitas para crear narrativas basadas en datos que se ajusten a tu público, eligiendo los formatos visuales más adecuados para contar historias de manera efectiva checando casos prácticos.
Ahora que dominas estos elementos para crear narrativas basadas en datos, síguele la pista al siguiente recurso para explorar la relación entre gráficos y análisis estadísticos.
5. Gráficos y análisis estadístico: ver para creer
Los gráficos no solo hacen que los datos sean más fáciles de entender, también mejoran el análisis estadístico al visualizar patrones y tendencias. Este recurso te mostrará con una serie de casos prácticos la necesidad de analizar gráficamente datos antes de tomar alguna decisión o proseguir con análisis.
Cuando entiendas el por qué de la relación entre gráficos y análisis estadísticos, pásate al siguiente recurso donde aprenderás a aplicar la seis W del periodismo para mejorar aún más la precisión de tus gráficos.
6. ¿Cómo elegir gráficos según las seis W del periodismo?
Las famosas seis W del periodismo (qué, cuándo, dónde, por qué y cómo) son herramientas útiles para seleccionar tus gráficos. En el siguiente recurso, acompaña a Hassel Fallas a descubrir cuál es el enfoque que debes seguir para elegir el gráfico adecuado que mejor comunique la historia que cuentas tus datos.
Ahora que ya dominas las seis W del periodismo para seleccionar visualizaciones de impacto a la hora de contar historias con tus datos, descubre cómo el arte y la ciencia se unen en la creación de visualizaciones efectivas con el siguiente recurso.
7. La visualización de datos, una ciencia y un arte
El equilibrio entre la precisión científica y el diseño visual es fundamental para crear visualizaciones que no solo sean correctas, sino también atractivas. En este recurso, checa junto a Sofía Montenegro, fellow de Escuela de Datos 2018, una serie de casos práticos que demuestran cómo la ciencia y el arte se combinan en la creación de gráficos efectivos.
Ahora que dominas lo básico en presentación de datos, pasa al nivel intermedio para profundizar con herramientas más avanzadas, como Flourish.
Nivel: Intermedio
1. Flourish: visualizaciones fáciles en base a plantillas
¿Te gustaría crear visualizaciones interactivas rápidamente? Flourish es una herramienta que te permite hacerlo utilizando plantillas predefinidas. Este recurso te enseñará cómo crear visualizaciones atractivas y dinámicas con facilidad.
Una vez domines Flourish, ha llegado el momento de explorar Tableau, una herramienta que te permitirá llevar tus gráficos interactivos al siguiente nivel.
2. Cómo hacer visualizaciones de datos con Tableau
Tableau es una herramienta poderosa que te permite crear visualizaciones dinámicas e interactivas. En este recurso, Omar Luna, fellow de Escuela de Datos 2016, te mostrará cómo utilizar Tableau para hacer representaciones visuales de tus datos de manera clara y efectiva.
Finalizado tu dominio de Tableau, explora cómo mezclar cronologías y gráficos lineales con StorylineJS con el siguiente recurso.
3. Mezclando cronologías y gráficos lineales (o de fiebre) con StorylineJS
¿Sabías que puedes combinar cronologías y gráficos lineales para contar historias visuales más impactantes? StorylineJS es una herramienta que te permite mezclar líneas temporales con gráficos de fiebre (lineales), ofreciendo una forma dinámica de mostrar cambios a lo largo del tiempo. En este recurso, aprenderás a utilizar StorylineJS para crear visualizaciones que contextualicen los datos con el paso del tiempo.
Ahora que dominas el sutil arte de crear líneas de tiempo, checa el siguiente recurso y aprende a visualizar datos dinámicos en movimiento con googleVis y MotionCharts.
4. Visualización de datos con googleVis (MotionCharts)
Los MotionCharts permiten ver cómo evolucionan los datos a lo largo del tiempo de una manera interactiva y dinámica. Con googleVis, puedes crear visualizaciones que muestren datos en movimiento, ayudando a tu audiencia a entender mejor las tendencias y cambios en los datos. En este recurso, aprenderás a usar googleVis para crear MotionCharts y visualizar datos complejos de manera comprensible.
Una vez comprendas cómo se utiliza googleVis para crear MotionCharts, sigue avanzando para aprender a usar Data Wrapper, ideal para visualizaciones rápidas en periodismo.
5. Data Wrapper: visualización básica para periodismo
Data Wrapper es una herramienta sencilla y poderosa que te permite crear visualizaciones rápidas sin necesidad de programar. Muy popular en el periodismo de datos, esta herramienta te ayudará a representar la información de forma clara y accesible. En este recurso, te enseñaremos a utilizar Data Wrapper para crear gráficos básicos que comuniquen datos de manera eficiente.
Ahora que conoces Data Wrapper, explora cómo crear mapas interactivos con ArcGIS en línea con el siguiente recurso.
6. Haciendo mapas con ArcGIS en línea
La representación geoespacial es clave para muchos análisis de datos, y ArcGIS en línea es una herramienta poderosa para crear mapas interactivos. Este recurso te enseñará a utilizar ArcGIS para hacer mapas que permitan explorar y comunicar patrones geográficos complejos de manera visual y atractiva.
Ahora que dominas elementos esenciales de ArcGIS, síguele con el siguiente recurso y descubre cómo usar QGIS para crear mapas aún más detallados y avanzados.
QGIS es una de las herramientas de software libre más completas para la creación y análisis de mapas geoespaciales. Este recurso te guiará paso a paso en el uso de QGIS para crear mapas detallados y precisos, permitiéndote visualizar datos geográficos de manera avanzada y profesional.
Con estas bases claras, continúa con el nivel avanzado del módulo de presentación de datos para aprender más sobre librerías de código ideales para visualización.
Nivel: Avanzado
Cuando necesitas un control total sobre tus visualizaciones, las librerías de código son tus mejores aliadas. En este recurso, te presentaremos las mejores librerías de código abiertas que te ayudarán a superar cualquier desafío de visualización de datos. A continuación, sigue explorando cómo R puede ayudarte a crear visualizaciones complejas de datos relacionados con género.
2. Tutorial: visualizaciones relacionadas a género usando R
R es una herramienta poderosa para el análisis de datos, y con su capacidad para crear gráficos complejos, es ideal para representar datos con perspectiva de género. En este recurso, Frida García Celis, coordinadora del programa Escuela de Datos, te enseñará cómo utilizar R para visualizar y analizar datos de género de manera efectiva.
Ahora que ya dominas el uso de visualizaciones con perspectiva de género usando R, aprende a crear líneas de tiempo interactivas en TimelineJS con el siguiente recurso.
3. Cómo hacer una línea de tiempo usando TimelineJS
Las líneas de tiempo son una forma poderosa de contar historias basadas en eventos o datos cronológicos. TimelineJS es una herramienta intuitiva que te permite crear líneas de tiempo interactivas y visualmente atractivas sin necesidad de saber programar. En este recurso, aprenderás a utilizar TimelineJS para construir cronologías dinámicas que capten la atención de tu audiencia y comuniquen información de manera clara y organizada.
Si deseas seguir aprendiendo sobre otras herramientas avanzadas de visualización, como D3.js, pícale al siguiente recurso para crear mapas interactivos y personalizados.
D3.js es una poderosa librería de JavaScript que te permite crear visualizaciones interactivas, incluyendo mapas dinámicos y personalizados. Este recurso te mostrará el uso de D3.js para crear mapas interactivos, visualizando datos geoespaciales de manera avanzada y completamente adaptada a tus necesidades.
Ahora que ya conoces los alcances y posibilidades del uso de D3.js, descubre cómo limpiar y visualizar patrones en tus datos utilizando Python checando el siguiente recurso.
5. Tutorial: Limpieza y visualizaciones para encontrar patrones con Python
El análisis de datos no se trata solo de limpiarlos, también implica visualizar la información de manera que puedas detectar patrones importantes. Acompaña a Sebastián Oliva, fellow de Escuela de Datos 2017, pues te enseñará a utilizar Python para realizar limpiezas complejas y crear visualizaciones que te permitan identificar tendencias y relaciones ocultas en tus datos.
¡Ya casi finaliza este módulo! Para cerrar con broche de oro, aprende cómo crear un mapa 3D de Buenos Aires y llevar tus habilidades geoespaciales al siguiente nivel explorando el siguiente recurso.
6. Cómo crear un mapa 3D de Buenos Aires, Argentina
La visualización en 3D ofrece una forma innovadora de explorar y comunicar datos geoespaciales. En este recurso, aprenderás a crear un mapa en 3D de Buenos Aires utilizando herramientas avanzadas que te permitirán visualizar las características geográficas de la ciudad en detalle, ofreciendo una representación clara y visualmente atractiva de los datos.
Finalizado este módulo, estarás preparado para comunicar tus datos de manera precisa, descubrir patrones ocultos y desarrollar narrativas visuales que capten la atención de tu audiencia. Ya sea que trabajes con datos geoespaciales, cronológicos o estadísticas complejas, tendrás la confianza para aplicar estos conocimientos en tus proyectos y transformar tus análisis en visualizaciones impactantes.