Resumen
Aprenda las mejores prácticas para crear visualizaciones de datos limpias y estéticas que ayuden a comprender los negocios, contar historias convincentes y tomar decisiones sostenibles.
Programa de estudio
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- Introducción al Diseño Visual para Datos
-- Panorama general de la visualización de datos en los negocios
-- Importancia de contar historias con datos
-- Comprensión de tu audiencia
- Principios de Visualización de Datos Efectiva
-- Simplicidad y claridad
-- Elegir el tipo de gráfico adecuado
-- El papel del color y el contraste
- Selección y Preparación de Datos
-- Identificación de métricas clave
-- Limpieza y organización de datos para mayor claridad
-- Evitar representaciones engañosas
- Herramientas y Tecnologías
-- Panorama de herramientas populares de visualización de datos (por ejemplo, Tableau, Power BI)
-- Introducción a bibliotecas de visualización avanzadas (por ejemplo, D3.js, Plotly)
-- Sesión práctica: Construyo de visualizaciones básicas con herramientas seleccionadas
- Creación de Historias Visuales Atractivas
-- Estructuración de historias para un impacto máximo
-- Integración de la narrativa con la visualización de datos
-- Ejemplos de narración visual exitosa
- Diseño de Visuales Estéticos
-- Técnicas avanzadas para refinar el diseño
-- Equilibrio entre estética y funcionalidad
-- Incorporación de lineamientos de marca y estilo
- Estudios de Caso y Aplicaciones
-- Ejemplos del mundo real de visualizaciones de datos efectivas
-- Análisis de diseños exitosos y defectuosos
-- Proyecto grupal práctico
- Evaluación y Mejora de Visualizaciones
-- Técnicas para recibir e incorporar retroalimentación
-- Proceso de diseño iterativo
-- Medición del impacto de las visualizaciones
- Consideraciones Éticas en la Visualización de Datos
-- Evitar el sesgo y la distorsión
-- Transparencia y precisión
-- Respeto a la privacidad del usuario
- Proyecto Final y Presentación
-- Aplicar conceptos para crear un proyecto de visualización de datos integral
-- Presentación de proyectos finales a la clase para retroalimentación y discusión
- Revisión del Curso y Futuros Caminos
-- Resumen de los puntos clave
-- Tendencias emergentes en visualización de datos
-- Recursos para un aprendizaje y mejora continuos
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