Información general de la asignatura

ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS

  • VT0016
  • ÁREA ACADÉMICA INDUSTRIAS Y TECNOLOGÍAS DIGITALES

PRESENTACION

Crear visualización, mediciones numéricas de conjuntos de datos estructurados para extraer conclusiones y mejorar el conocimiento de fenómenos relacionados con la agroecología, la biología, la ingeniería, el modelado y la simulación.

OBJETIVO DE APRENDIZAJE

Comprender las distintas técnicas en base a experiencias reales y datos oficiales.
• Caracterizar el contexto acorde con el documento de requisitos y criterios técnicos.
• Seleccionar la metodología aplicada en el diseño de la base de datos organizacional
• Verificar que la especificación de los recursos del diseño cumple con criterios técnicos.
• Determinar la tecnología de la solución acorde con herramientas de análisis y criterio técnico.
• Procesar con una herramienta estadística un base de datos estructurada
• Crear visualizaciones de datos tanto cualitativos como cuantitativos
• Calcular e interpretar diferentes mediciones numéricas asociadas a los datos con el propósito de resumir de la manera más apropiada la información.
• Comunicar los resultados de los hallazgos encontrados en las fuentes de información estructurada a través de enunciados sencillos e infografías.

RESULTADO DE APRENDIZAJE

B2 - Integrar y contribuir al desarrollo de nuevas tecnologías y técnicas de modelado de sistemas para formular y resolver problemas complejos, optimizar sistemas y procesos, a través de ideas y soluciones innovadoras.

CONTENIDOS TEMATICOS

Introducción a bases de datos estructurados. Archivos separados por comas, Hojas de cálculo: Google Sheets y Excel
2. Tablas y gráficos dinámicos. Tabulación automática de la información y generación de medidas numéricas de resumen.
3. Introducción a Google Colaboratory y el concepto de Máquina virtual
4. Introducción a la librería Pandas de Python
5. Exploración de un Data Frame
6. Filtros por casos y por variables en un Data Frame
7. Consultas básicas con Pandas
8. Estadísticas básicas
9. Agrupación de casos
10. Visualización de datos con Matplotlib
11. Construcción de gráficos por agrupación de variables
12. Gráficos de dispersión con Matplotlib
13. Visualización de datos con Seaborn – Strips, Heat maps – Boxes – Pair plots .

MEDIOS EDUCATIVOS

Aulas virtuales, bases de datos y recursos web propios de la asignatura

Reconocimiento personería jurídica: Resolución 2613 del 14 de agosto de 1959 Minjusticia.

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