Visualización
(Curso Académico 2020 - 2021)
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1. Datos descriptivos de la asignatura
  • Código: 835871204
  • Centro: Escuela de Doctorado y Estudios de Postgrado
  • Lugar de impartición: -
  • Titulación: Máster Universitario en Ciberseguridad e Inteligencia de Datos
  • Plan de Estudios: 2018 (publicado en 19-09-2018)
  • Rama de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura
  • Itinerario/Intensificación:
  • Departamento/s:
  • Área/s de conocimiento:
    • Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
  • Curso: 1
  • Carácter:
  • Duración: Segundo cuatrimestre
  • Créditos ECTS: 3,0
  • Modalidad de impartición: Semipresencial
  • Horario: Ver horario
  • Dirección web de la asignatura: Ver web de la asignatura
  • Idioma: Castellano e Inglés (0,15 ECTS en Inglés
2. Requisitos para cursar la asignatura
3. Profesorado que imparte la asignatura

Profesor/a Coordinador/a: ISABEL SANCHEZ BERRIEL

General:
Nombre:
ISABEL
Apellido:
SANCHEZ BERRIEL
Departamento:
Ingeniería Informática y de Sistemas
Área de conocimiento:
Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Grupo:
Contacto:
Teléfono 1:
922319449
Teléfono 2:
Correo electrónico:
isanchez@ull.es
Correo alternativo:
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Jueves 09:00 12:00 Torre Profesor Agustín Arévalo - CE.1B 2 9
Todo el cuatrimestre Martes 13:00 14:00 Torre Profesor Agustín Arévalo - CE.1B 2 9
Todo el cuatrimestre Lunes 17:00 19:00 Torre Profesor Agustín Arévalo - CE.1B 2 9
Observaciones: Cualquier alteración sobrevenida se avisará a través del campus virtual.
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Martes 11:30 15:30 Torre Profesor Agustín Arévalo - CE.1B 2 9
Todo el cuatrimestre Martes 17:00 19:00 Torre Profesor Agustín Arévalo - CE.1B 2 9
Observaciones:
4. Contextualización de la asignatura en el plan de estudio
  • Bloque formativo al que pertenece la asignatura:
  • Perfil profesional:
5. Competencias

Generales

  • CG3 - Mantener una actitud de permanente actualización, que les permita estudiar de manera autónoma mediante formación continua en su futuro desempeño profesional como expertos en seguridad informática e inteligencia de datos
  • CG7 - Desarrollar las capacidades de trabajo en equipo y las habilidades de comunicación para mantener relaciones con otros profesionales y con organizaciones relevantes
  • CG8 - Tener la capacidad analítica y de resolución para atender a los problemas reales de acuerdo con los valores éticos y sociales y con el máximo respeto a la legalidad vigente

Básicas

  • CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
  • CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
  • CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo

Específicas

  • CE10 - Ser capaz de visualizar los datos y las relaciones relevantes existentes entre ellos
  • CE11 - Ser capaz de comunicar efectivamente las conclusiones alcanzadas tras analizar un conjunto de datos
6. Contenidos de la asignatura

Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura

  1. Fundamentos de la visualización de datos.
  2. Estándares y Herramientas.
  3. Principios de diseño.

Actividades a desarrollar en otro idioma

En esta asignatura se impartirán 1,5 horas de clases en inglés.
Además se trabajará preferentemente sobre bibliografía en inglés y el alumnado deberá ser capaz de extraer la información necesaria para seguir la asignatura a partir de dicha documentación, junto con los apuntes del profesorado.
7. Metodología y volumen de trabajo del estudiante

Descripción

La metodología docente de las clases teóricas consistirá en sesiones en las que el profesorado explicará los conceptos fundamentales de cada tema que deben ser asimilados por el alumnado, tanto presencialmente, como mediante contenido que se incluirá en el entorno virtual.
Se plantea una metodología docente para los seminarios que consistirá en sesiones donde se llevará a cabo una explicación más detallada de determinados aspectos concretos de algunos temas teóricos o prácticos especialmente relevantes. Se ofrecerán seminarios donde profesionales de esta materia harán charlas debates con el alumnado de los temas relacionados con el mundo profesional.
En las sesiones de prácticas se explican herramientas y tecnologías necesarias para la realización de las visualizaciones que representen el mensaje que quiere transmitirse en un proyecto de inteligencia de datos y que serán trabajados en el laboratorio y se deberán aplicar en el desarrollo del proyecto de visualización.
Las tutorías corresponden a  sesiones en las que se supervisará y orientará al alumno en la integración de los resultados obtenidos en las tareas reales y/o simuladas en el proyecto de visualización de datos.

Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total horas Relación con competencias
Clases teóricas 5,00 5,00 10,0 [CE10], [CE11]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio) 8,00 8,00 16,0 [CG3], [CG8], [CB10], [CE10]
Realización de seminarios u otras actividades complementarias 1,00 1,00 2,0 [CG7]
Estudio/preparación de clases teóricas 0,00 10,00 10,0 [CG3], [CG8], [CB10], [CE10]
Estudio/preparación de clases prácticas 0,00 6,00 6,0 [CG3], [CB8], [CB9], [CE10], [CE11]
Realización de exámenes 1,00 0,00 1,0 [CG8], [CE10]
Asistencia a tutorías 0,00 6,00 6,0 [CG8], [CB8], [CE10], [CE11]
Informes, trabajos y proyectos 0,00 24,00 24,0 [CG7], [CB8], [CB9], [CE11]
Total horas
Total ECTS
8. Bibliografía / Recursos

Bibliografía básica


Tufte ER (1983). The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press
Cairo, A. (2012). The Functional Art: An introduction to information graphics and visualization. New Riders.
Gentle, J. E., Härdle, W. K., & Mori, Y. (Eds.). (2012). Handbook of computational statistics: concepts and methods. Springer Science & Business Media.
Kirk, A. (2012). Data Visualization: a successful design process. Packt Publishing Ltd.
Murray, S. (2017). Interactive Data Visualization for the Web, 2nd Edition. O'Reilly Media, Inc.
Yau, N. (2011). Visualize this: the FlowingData guide to design, visualization, and statistics. John Wiley & Sons.

Bibliografía complementaria

Otros recursos

9. Sistema de evaluación y calificación

Descripción

La Evaluación de la asignatura se rige por el Reglamento de Evaluación y Calificación de la Universidad de La Laguna (BOC de 19 de enero de 2016), o el que la Universidad tenga vigente, además de por lo establecido en la Memoria de Verificación inicial o posteriores modificaciones. En cumplimiento de lo establecido en el Reglamento de Evaluación y Calificación de la Universidad de La Laguna, al alumnado podrá conocer, y en su caso revisar, las calificaciones de las actividades evaluables integradas en la evaluación continua con anterioridad al último día lectivo del cuatrimestre correspondiente o, en el caso de no existir una prueba final, antes de que las calificaciones finales adquieran el carácter de definitivas.
La evaluación de la teoría contribuirá a la evaluación de la asignatura con un 20%, mientras que la evaluación de la práctica lo hará con un 80%.
Las herramientas utilizadas en la evaluación continua se explican a continuación:
  • La Calificación de Teoría (CT) se obtendrá mediante cuestionarios (20%)
  • La Calificación de Prácticas (CP) se obtendrá mediante la suma de las puntuaciones obtenidas en los siguientes tipos de pruebas (80%)
    1. Tareas reales y/o simuladas en las sesiones prácticas conducentes al desarrollo de un proyecto de visualización de datos  (20%)
    2. La aplicación de los contenidos trabajados en un proyecto de visualización de datos que será obligatorio (40%)
    3. La realización y exposición de un informe sobre el desarrollo del proyecto de visualización del apartado anterior (20%)
Ambas calificaciones serán valores entre 0 y 10, de forma que la Calificación Final (CF) se obtendrá mediante la fórmula: CF= 0,20*CT + 0,80*CP, si y solo si CT>=5 y CP>=5. En otro caso, CF= min(CT, CP). El proyecto de visualización de datos al que se hace alusión en la CP se podrá entregar en cualquiera de las convocatorias de la asignatura. Si el alumno acude a la evaluación única debe realizar un examen teórico práctico que puntuará entre 0-10 y debe obtener al menos el 50% de la puntuación para superar la asignatura.

Estrategia Evaluativa

Tipo de prueba Competencias Criterios Ponderación
Pruebas de respuesta corta [CE11], [CG8] Nivel de conocimientos adquiridos. 20,00 %
Trabajos y proyectos [CE10], [CB10], [CB8], [CG8], [CG3] Adecuación a lo solicitado. Calidad del trabajo desarrollado. Nivel de aplicabilidad. Nivel de conocimientos adquiridos 40,00 %
Informes memorias de prácticas [CE11], [CB9], [CB8], [CG7] Concreción en la redacción 20,00 %
Pruebas de ejecuciones de tareas reales y/o simuladas [CE10] Adecuación a lo solicitado. Calidad del trabajo desarrollado. Participación activa. 20,00 %
10. Resultados de Aprendizaje
El alumnado será capaz de: realizar visualizaciones estáticas, interactivas y cartográficas que representen el mensaje que quiere transmitirse adaptado al público al que va destinado, seleccionando de forma autónoma y justificada la opción óptima de representación de los datos, y de conceptualizar el discurso visual, sintetizando y presentando las conclusiones obtenidas en un proyecto de inteligencia de datos.
11. Cronograma / calendario de la asignatura

Descripción

Debido al carácter semipresencial del máster, está previsto que las clases presenciales se desarrollen de la forma siguiente: el alumnado tendrá 3 horas diarias las semanas 1 a 5 y 8 a 12 del primer cuatrimestre, y 3 o 4 horas diarias las semanas 1 a 5 del segundo cuatrimestre.
Todas las asignaturas se desarrollarán en bimestres, y concretamente esta asignatura se impartirá en el bimestre 3.
El cronograma que se presenta es a título estimativo, de modo que el profesorado podrá modificar dicha planificación temporal si así lo demanda el desarrollo de la asignatura.

Segundo cuatrimestre

Semana Temas Actividades de enseñanza aprendizaje Horas de trabajo presencial Horas de trabajo autónomo Total
Semana 1: 1 Clase teórica. Clases prácticas de laboratorio. Estudio preparación de clases teóricas. Estudio preparación de clases prácticas. 2.00 2.00 4.00
Semana 2: 1 Clase teórica. Clases prácticas de laboratorio. Estudio preparación de clases teóricas. Estudio preparación de clases prácticas. 3.00 7.00 10.00
Semana 3: 2 Clase teórica. Clases prácticas de laboratorio. Estudio preparación de clases teóricas y de clases prácticas de forma autónoma. 3.00 7.00 10.00
Semana 4: 2 Clase teórica. Clases prácticas de laboratorio. Estudio preparación de clases teóricas y de clases prácticas de forma autónoma. 3.00 7.00 10.00
Semana 5: 3 Clase teórica. Clases prácticas de laboratorio. Estudio preparación de clases teóricas y de clases prácticas de forma autónoma. 3.00 7.00 10.00
Semana 6: 2,3 Actividades con material disponible en el aula virtual. Realización de proyectos. Videotutoriales, y foro para la resolución de dudas. Tutorías online 0.00 10.00 10.00
Semana 7: 2,3 Actividades con material disponible en el aula virtual. Realización de proyectos. Videotutoriales, y foro para la resolución de dudas. Tutorías online 0.00 10.00 10.00
Semana 8: 2,3 Actividades con material disponible en el aula virtual. Seminarios utilizando el campus virtual y realización de cuestionarios on-line.
Videotutoriales, y foro para la resolución de dudas. Tutorías online
0.00 10.00 10.00
Semana 9: Evaluación Evaluación del alumnado 1.00 0.00 1.00
Total 15.00 60.00 75.00
Fecha de última modificación: 20-07-2020
Fecha de aprobación: 23-07-2020

1. Datos descriptivos de la asignatura
  • Código: 835871204
  • Titulación: Máster Universitario en Ciberseguridad e Inteligencia de Datos
  • Curso: 1
  • Duración: Segundo cuatrimestre
3. Tutorías no presenciales
ISABEL SANCHEZ BERRIEL
General:
Nombre:
ISABEL
Apellido:
SANCHEZ BERRIEL
Departamento:
Ingeniería Informática y de Sistemas
Área de conocimiento:
Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Contacto:
Teléfono 1:
922319449
Teléfono 2:
Correo electrónico:
isanchez@ull.es
Correo alternativo:
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora inicialHora finalTipo de tutoríaMedio o canal de comunicación
Todo el cuatrimestre Lunes 17:00 19:00 Videoconferencia Google Meet
Todo el cuatrimestre Martes 13:00 14:00 Videoconferencia Google Meet
Todo el cuatrimestre Jueves 09:00 12:00 Videoconferencia Google Meet
Observaciones: La tutorización del alumno se realiza principalmente mediante videocoferencias en el horario programado. Los encuentros se realizan dentro del horario reservado, previo aviso a la profesora . También son atendidas de forma asíncrona todas las consultas a través de correo electrónico y foros habilitados en las asignaturas.
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora inicialHora finalTipo de tutoríaMedio o canal de comunicación
Todo el cuatrimestre Martes 17:00 19:00 Videoconferencia Google Meet
Todo el cuatrimestre Lunes 11:00 15:00 Videoconferencia Google Meet
Observaciones:

La tutorización del alumno se realiza principalmente mediante videocoferencias en el horario programado. Los encuentros se realizan dentro del horario reservado, previo aviso a la profesora . También son atendidas de forma asíncrona todas las consultas a través de correo electrónico y foros habilitados en las asignaturas.

7. Metodología no presencial

La asignatura se desarrolla a través del Campus Virtual de la ULL, haciendo uso de las diversas herramientas que posibilita dicho medio, combinando actividades formativas sincrónicas (conexión en tiempo real profesor-estudiante) y de carácter interactivo con otras asíncronas.

Las actividades formativas que se desarrollan son las siguientes:

Actividades formativas no presenciales

Actividades formativas
Sesiones virtuales/clases en línea del profesor/a (Equivalencia con GD: Clases teóricas)
Vídeos explicativos grabados por el/la docente (Equivalencia con GD: Clases teóricas)
Inclusión de documentación sobre cada tema (Equivalencia con GD: Estudio autónomo, preparación clases teóricas/prácticas, etc.)
Casos prácticos (Equivalencia con GD: Clases prácticas)
Exposición de trabajos individuales/grupales mediante vídeos de los estudiantes (Equivalencia con GD: Realización de trabajos (individual/grupal))
Realización de pruebas evaluativas en línea (Equivalencia con GD: Exámenes, test, etc.)

Comentarios adicionales

9. Sistema de evaluación y calificación no presencial

Las pruebas evaluativas a realizar y su ponderación en la calificación es la siguiente:

Estrategia Evaluativa

Tipo de prueba Ponderación
Pruebas de respuesta corta 20,00 %
Informes/Memorias/Trabajos/Proyectos individuales o grupales 40,00 %
Entrega de ejercicios por tema 20,00 %
Exposición del trabajo/proyecto/TFG/TFM 20,00 %
Total 100,0 %

Comentarios adicionales

La evaluación, en caso de aplicarse la adenda, corresponde a las tareas de evaluación continua que se desarrollen en el bimestre en el que se impartió la asignatura. Las pruebas de respuesta corta se realizan a través de la plataforma virtual (20%). La entrega de ejercicios por tema, a las soluciones implementadas en las prácticas de cada tema (20%). Trabajo donde se aplican todos los contenidos de visualización de datos (40%). Video de exposición del trabajo (20%). Las tareas que pudiersen haber realizado los alumnos en la evaluación continua de la asignatura no deben repetirse.
Fecha de última modificación: 13-07-2020
Fecha de aprobación: 23-07-2020