Datos Identificativos 2023/24
Asignatura (*) Taller de Habilidades Informacionales y Digitales: Representación Gráfica y Visualización Digital de Código 710G04049
Titulación
Grao en Xestión Dixital de Información e Documentación
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Grado 1º cuatrimestre
 Tercero Obligatoria 3
Idioma
Castellano
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Coordinador/a
Dorado de la Calle, Julian
 Correo electrónico
julian.dorado@udc.es
Profesorado
Dorado de la Calle, Julian
Puente Castro, Alejandro
 Correo electrónico
julian.dorado@udc.es
a.puentec@udc.es
Web
Descripción general Esta materia prepara ó alumno nos fundamentos e as posibilidades da Visualización de información, posibilitando a representación gráfica de diferentes tipos de datos e formándoo no uso de ferramentas para l visualización gráfica de datos

Competencias del título
Código Competencias del título
A6 CE6 - Buscar y recuperar información en diversos medios para dar respuesta a la demanda de los usuarios de información
A22 CE22 - Adquirir habilidades computacionales y de manejo de las nuevas TIC
B4 CB4 - Saber 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
B6 CG1 - Capacidad para la cooperación, el trabajo en equipo y el aprendizaje colaborativo
B7 CG2 - Capacidad de reflexión y razonamiento crítico
B8 CG3 - Capacidad de planificación, organización y gestión de recursos, información y operaciones
B9 CG4 - Capacidad de análisis, diagnóstico y toma de decisiones
B10 CG5 - Capacidad de trabajar en un contexto internacional y global
B11 CG6 - Capacidad de comprender la importancia, el valor y la función de la Gestión Digital de Información y Documentación en la actual sociedad de las TIC
C7 CT7 - Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
Conocer y manejar los diferentes tipos de datos B8
B9
B11
Conocer y manejar las diferentes herramientas para la visualización gráfica de datos A6
A22
 B4
B6
B7
B8
B9
B10
 C7

Contenidos
Tema Subtema
Tipos de datos y preprocesado Tipos de datos y preprocesado
Técnicas y herramientas de visualización de datos Técnicas y herramientas de visualización de datos
Generación de gráficos: 2D, 3D, mapas
Análisis gráfico de datos Análisis gráfico de datos
Representaciones avanzadas de datos: tablas y gráficos dinámicos Representaciones avanzadas de datos: tablas y gráficos dinámicos

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral A6 B4 B7 B9 B11 C7 5 10 15
Prueba objetiva A6 A22 B7 B9 B11 2.5 7.5 10
Prácticas a través de TIC A6 A22 B4 B6 B8 B9 B10 24 24 48
 
Atención personalizada 2 0 2
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
Sesión magistral Clases expositivas sobre la teoría de la materia
Prueba objetiva Examen de preguntas cortas o test sobre lo expuesto en las clases de teoría y práctica
Prácticas a través de TIC Ejercicios prácticos realizados en el aula sobre lo expuesto en las clases de teoría

Atención personalizada
Metodologías
Prácticas a través de TIC
Descripción
Sesiones con los alumnos para definir y trabajar en el avance de los trabajos.
Desarrollo de prácticas en el aula para creación de contenidos digitales

Las tutorías serán presenciales u online a través de Teams

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Prácticas a través de TIC A6 A22 B4 B6 B8 B9 B10 Se valorará la asistencia y la realización correcta de los ejercicios planteados en el tiempo de prácticas de las clases. 70
Prueba objetiva A6 A22 B7 B9 B11 El examen de preguntas cortas o test se evaluará según los conocimientos impartidos en las clases 30
 
Observaciones evaluación

Para superar la materia, el estudiante deberá obtener una calificación
mínima de 5 sobre 10 en la suma de las calificaciones de la prueba objetiva y trabajos en clase. Para poder sumar las dos
notas, el estudiante deberá obtener una nota mínima de 3,5 sobre 10 en la
prueba objetiva. Si no obtiene esta nota mínima, la nota de la materia será la
correspondiente a la nota de la prueba objetiva.

Estudiantes con matrícula a tiempo parcial y dispensa académica:

Indicar al profesor la situación de este tipo de estudiantes. La entrega de los
trabajos se tiene que realizar en las fechas establecidas para todos los estudiantes.

Segunda oportunidad y Convocatoria adelantada:

El estudiante tiene que realizar el examen de la prueba objetiva en estas
convocatorias, siendo los criterios para obtener la nota total de la asignatura,
los indicados al principio de este apartado. En cuanto a la nota
obtenida en las Prácticas, se mantendrá, pudiendo subir esta
nota al entregar los trabajos de prácticas, no pudiendo recuperarse la parte de
la nota que se corresponde con el trabajo en las clases de prácticas.

Plagio:

En cualquier entrega en la que se detecte plagio, la entrega será valorada
con un cero. El plagio en la prueba objetiva será sancionado de acuerdo con la
normativa vigente de la universidad

Fuentes de información
Básica Pere Rovira Samblancat y Víctor Pascual Cid (2021). Analítica Visual. Como explorar, analizar y comunicar datos. ANAYA MULTIMEDIA
Kieran Healy (2018). Data Visualization: A Practical Introduction. Princeton University Press
Brent Dykes (2020). Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative and Visuals. John Wiley & Sons Inc
Cole Nussbaumer Knaflic (). Storytelling con datos. Ejemplos prácticos. ANAYA MULTIMEDIA
Cole Nussbaumer Knaflic (2015). Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals. John Wiley & Sons Inc
Cairo Alberto (2016). Truthful Art, The: Data, Charts, and Maps for Communication (Voices That Matter). Addison Wesley
Jose Berengueres et al (2020). Visualización de Datos & Storytelling. Independently published

Complementária


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente

Asignaturas que continúan el temario

Otros comentarios

-Según se recoge en las distintas normativas de aplicación para la docencia universitaria se debe incorporar la perspectiva de género en esta materia (se usará lenguaje no sexista, se utilizará bibliografía de autores/as de ambos sexos, se propiciará la intervención en clase de alumnos y alumnas...)

-Se trabajará para identificar y modificar prejuicios y actitudes sexistas y se influirá en el entorno para modificarlos y fomentar valores de respecto e igualdad

-Se deberán detectar situaciones de discriminación por razón de género y se propondrán acciones y medidas para corregirlas.


(*) La Guía Docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la UDC. Este documento es público y no se puede modificar, salvo cosas excepcionales bajo la revisión del órgano competente de acuerdo a la normativa vigente que establece el proceso de elaboración de guías