Big Data i Visualització de Dades
Codi: 106675 Crèdits: 6| Titulació | Tipus | Curs |
|---|---|---|
| Comunicació de les Organitzacions | OT | 4 |
Professor/a de contacte
- Nom:
- Miguel Angel Martin Pascual
- Correu electrònic:
- miguelangel.martin@uab.cat
Idiomes dels grups
Podeu consultar aquesta informació al final del document.
Prerequisits
Coneixements bàsics d´estadística. Rudiments de disseny. Coneixements d'anglès per a les pràctiques, les lectures i els visionats.
Objectius
Entendre la importància de les dades massives amb exemples. Adquirir criteri d´anàlisi de visualitzacions de dades. Poder establir narratives amb gràfics creatius, atractius i veraces.
Competències
- Actuar amb responsabilitat ètica i amb respecte pels drets i deures fonamentals, la diversitat i els valors democràtics.
- Actuar en l'àmbit de coneixement propi avaluant les desigualtats per raó de sexe/gènere.
- Actuar en l'àmbit de coneixement propi valorant l'impacte social, econòmic i mediambiental.
- Adaptar la comunicació generada per la pròpia organització al llenguatge dels mitjans de comunicació tradicionals i digitals.
- Aplicar les metodologies de recerca específiques per plantejar hipòtesis, validar i verificar idees i conceptes i interpretar dades pròpies de la comunicació en les organitzacions.
- Cercar, seleccionar i jerarquitzar qualsevol tipus de font i de document útil per a l'elaboració de missatges.
- Concebre, planificar i executar projectes de comunicació sobre l'organització en tot tipus de suports per als públics interns i externs.
- Demostrar capacitat de lideratge, negociació i treball en equip.
- Establir objectius de comunicació i dissenyar i aplicar les estratègies més adequades per a la comunicació de les organitzacions i els seus treballadors, clients i usuaris i la societat en general.
- Gestionar el temps de manera adequada i ser capaç de planificar tasques a curt, mitjà i llarg terminis.
- Introduir canvis en els mètodes i els processos de l'àmbit de coneixement per donar respostes innovadores a les necessitats i demandes de la societat.
- Que els estudiants hagin desenvolupat aquelles habilitats d'aprenentatge necessàries per emprendre estudis posteriors amb un alt grau d'autonomia.
- Que els estudiants puguin transmetre informació, idees, problemes i solucions a un públic tant especialitzat com no especialitzat.
- Que els estudiants sàpiguen aplicar els coneixements propis a la seva feina o vocació d'una manera professional i tinguin les competències que se solen demostrar per mitjà de l'elaboració i la defensa d'arguments i la resolució de problemes dins de la seva àrea d'estudi.
- Realitzar l'anàlisi comunicativa de l'organització i aplicar-la per a elaborar un pla de comunicació que inclogui comunicació interna, externa i de crisi.
- Treballar d'acord amb la deontologia professional.
- Valorar els aspectes formals i estètics de la informació (escrits, gràfics, audiovisuals i digitals) i de les tècniques informàtiques per a la representació d'informació mitjançant sistemes infogràfics i documentals en els mitjans propis de les organitzacions (web).
Resultats d'aprenentatge
- Acceptar la discrepància i no menysprear altres persones, col·lectius o institucions per raó ideològica, de raça, gènere, discapacitat, etc.
- Adaptar-se als processos de producció de la informació i a les rutines professionals de la organització en relació amb les dades massives i la visualització de dades.
- Aplicar els coneixements sobre els mecanismes de recerca per crear un treball acadèmic solvent, on s'exposin, argumentin i justifiquin els resultats obtinguts.
- Aplicar la deontologia professional a l’elaboració de treballs de l’assignatura.
- Aplicar les dades massives a anàlisis de casos concrets per una correcta planificació de la comunicació interna i externa de les organitzacions.
- Aplicar les dades massives i la visualització de dades a l’elaboració d’un pla de comunicació que inclogui la comunicació interna i externa de l’organització.
- Compartir les experiències en grup com a forma d'aprenentatge per treballar posteriorment en grups multidisciplinaris.
- Comunicar fent un ús no sexista ni discriminatori del llenguatge.
- Demostrar consciència ètica en l’aplicació i la gestió de les dades massives i la visualització de dades per millorar les activitats de l’organització en el seu àmbit geogràfic.
- Elaborar projectes de comunicació de diversos tipus a partir de les dades massives tenint en compte les característiques de la organització.
- Elaborar tota mena de missatges i documents perquè s’incloguin en els propis medis de l’organització per als seus públics interns i externs des de les dades massives i la visualització de dades.
- Establir objectius de comunicació a través de les dades massives.
- Explicar el codi deontològic, explícit o implícit, de l'àmbit de coneixement propi.
- Exposar per escrit i oralment la síntesi de les anàlisis realitzades.
- Generar idees creatives en el seu entorn de desenvolupament professional.
- Planificar i executar projectes acadèmics en l'àmbit del big data.
- Preparar les accions comunicatives per als públics interns i externs de l’organització a través de les dades massives i la visualització de dades.
- Presentar els treballs de l'assignatura en els terminis previstos i amb qualitat manifesta, cosa que implica tenir en compte la feina individual i grupal.
- Proposar nous mètodes o solucions alternatives fonamentades.
- Proposar projectes i accions que incorporin la perspectiva de gènere.
- Proposar projectes i accions viables que potenciïn els beneficis socials, econòmics i mediambientals.
- Treballar de manera autònoma i, a partir del coneixement adquirit, resoldre els exercicis plantejats i fer les interpretacions de les dades.
- Trobar el que és substancial i rellevant en documents de l'assignatura.
- Valorar l'impacte de les dificultats, els prejudicis i les discriminacions que poden incloure les accions o projectes, a curt o llarg termini, en relació amb determinades persones o col·lectius.
Continguts
Els continguts de l’assignatura inclouen:
- Dades, Dades grans, Dades grans grans.
- Història, fonts, tipus, eines.
- Percepció de dades, color i atenció visual.
- Narrativa, art i anàlisi de dades.
- Pràctiques, recursos i projectes.
El contingut de l’assignatura serà sensible als aspectes relacionats amb la perspectiva de gènere i amb l’ús del llenguatge inclusiu.
Activitats formatives i Metodologia
| Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|
| Tipus: Dirigides | |||
| Classes | 30 | 1,2 | 1, 2, 4, 7, 8, 12, 13, 19, 20, 21 |
| Tipus: Supervisades | |||
| Seminaris | 15 | 0,6 | 1, 3, 7, 8, 9, 14, 15, 16, 18, 22, 23 |
| Tutories | 12 | 0,48 | 12, 13, 14, 16, 18, 20, 22 |
| Tipus: Autònomes | |||
| Projectes, Visionats i lectures | 81 | 3,24 | 3, 7, 9, 12, 14, 16, 18, 22 |
Es realitzaran classes de presentació de continguts, seminaris amb casos específics i projectes pràctics.
El calendari detallat amb el contingut de les diferents sessions s’exposarà el dia de presentació de l’assignatura. Es penjarà també al Campus Virtual, on l’alumnat podrà trobar la descripció detallada dels exercicis i pràctiques, els diversos materials docents i qualsevol informació necessària per a l’adequat seguiment de l’assignatura.
Nota: El contingut de l’assignatura serà sensible als aspectes relacionats amb la perspectiva de gènere i amb l’ús del llenguatge inclusiu.
Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, perquè els alumnes completin les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura.
Avaluació
Activitats d'avaluació continuada
| Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|---|
| Examen | 30% | 2 | 0,08 | 3, 4, 8, 13, 14, 23, 24 |
| Seminaris | 20% | 7 | 0,28 | 3, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 18, 19, 22 |
| Treballs pràctics | 50% | 3 | 0,12 | 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22 |
Les activitats d'avaluació són:
• Examen (30%)
• Seminaris (20%)
• Treballs pràctics (50%)
És imprescindible aprovar l'examen i els treballs pràctics per aprovar l'assignatura.
L'alumnat tindrà dret a la recuperació de l'assignatura si ha estat avaluat del conjunt d'activitats el pes de les quals sigui d'un mínim de 2/3 parts de la qualificació total de l'assignatura. Per poder presentar-se a la recuperació de l'assignatura, s'haurà hagut dobtenir una nota mitjana de 3,5. Les activitats que queden excloses del procés de recuperació són els seminaris.
En cas que l’estudiant realitzi qualsevol irregularitat que pugui conduir a una variació significativa de la qualificació d’un acte d’avaluació, es qualificarà amb 0 aquest acte d’avaluació, amb independència del procés disciplinari que s’hi pugui instruir. En cas que es produeixin diverses irregularitats en els actes d’avaluació d’una mateixa assignatura, la qualificació final d’aquesta assignatura serà 0.
Aquesta assignatura no preveu el sistema d'avaluació única.
En aquesta assignatura, es permet l'ús de tecnologies d'Inteŀligència Artificial (IA) com a part integrant del desenvolupament del treball, sempre que el resultat final reflecteixi una contribució significativa de l’alumnat en l'anàlisi i la reflexió personal. L’alumnat haurà d'identificar clarament quines parts han estat generades amb aquesta tecnologia, especificar les eines emprades i incloure una reflexió crítica sobre com aquestes han influït en el procés i el resultat final de l’activitat. La no transparència de l’ús de la IA es considerarà falta d'honestedat acadèmica i pot comportar una penalització en la nota de l'activitat, o sancions majors en casos de gravetat.
Bibliografia
Al llarg de l'assignatura es donaran altres recursos que se sumaran a aquesta bibliografia.
CAIRO, Alberto. (2011). El arte funcional: infografía y visualización de información. Alamut.
KNAFLIC, Cole Nussbaumer (2015). Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals. John Wiley & Sons.
ONTIVEROS, Emilio, LÓPEZ SABATER, Verónica, ed. Economía de los datos. Madrid: Fundación Telefónica; Barcelona: Ariel, D.L. 2018. [Consulta 11-05-2019].
TORRES I VIÑALS, Jordi (2012). Del cloud computing al big data: visión introductoria para jóvenes emprendedores. Barcelona: UOC. [Consulta 24-07-2019]. https://campusvirtual.ull.es/ocw/mod/resource/view.php?id=6168&forceview=1
TUFTE, Edward R. (2001) 2nd ed. The visual display of quantitative information. Graphics Press
Programari
En aquesta assignatura l'alumnat té llibertat per utilitzar aquell programari que millor s'adapti a les seves necessitats i capacitats tècniques. En els casos en què es proposi la feina amb un programari determinat, serà amb programaris gratuïts, que es presentaran en les sessions docents.
Grups i idiomes de l'assignatura
La informació proporcionada és provisional fins al 30 de novembre de 2025. A partir d'aquesta data, podreu consultar l'idioma de cada grup a través d’aquest enllaç. Per accedir a la informació, caldrà introduir el CODI de l'assignatura
| Nom | Grup | Idioma | Semestre | Torn |
|---|---|---|---|---|
| (PLAB) Pràctiques de laboratori | 71 | Espanyol | primer quadrimestre | tarda |
| (TE) Teoria | 7 | Espanyol | primer quadrimestre | tarda |