[MÚSICA] [MÚSICA] [MÚSICA] Hola. Bienvenidos al fin de este curso, este curso de visualización de datos especialmente dedicado a la infografía y a la visualización de Big Data. Hemos hecho durante las cuatro semanas que ha durado el curso diversas presentaciones, varias de ellas en la primera semana, centradas en lo que sería tener un contexto sobre la cultura visual que gira en torno a lo que sería la representación de datos. Os he presentado fundamentos, hemos hablado de la modernidad y posmodernidad, hemos dado ciertos detalles sobre el marco histórico con Julià, que nos ha explicado importantes momentos históricos en la parte de la visualización de datos y finalmente Ignasi nos habló de tipos de infografías, tipos de visualizaciones de datos. En la segunda semana, nos hemos centrado en las herramientas y Ignasi presentó la semana explicándonos un poco de que iría el tema y Julià nos dio una lección sobre análisis visual, sobre todo lo que implica representar de forma computacional grandes volúmenes de datos. Ignasi nos habló de las diferentes tipologías de herramientas. Hemos hablado de Infogram, hemos hablado de R y ggplot2 2, hemos hablado también de librerías de Javascript, como por ejemplo D3 JS y finalmente hice el cierre de esta semana con la presentación de ejemplos y de introducción a lo que sería el lenguaje de programación Processing, mucho más abierto y complejo de desarrollar, pero con un potencial creativo bastante elevado. La tercera semana, Curto nos ha enseñado de forma muy ilustre cómo se puede trabajar con la herramienta Tableau, una herramienta muy potente que nos ha permitido explorar todas las etapas de una visualización de datos, con su iceberg, con su exploración de datos y hemos trabajado durante toda esta semana desde recoger los datos, manipularlos, limpiarlos, prepararlos para presentarlos, presentarlos y finalmente analizar un poco la capacidad de narrar, con el último video, el story telling que se puede generar a través de esta interesante herramienta. La cuarta semana y última del curso, nos hemos centrado en lo que sería las características específicas del Big Data en el ámbito de la visualización de datos. Hace una semana que ha presentado Julià y de nuevo Curto nos ha enseñado un poco, nos ha hablado de los retos y de los peligros y las dificultades de cuando manejamos el Big Data, las situaciones, las paradojas y las dificultades con las que nos encontramos a la hora de sintetizar o de computar o de hacer caber dentro de una pantalla tan gran volumen de información. Julià ha seguido también haciendo ejemplos de mapas y de reflexiones en torno al potencial de estas visualizaciones, hemos hablado de interfaces, hemos hablado con Ignasi de buenas y malas prácticas en lo que concierne al diseño de estas interfaces. Para cerrar el curso, os voy a proponer ver un pequeño recurso online, FormaFluens.io, una página web que ha desarrollado la gente de IBM Labs, que me parece super interesante, porque habla un poco del Big Data y habla un poco de Big Data desde [INCOMPRENSIBLE] un sitio muy humano. Los del laboratorio de IBM han pedido a 15 millones de personas que dibujen objetos y han sobrepuesto, mediante Computer Vision, analizando estos datos, esta cantidad de imágenes recopiladas en una misma imagen, provocando así, seguramente, un promedio de todas las representaciones que tenemos en nuestra consciencia. Aquí podéis ver, por ejemplo, un coche de forma muy clara. Hay otros elementos que son más difíciles de percibir; aquí estaríamos hablando de un reloj. Al final del video tenéis la explicación de cada una de las imágenes, pero nos sirve para reflexionar sobre cuando recogemos datos complejos como, por ejemplo, el concepto de miles de millones de personas, qué sucede cuando buscamos los patrones, buscamos las constantes, buscamos los promedios y cómo le hacemos para representarlo y decir, contar una historia o descubrir algunos hechos. Bien. you está aquí el curso de visualización de datos, de Big Data. Como habéis visto, visualizar datos es un reto importante que hoy en dia se está convirtiendo en un ámbito muy popular y muy interesante, porque nos permite descubrir detrás de la recogida masiva que se está haciendo en tiempo real hoy en día, en nuestro planeta, de datos, nos permite descubrir patrones, diseñar y comunicar pautas de conducta, descubrir dinámicas emergentes que, de otro modo, sería prácticamente imposible poder analizar o poder encontrar. Como habéis visto es un ámbito extremadamente transdisciplinar, requiere de competencias de comunicación, de diseño, de ingeniería, de análisis, de estadística, pero está claro que con este contexto que os hemos dado, tanto de herramientas como de posibilidades, de prácticas con el Tableau, pero también de contexto un poco histórico, se os abre, esperemos que se os abra una curiosisad y un deseo de seguir aprendiendo, de seguir desarrollando vuestras competencias, para poder hacer nuevas visualizaciones de datos, nuevas infografías y esperemos que en el próximo curso que vemos, le hagamos citar algunas de las creaciones que hayáis hecho vosotros mismos y vosotras mismas. Disfrutad de la formación y ánimos con la innovación y la creación de nuevos modelos para visualizar datos. [MÚSICA] [AUDIO_EN_BLANCO]
