¿Qué es la visualización de datos y por qué es importante?

Según el libro de Michael Friendly «Una breve historia de la visualización de datos«, la visualización de datos es una representación gráfica de información cuantitativa. La visualización de datos puede transformar datos aparentemente arbitrarios en un formato fácil de entender. Por ejemplo, esto Visualización de datos sobre la historia completa de la NFL hace uso de un gráfico y lo convierte en una línea de tiempo de todo el deporte.

Los candidatos que buscan un título en ciencia de datos, ya sea tomando el Máster en Ciencia de Datos Online O en persona, es posible que también desee considerar cómo el arte de la visualización se combina con las habilidades más difíciles necesarias para analizar y organizar los datos.

Los gráficos son solo una de las muchas formas de visualizar datos. La siguiente guía ayudará a explicar los conceptos y procesos fundamentales que permiten tales visualizaciones, así como las habilidades necesarias para hacerlas realidad.

Friendly también escribe que la visualización de datos data del siglo 17, donde «la visualización surgió en diagramas geométricos, en tablas de las posiciones de las estrellas y otros cuerpos celestes, y en la fabricación de mapas para ayudar en la navegación y exploración». Desde entonces, la visualización de datos se ha desarrollado exponencialmente.

Con el crecimiento de la tecnología, Científicos de datos son capaces de mostrar datos de maneras que pueden haber parecido poco realistas hace décadas. Por ejemplo, ahora pueden usar sistemas de computación estadística interactivos, software estadístico y gráfico a gran escala y modelado estadístico lineal.

Big data, en pocas palabras, es «conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente de nuevas fuentes de datos … [que] son tan voluminosos que el software de procesamiento tradicional simplemente no puede manejarlos». La visualización de datos puede ayudar a los científicos de datos a interpretar y transmitir sus hallazgos a partir de inmensas cantidades de datos mediante la creación de visualizaciones 3D a gran escala.

Alguno Ejemplos geniales de visualización de big data incluír:

Algunos otros ejemplos visualizan big data utilizando formas tales como:

Hay muchos tipos de técnicas de visualización de datos. Sin embargo, algunos pueden ayudar a retratar diferentes estadísticas de datos mejor que otros. Es importante investigar qué estrategia mostrará mejor sus hallazgos antes de tomar una decisión final.

2D Gráficos planos son gráficos que se pueden dibujar en un plano y se realizan sin ningún cruce de bordes exteriores. Estos gráficos son particularmente útiles para visualizar datos geoespaciales. Los gráficos que entran en la categoría plana 2D son:

Visualización volumétrica 3D es un método que permite observar y manipular datos volumétricos 3D. Esto incluye:

Estas técnicas de visualización de datos funcionarían bien para transmitir datos a gran escala, mostrar posibles resultados realistas y obtener una mirada más cercana sin tener que viajar muy lejos.

Las estructuras temporales ayudan a transmitir los datos recopilados sobre el tiempo, el cambio y el movimiento. Las estructuras que entran en la categoría temporal incluyen:

Los gráficos multidimensionales funcionan mejor para transmitir números y se pueden usar como una representación visual para proporciones y comparaciones. Estos incluyen:

Los gráficos de árbol se pueden usar para mostrar una escalada jerárquica u otra información que no contenga ciclos, más comúnmente para mostrar la historia familiar. Los gráficos que entran en esta categoría incluyen:

Cuando se hace referencia a un red En ciencia de datos, los investigadores se refieren a un conjunto de objetos que están conectados entre sí. Esto puede incluir:

La visualización de datos puede ser realizada por cualquier persona, pero se puede hacer con precisión y más eficacia si es creada por alguien con las siguientes habilidades:

Los ingenieros de datos a menudo pueden confiar en diferentes métodos de visualización de datos para ayudar a transmitir sus hallazgos. Sin embargo, para Conviértete en un ingeniero de datos, deben estar bien informados sobre los diferentes lenguajes de programación y codificación. Los lenguajes de programación permiten a los ingenieros de datos extraer y consultar datos, y en algunos casos utilizan motores SQL de big data. Algunos de los idiomas populares son:

Hay Múltiples soluciones de software de visualización de datos disponiblesIncluido:

Aunque es posible que no se requieran ciertas habilidades, tener una amplia comprensión de la ciencia de datos puede ayudar a crear una visualización de datos efectiva y precisa. Sin embargo, esto no quiere decir que los usuarios no deban tener ninguna habilidad. Algunas habilidades útiles para los científicos de datos que desean crear visualizaciones de datos incluyen:

Tener un conjunto de habilidades para hablar en público y presentar, incluso si es menor, puede ayudar a los investigadores a sentirse seguros al presentar sus datos. Siete poderosos consejos para hablar en público incluír:

Con el desarrollo de la tecnología también vino el desarrollo de maquinaria. Tener la capacidad de usar correctamente las máquinas puede ayudar a los científicos de datos a realizar visualizaciones de datos más impactantes. Por ejemplo El aprendizaje automático puede mejorar la visualización de datos por:

Las visualizaciones de datos ayudan a transmitir una gran cantidad de datos de una manera que no se puede hacer de otra manera. Los científicos de datos deben considerar adquirir los conjuntos de habilidades que se pueden utilizar para ayudarlos a utilizar con éxito y precisión la visualización de datos.