Si estás interesado por el uso de Data-Driven Documents (D3 o D3.js) para desarrollar una visualización de datos efectiva, primero debes conocer cómo es la curva de aprendizaje para D3, puesto que a partir de ella podrás acercarte a sus principales funciones y herramientas. Por lo que, si estás pesando en cómo familiarizarte con esta librería, ¡este post es ideal para ti!
En KeepCoding sabemos lo complicado que puede resultar dar el primer paso con determinada plataforma o programa que maneje los macrodatos. Principalmente, las librería de diseño visual pueden contener muchas más alternativas debido a su objetivo por dinamizar la información procesada. Por este razón, en este post te explicamos cómo es la curva de aprendizaje para D3 (Data-Driven Documents).
¿Cómo es la curva de aprendizaje para D3?
La curva de aprendizaje para D3 (Data-Drive Documents) puede considerarse muy elevada y lenta, debido a la cantidad de elementos que manipula y a la diversidad de herramientas y funciones que ofrece para esquematizar los datos procesados.
A continuación, te compartimos algunas de las características de la curva de aprendizaje para D3 (Data-Driven Documents) que complican su implementación para un principiante en el campo:
Conocimientos de programación
Uno de los principales factores que marcan la diferencia es el conocimiento que poseas sobre programación, puesto que D3 es una librería de JavaScript. Por este motivo, si ya tienes algunas bases al respecto, el funcionamiento te parecerá sencillo; sin embargo, si no es así, podrá complicarse sobremanera la inscripción de los comandos en la consola.
Práctica constante
Por otra parte, esta librería de diseño visual necesita de una práctica constante, debido a la cantidad de herramientas y alternativas de diseño que posee y sus respectivas funciones en la consola para instaurarlas efectivamente. Por esta razón, es necesaria una práctica constante mientras se identifican y desarrollan cada una de sus opciones para la esquematización de datos.
Periodo de asimilación
Este factor en la curva de aprendizaje para D3 (Data-Driven Documents) se relaciona con el anterior, ya que se refiere a la paciencia que debes manejar para llevar a cabo una práctica constante que, seguramente, al principio no será muy acertada en sus resultados.
Debes contar con mucho tiempo para asimilar todas las funciones y alternativas que ofrece la librería de diseño visual.
La cantidad de alternativas
En cuanto a este aspecto, la cantidad de funciones y herramientas que ofrece D3.js se presentan como una gran ventaja para esquematización de los datos; sin embargo, para alguien sin experiencia, esto puede resultar muy abrumador.
De hecho, a partir de este factor se derivan otro tipo de inconvenientes, como la confusión entre unas u otras funciones o el hecho de recordar para qué funciona cada una de las alternativas y escoger la más acertada, entre otras.
Cantidad de formatos
Por último, uno de los fundamentos de Data-Driven Documents consiste en su funcionamiento según el formato de los datos. De manera que tendrás que comprender cómo se comporta cada uno de ellos para llevar a cabo la visualización de los datos.
Ten en cuenta
A pesar de su curva elevada, esta librería de diseño visual se presenta como una gran ventaja en cuanto a la visualización y exposición de los datos al púbico receptor. De manera que te animamos a continuar aprendiendo al respecto.
En el desarrollo de este post, te hemos expuesto cómo es la curva de aprendizaje para D3 (Data-Drive Documents), de manera que ahora puedas acercarte a esta librería de diseño visual mucho más seguro frente a su desarrollo y herramientas. Sin embargo, notarás que posee una gran variedad de alternativas que necesitas conocer en profundidad para dominarla.
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