Aquí hay algunos ejemplos de resúmenes de currículums de diseñadores gráficos y por qué son efectivos:
Ejemplo: ‘Diseñador gráfico creativo y orientado a los detalles con un nivel de habilidad y experiencia excepcionales en varios medios, como el arte vectorial, la lomografía y los collages. Altamente experto en programas en Adobe Suite, como InDesign, Photoshop e Illustrator. Experiencia extensa en la ejecución de planes de marketing digital a través de anuncios digitales y contenido de redes sociales «.
Este resumen del currículum describe adecuadamente la experiencia del solicitante en aplicaciones de software específicas, así como disciplinas relevantes. También muestra la familiaridad con desarrollos más modernos en la industria, como el marketing digital y las redes sociales.
Ejemplo: ‘Director creativo con 15 años de experiencia en la industria del diseño gráfico. Experiencia extensa con la conceptualización y la gestión de campañas de marketing digital en las redes sociales y otros medios. Se especializa en proyectos de cambio de marca, donde se puede aplicar un gran conocimiento del diseño de logotipos, marketing y redacción. Borradores de ideas propias usando programas como Photoshop e Illustrator «.
Este resumen del currículum es apropiado para un candidato que solicite un puesto de nivel superior. Comunica efectivamente la extensa experiencia de la industria del solicitante y destaca la experiencia en áreas que son relevantes para una posición de diseñador gráfico.
Ejemplo: ‘Diseñador de logotipos apasionado y motivado con más de 10 años de experiencia con proyectos de marca, con clientes anteriores que incluyen una compañía Fortune 500. Posee una fuerte comprensión del arte vectorial y el lenguaje efectivo de diseño de logotipos, lo que permite la entrega rápida de diseños de logotipos limpios y memorables para los clientes «.
¿Qué es un resumen gráfico ejemplos?
Muchos enfoques poderosos para el análisis de datos comunican sus hallazgos
a través de gráficos. Estos son una contraparte importante para el análisis de datos
Enfoques que comunican sus hallazgos a través de números o tablass.
Aquí ilustraremos algunos de los enfoques más comunes para
Análisis de datos gráficos. A lo largo de esta discusión, es importante
Para recordar que los métodos de análisis de datos gráficos están sujetos a la
Los mismos principios que los métodos no gráficos. Un gráfico puede ser
informativo o engañoso, como cualquier otro tipo de estadística
resultado. Para entender si un gráfico es informativo, deberíamos
considera lo siguiente:
Cada gráfico debe proporcionar información sobre la pregunta de investigación específica que
es el objetivo general del análisis de datos.
El gráfico se construye utilizando una muestra de datos, pero el propósito del gráfico es
Aprenda sobre la población que representa la muestra.
¿En qué principal o concepto estadístico se basa el gráfico?
¿Cuáles son las propiedades teóricas de los resúmenes numéricos?
que se muestran en el gráfico?
Casi todos los gráficos estadísticos transmiten un concepto estadístico que
se puede definir de manera no gráfica. Los gráficos pueden mostrar
asociaciones, ubicación, dispersión, colas, acondicionamiento o casi cualquier
Otra característica estadística de los datos o la población. Los gráficos lo hacen
Más fácil para el espectador digerir dicha información, pero cuando
Interpretar un gráfico siempre es importante tener en cuenta el
Concepto estadístico específico en el que se basa el gráfico.
¿Cuáles son las variables de un gráfico ejemplos?
Las variables dependientes son propiedades que cambian en respuesta a un cambio en otra propiedad.
Los científicos intentan determinar si un cambio en una propiedad hace que algo más cambie de manera predecible.
Las variables independientes son las que se prueban para ver si son la causa.
Las variables dependientes son las propiedades que cambian cuando cambian las variables independientes.
Por ejemplo, desea averiguar si puede usar la altura de una persona para determinar el tramo del brazo.
Recoge una muestra de personas y mide sus alturas (la variable independiente). Luego mide sus tramos del brazo (la variable dependiente). ¿Está un cambio en la variable independiente relacionada con un cambio en la variable dependiente?
Para responder a esta pregunta, traza un gráfico con la variable independiente a lo largo del eje X y la variable dependiente a lo largo del eje y. Su gráfico puede verse así.
Puede dibujar una línea de «mejor ajuste» a través de los puntos. Esto indica que la variable dependiente (tramo del brazo) depende de la altura de la persona.
Una variable independiente es la variable sobre la que tiene control, lo que puede elegir y manipular.
Ejemplo: está interesado en cómo el estrés afecta la frecuencia cardíaca en los humanos. Su variable independiente sería el estrés y la variable dependiente sería la frecuencia cardíaca. Puede manipular directamente los niveles de estrés en sus sujetos humanos y medir cómo esos niveles de estrés cambian la frecuencia cardíaca.
Una variable dependiente es la variable que se está probando en un experimento científico.
¿Cómo interpretar un resumen gráfico en Minitab?
Use la media para describir la muestra con un valor único que representa el centro de los datos. Muchos análisis estadísticos utilizan la media como una medida estándar del centro de la distribución de los datos.
La mediana es otra medida del centro de la distribución de los datos. La mediana generalmente está menos influenciada por valores atípicos que la media. La mitad de los valores de datos son mayores que el valor medio, y la mitad de los valores de los datos son menores que el valor medio.
Para la distribución simétrica, la media (línea azul) y la mediana (línea naranja) son tan similares que no puede ver fácilmente ambas líneas. Pero la distribución no simétrica está sesgada a la derecha.
En estos resultados, el par medio que se requiere para eliminar una tapa de pasta de dientes es 21.265, y el par medio es 20. Los datos parecen estar sesgados a la derecha, lo que explica por qué la media es mayor que la mediana.
El intervalo de confianza proporciona un rango de valores probables para el parámetro de población. Por ejemplo, un nivel de confianza del 95% indica que si toma 100 muestras aleatorias de la población, puede esperar que aproximadamente 95 de las muestras produzcan intervalos que contengan el parámetro de la población.
- La media de la población para las mediciones de par es entre 19.710 y 22.819.
- La mediana de la población para las mediciones de par es entre 17 y 21.521.
- La desviación estándar de la población para las mediciones de par es entre 5.495 y 7.729.
Use el histograma y el diagrama de caja para evaluar la forma y la propagación de los datos, e identificar cualquier posible valores atípicos.
¿Cómo sacar el informe de resumen en Minitab?
Si desea saber más sobre la relación entre las dos escaleras, como altura y peso de las personas en los Estados Unidos, use la correlación lineal de Pearson. Es un número entre -1.00 y 1.00 que nos ayuda a hacer declaraciones sobre la relación entre la altura y el peso. Debido a que las medidas de correlación como dos variables están asociadas, no importa si usa libras, pulgares o kilos y centímetros: la correlación será exactamente la misma porque todo se convierte en unidades estándar. El cálculo de la correlación de la mano es que lleva tiempo, por lo tanto, para grandes cantidades de datos establecidos utilizar un programa de software estadístico como Minitab 16.
Abra Minitab 16 y la etiqueta de la columna «Altura» y la columna «Peso». Ingrese los datos de altura y peso para al menos 50 personas. Guarda el archivo.
La correlación es fácil de calcular usando Minitab 16.
Seleccione la opción «STAT» en el menú en la parte superior de Minitab 16. Luego seleccione las opciones «Estadísticas básicas» y «Correlación». Seleccione las variables C1 C2 y la altura «de» peso «doble haciendo clic en ellas. Esto los pondrá en el cuadro «variable». Haga clic en Aceptar».
Lea la salida que se mostrará en la ventana «Sesión». En este ejemplo, la salida será similar a la «correlación de Pearson de altura y peso es 0.789. El valor p es 0.007».
Mira la correlación. Si es cero o cerca de cero, no hay relación entre la altura y el peso. Si es un número negativo, se podría decir que las personas más altas tienden a pesar menos personas cortas. Si, como en este ejemplo, la correlación es positiva, podríamos decir que las personas más altas tienden a pesar más. La correlación en este ejemplo es.789, lo que significa que para cada aumento de unidades estandarizadas de. 789 en altura en su ejemplo, tiene un aumento de. 789 unidades de peso estandarizadas. Una correlación de. 7 o superior se considera fuerte, por lo que podemos decir que es una relación fuerte.
¿Cómo analizar e interpretar gráficos estadisticos?
El análisis gráfico le permite tomar «una instantánea» de la distribución de datos y, por lo tanto, reconocer patrones y/o identificar valores atípicos.
En los ejemplos que siguen, utilizaremos generosamente gráficamente el paquete GGPLOT2 (o más simplemente GGPLOT), que se impone como un estándar de facto para la mayoría de las representaciones gráficas no trimensionales.
Cargamos el paquete GGPLOT2 y, por lo tanto, consideramos el iris del conjunto de datos de las longitudes y anchos de los pétalos y sépalos de iris, para reconocer el tipo de iris que comienza a partir de estas medidas:
Suponiendo que los datos se recopilen en una secuencia temporal, esta secuencia debe resaltarse de alguna manera en los gráficos. Para poder dar un ejemplo con los datos del IRIS, suponemos que cada medición está asociada con una fecha/hora de reelaboración; Por lo tanto, crearemos una nueva variable que «simula» este hecho y veremos algunas representaciones gráficas simples para describir los datos:
Para rastrear múltiples líneas en un solo gráfico, hay varias alternativas.
En este ejemplo, se traza una línea per sepal. presente en la línea única:
El siguiente código produce un histograma para la variable Sepal.length. Si observa el comando de asignación a continuación, que consta de dos líneas, está encerrado en soportes redondos. Encerrar un comando en los soportes redondos significa «usted hace la impresión de lo que se ha obtenido». En este caso, se obtiene un objeto de tipo GGPLOT, que una vez asignado a la variable GGP se muestra inmediatamente.
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