Data Visualization

Objectivos

Este curso ensinará como criar visualizações que efetivamente comuniquem o significado por detrás dos dados através da percepção visual. Conceitos sobre a percepção humana de informação gráfica, bem como diferentes formas de mapear diferentes formas de dados quantitativos e qualitativos serão abordados. Usaremos o software R para completar os exercícios de visualização de dados, com o objetivo de explorar a interação visual com dados para análise e comunicação. As demonstrações com o Excel / Tableau Public também serão usadas para ensinar conceitos de visualização de dados.

Resultados de aprendizagem:

- Descrever como os gráficos de computador são usados ¿¿para visualizar dados.
- Compreender como os usuários processam informações por meio de exibições visuais.
- Compreender o impacto das cores na percepção.
- Conhecer diferentes técnicas para visualizar diferentes formas de dados.
- Estar ciente da investigação atual em Visualização de Dados.
- Usar o kit de ferramentas R com pacotes, como o ggplot2 e o ggmap, para calcular e gerar estatísticas e visualizações.
- Compartilhe visualizações interativas usando Shiny Apps.
- Ser capaz de contar histórias com dados.

 

Caracterização geral

Código

200162

Créditos

7.5

Professor responsável

Pedro da Costa Brito Cabral

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Pré-requisitos

Nenhum.

Bibliografia

Tamara Munzner (2014). Visualization Analysis and Design. CRC Press.

Nathan Yau (2011). Visualize this ¿ The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics. Wiley Publishing, Inc.

 

Método de ensino

Aulas teórico-práticas relacionadas com conceitos de visualização de dados e software específico (Excel, R, Tableau Public).

Método de avaliação

1ª fase
- Apresentação de trabalhos académicos em Visualização de Dados - grupos de até 4 alunos (15%). Apresentações individuais não são permitidas porque a ideia é promover a discussão e o trabalho em equipa. O artigo deve ser selecionado de um dos seguintes jornais:

  • http://journals.sagepub.com/home/ivi
  • https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=2945
  • https://www.journals.elsevier.com/visual-informatics/

Artigos de outras revistas também podem ser selecionados. Em qualquer caso, a seleção de trabalhos deve ser aprovada pelo professor por e-mail antes de 19 / março. A lista com as apresentações de 5 minutos será disponibilizada até 22 / março

- Relatório e apresentação do projeto (35%). As datas das apresentações são 11 e 12 de junho, após as 18: 30h. As datas serão organizadas individualmente.
-Teste durante a aula (50%) (40 perguntas de múltipla escolha e T ou F, sem nota mínima). Não há exame de 1ª fase.


 2a fase
- Relatório e apresentação do projeto (50%). Não é possível melhorar a nota do projeto.
- Exame de 2ª fase (50%) (nota mínima de 9,5 pontos, 3 questões abertas e 40 de múltipla escolha e questões T ou F).

Conteúdo

1.  Introdução à visualização

2.  Abstracção e tipos de dados

3.  Marcas e canais

4.  Avaliação. Regras.

5.  Visualização de tabelas.

6.  Dados espaciais.

7.  Gráficos. Redes e árvores.

8.  Cor.

9.  Redução de items e atributos.

10. Contar histórias.