Data Visualization

Objetivos

Este curso ensinará como criar visualizações que comuniquem efetivamente o significado por trás dos dados por meio da percepção visual. Serão abordados conceitos sobre a percepção humana da informação gráfica, bem como diferentes formas de mapear dados quantitativos e qualitativos. Usaremos o software Python para realizar exercícios de visualização de dados com o objetivo de explorar a interação visual com os dados para análise e comunicação.

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 de visualização de diferentes formas de dados.

• Estar ciente da pesquisa atual em Visualização de Dados.

• Use o kit de ferramentas Python com pacotes como o Plotly para calcular e gerar estatísticas e visualizações.

• Usar o Tableau para desenvolver visualizações.

• Compartilhe visualizações interativas usando o Dash.

• Ser capaz de contar uma boa história com dados.

Caracterização geral

Código

200162

Créditos

7.5

Professor responsável

Manuel Forjaz de Sampaio Sousa Lima

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.

Método de ensino

Aulas teórico-práticas relacionadas com conceitos de Visualização de Dados e software específico (Python e Tableau).

Método de avaliação

1ª fase
• Relatório e apresentação do projeto (50%). A data limite de entrega do relatório no Moodle é 10 de junho (não são aceites relatórios enviados por email, esta é a única data para entrega do relatório das 2 fases de avaliação, penalização de 2,5% por cada dia de atraso). As datas das apresentações serão combinadas individualmente no dia 5 de junho (ou datas adicionais se necessário). O projeto deverá ser implementado utilizando o software utilizado nas aulas.
• Teste durante a aula (50%) (múltipla escolha e questões V ou F, sem nota mínima). Não existe exame de 1ª fase.

2ª fase
• Relatório e apresentação do projeto (50%). Não é possível melhorar a nota do projeto. A data de entrega do projeto é a mesma da 1ª fase.
• Exame de 2ª fase (100%, ou 50% se os projetos forem entregues e apresentados na 1ª fase) (nota mínima do exame é de 9,5 valores, 3 questões abertas e 20 questões de múltipla escolha e T ou F). A data do exame da 2ª fase é publicada no calendário de exames.

Conteúdo

• Introdução à visualização

• Abstração de dados e tipos de dados

• Marcas e canais

• Tabelas de visualização.

• Dados Espaciais.

• Gráficos. Redes e Árvores.

• Cor.

• Narrativa.

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: