Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Techniki wizualizacji danych
Koordynator przedmiotu:
Dr hab. inż. Przemysław Biecek
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Informatyka i Systemy Informacyjne
Grupa przedmiotów:
Wspólne
Kod przedmiotu:
1120-INPAD-MSP-XXXX
Semestr nominalny:
2 / rok ak. 2018/2019
Liczba punktów ECTS:
5
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
.
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
.
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
.
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład15h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium30h
  • Projekt15h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Statystyka obliczeniowa, Programowanie w języku R
Limit liczby studentów:
.
Cel przedmiotu:
Poznanie technik wizualizacji danych, statycznej oraz interaktywnych. Poznanie zagadnień związanych z wizualizacją, takich jak percepcja kolorów, geometrii, reguły kompozycji danych, związek z analizą danych, predykcją, modelowaniem, testowaniem.
Treści kształcenia:
Wykład: Historia grafiki statystycznej. Percepcja obrazu oraz związek z prezentacją danych. Percepcja kolorów oraz związek z prezentacją danych. Percepcja zależności i danych oraz związek z prezentacją danych. Dobór cech elementu wykresu (długość, pole, kąty, kolory) do zmiennych mierzony zgodnie z różnymi skalami (ilorazowa, różnicowa, uporządkowana, nominalna). Oprogramowanie do przygotowania grafiki statystycznej, w szczególności pakiet ggplot2 programu R oraz biblioteka D3. Przykłady udanych i nieudanych grafik statystycznych z mediów i artykułów naukowych. Laboratorium: Biblioteki do tworzenia wykresów statystycznych ggplot2. Biblioteki do tworzenia grafiki interaktywnej ggvis, rCharts. Biblioteki do tworzenia dashboard’ów biznesowych, Tabelau. Biblioteki do tworzenia interaktywnych aplikacji, shiny. Projekt: Wykonanie dwóch projektów dotyczących wizualizacji rzeczywistych zbiorów danych. Prezentacja oraz krytyczna dyskusja na temat opracowanych wizualizacji.
Metody oceny:
W trakcie semestru studenci będą mieli do wykonania dwa projekty dotyczące wizualizacji danych. Każdy z projektów składa się z trzech faz, prezentowanych i ocenianych. Projekty poświęcone będą wizualizacji danych z dużych międzynarodowych badań. Projekty wykonywane będą w domu, ale ich wyniki będą prezentowane na zajęciach. Każdy z tych projektów będzie oceniany w skali od 0 do 10 punktów. Do zaliczenia niezbędne jest uzyskanie w sumie przynajmniej 10 punktów. Ocena końcowa będzie wyznaczana na podstawie punktów uzyskanych z realizacji dwóch projektów częściowych. Dodatkowe punkty można uzyskać realizując indywidualne zadania przedstawione podczas wykładu. Zastosowana będzie skala liniowa przypisania punktów do końcowych ocen.
Egzamin:
nie
Literatura:
1. Program GNU R. R Core Team (2016). R: Foundation for statistical computing, Vienna, Austria, https://www.R-project.org/ 2. P. Biecek, Zbiór esejów o sztuce pokazywania danych, 2014 3. E.R. Tufte, The visual display of quantitative information, 2001 4. https://github.com/pbiecek/TechnikiWizualizacjiDanych
Witryna www przedmiotu:
e.mini.pw.edu.pl
Uwagi:
.

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Charakterystyka W2_01
Zna narzędzia do graficznej prezentacji danych
Weryfikacja: ocena indywidualnych zadań przedstawianych podczas wykładu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: PD_W13, PD_W09
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka W2_02
Zna zasady percepcji liczb, geometrii, kolorów, zna gramatykę języka wizualizacji danych
Weryfikacja: ocena indywidualnych zadań przedstawianych podczas wykładu, ocena projektów realizowanych w zespołach
Powiązane charakterystyki kierunkowe: PD_W07
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka W2_03
Zna metody wnioskowania statystycznego i techniki analizy danych
Weryfikacja: ocena indywidualnych zadań przedstawianych podczas wykładu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: PD_W03, PD_W08
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Charakterystyka U2_01
Potrafi korzystać z języka R, pakietu ggplot2 lub innych narzędzi do tworzenia wykresów statycznych
Weryfikacja: ocena projektów realizowanych w zespołach
Powiązane charakterystyki kierunkowe: PD_U20
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka U2_02
Potrafi korzystać z bibliotek D3 i innych narzędzi do tworzenia interaktywnych wizualizacji
Weryfikacja: ocena projektów realizowanych w zespołach
Powiązane charakterystyki kierunkowe: PD_U20
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka U2_03
Potrafi wykonać czytelną i informatywną wizualizację danych
Weryfikacja: ocena projektów realizowanych w zespołach
Powiązane charakterystyki kierunkowe: PD_U18, PD_U19
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Charakterystyka K2_01
Potrafi ocenić konsekwencje określonego sposobu przedstawienia danych
Weryfikacja: ocena projektów realizowanych w zespołach
Powiązane charakterystyki kierunkowe: PD_K03, PD_K06
Powiązane charakterystyki obszarowe: