|
Vyučující
|
-
Kohout Josef, doc. Ing. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
1. Historie vizualizace dat 2. Vizuální kódování hodnot a jejich vnímání 3. Principy návrhu vizualizace informace 4. Vizualizace časových řad 5. Vizualizace dat obsahujících geolokaci 6. Vizualizace multidimenzionálních dat 7. Interakce a animace 8. Vizualizace nejistoty 9. Explorace multidimenzionálních dat 10. Vizualizace hierarchií a grafů 11. Story-telling 12. Vizualizace vědeckých dat 13. Rezerva, pokročilá témata vizualizace dat
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
- Vypracování seminární práce v bakalářském studijním programu [5-40]
- 36 hodin za semestr
- Příprava prezentace (referátu v cizím jazyce) [10-15]
- 12 hodin za semestr
- Kontaktní výuka
- 52 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku [10-60]
- 30 hodin za semestr
|
| Předpoklady |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| prokázat znalost základních principům teorie diferenciálního a integrálního počtu funkcí jedné i více reálných proměnných (KMA/MA2 nebo KMA/M2) |
| rozumět základním principům z oblasti lineární algebry (KMA/LAA) |
| prokázat znalosti základních statistických metod a postupů pro analýzu dat (KMA/PSA) |
| prokázat znalost základních datových struktur používaných v informatice (zásobník, fronta, speciální vyhledávací stromy, slovníky, hashovací tabulky, množiny, grafy) (KIV/PT nebo KIV/ADS) |
| rozumět základní principům událostního programování, zejména v kontextu uživatelského rozhraní a programování jednoduchých animací vektorových objektů (KIV/UUR, KIV/UPG nebo KIV/ZPG, KIV/PH, apod.) |
| Odborné dovednosti |
|---|
| používat anglický jazyk minimálně na úrovni B2 společného evropského referenčního rámce (UJP/AEP4 aj.) |
| provádět základní matematické výpočty z oblasti diferenciálního a integrálního počtu, lineární algebry a maticového počtu (KMA/MA1, KMA/LAA a obdobné předměty) |
| využívat znalosti základních statistických metod a postupů pro analýzu dat (KMA/PSA, KMA/STAV) |
| navrhovat a implementovat složitější algoritmy pro zpracování heterogenních dat v libovolném programovacím jazyce (KIV/PPA2 nebo KIV/ADS, KIV/ALG nebo KIV/PRO, KIV/PC, a další) |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| bc. studium: své učení a pracovní činnost si sám plánuje a organizuje, |
| bc. studium: vytváří hypotézy, navrhuje postupné kroky, zvažuje využití různých postupů při řešení problému nebo ověřování hypotézy, |
| bc. studium: je otevřený k využití různých postupů při řešení problémů, nahlíží problém z různých stran, |
| Výsledky učení |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| vysvětlit principy návrhu dobré vizualizace dat zabraňující chybným interpretacím |
| popsat a vysvětlit základní vizualizační techniky používající se běžně pro vizualizaci informace, např. sloupcový a spojnicový graf, histogram, XY-graf, Tukey box a violin plot, mapu, paralelní souřadnice a sémantické sítě |
| popsat a vysvětlit základní vizualizační techniky používající se běžně pro vizualizaci vědeckých dat, např. barevná mapa, izo-čáry a izo-plochy, glyfy, proudnice |
| popsat přístupy vizuální analytiky rozsáhlých multidimenzionálních dat, zahrnující interaktivní exploraci s využitím XY grafů, paralelních souřadnice, heat map, atd. |
| Odborné dovednosti |
|---|
| vizualizovat multidimenzionální data prostřednictvím standardních nástrojů Microsoft Power BI nebo Tableau |
| vizualizovat skalární a vektorová pole ve 2D a 3D prostřednictvím vizualizačních nástrojů jako je ParaView |
| vizualizovat relace a hierarchie prostřednictvím standardních nástrojů, např. Gephi |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| bc. studium: samostatně získávají další odborné znalosti, dovednosti a způsobilosti na základě především praktické zkušenosti a jejího vyhodnocení, ale také samostatným studiem teoretických poznatků oboru, |
| Vyučovací metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Přednáška s diskusí, |
| Přednáška s aktivizací studentů, |
| Samostudium, |
| Samostatná práce studentů, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Cvičení (praktické činnosti), |
| Samostatná práce studentů, |
| Projektová výuka, |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| Přednáška s diskusí, |
| Diskuse, |
| Samostatná práce studentů, |
| Hodnotící metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Průběžné hodnocení, |
| Individuální prezentace, |
| Kombinovaná zkouška, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Průběžné hodnocení, |
| Seminární práce, |
| Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
| Individuální prezentace, |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| Seminární práce, |
| Průběžné hodnocení, |
|
Doporučená literatura
|
-
Selected readings from peer-reviewed related literature as specified on CourseWare.
-
Munzner, Tamara. Visualization analysis & design. 2015. ISBN 978-1-4665-0891-0.
-
Tufte, Edward R. Beautiful evidence. Cheshire : Graphics Press, 2006. ISBN 0-9613921-7-7.
|