Informações da Disciplina

 Preparar para impressão 

Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
 
Matemática Aplicada e Estatística
 
Disciplina: SME0854 - Visualização para Ciência de Dados
Visualization for Data Science

Créditos Aula: 3
Créditos Trabalho: 1
Carga Horária Total: 75 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2020 Desativação:

Objetivos
O objetivo deste curso é fornecer aos alunos uma introdução à Visualização Científica e de Informação, focando-se em suas aplicações na área de Ciência de Dados.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
3455521 - Cibele Maria Russo Novelli
6725830 - Katiane Silva Conceição
57696 - Marinho Gomes de Andrade Filho
 
Programa Resumido
Introdução aos conceitos e fundamentos de visualização. Técnicas variadas de visualização. Aplicações em Ciência de Dados.
 
 
 
Programa
Introdução: visualização científica e de informação, mineração visual de dados, fundamentos e desafios. Percepção humana e processamento de informação. Conceitos e técnicas de interação. Classificação das técnicas de visualização e seus dados. Técnicas de visualização para dados uni, bi e tri-dimensionais. Técnicas para visualização de dados vetoriais. Técnicas para visualização de dados tensoriais. Técnicas volumétricas baseadas em superfícies. Técnicas de visualização volumétrica direta. Técnicas de visualização para dados multivariados: técnicas baseadas em ponto, linha e região. Técnicas para a visualização de grafos, árvores e redes. Visualização de documento: dados multimídia e software. Comparação entre técnicas. Aplicações de visualização em Ciência de Dados. Introdução a sistemas e interfaces para visualização. Exemplos e prática.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Exposição em aulas e realização de exercícios e trabalhos práticos dentro e fora de sala de aula.
Critério
Avaliação por meio de provas escritas, trabalhos e seminários.
Norma de Recuperação
Para a aprovação pela recuperação (nota final < 5), deve-se usar este critério: (NP-2) / 5 * Mrec + 7 - NP, se Mrec >= 5; ou Max { NP, Mrec }, se Mrec < 5.
 
Bibliografia
     
Telea, Alexandru C. Data visualization principles and practice. 2nd ed. Wellesley, Mass., A K Peters, 2014.
Ward, Matthew. Grinstein, Georges G. Keim, Daniel. Interactive data visualization foundations, techniques, and applications. Natick, Mass., A K Peters, 2010. 
Chen, Chaomei. Information visualization beyond the horizon. 2nd ed. London, Springer, 2004 New York. 
Fayyad, Usama M. Grinstein, Georges G. Wierse, Andreas. Information visualization in data mining and knowledge discovery. San Francisco, Calif., Morgan Kaufmann, 2002.
Card, Stuart K.. Mackinlay, Jock D. Shneiderman, Ben. Readings in information visualization using vision to think. San Francisco, Calif., Morgan Kaufmann Publishers, 1999.
 

Clique para consultar os requisitos para SME0854

Clique para consultar o oferecimento para SME0854

Créditos | Fale conosco
© 1999 - 2022 - Superintendência de Tecnologia da Informação/USP