Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Techniki wizualizacji danych
Koordynator przedmiotu:
dr hab. inż. Przemysław Biecek, prof. PW
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia I stopnia
Program:
Inżynieria i Analiza Danych
Grupa przedmiotów:
Wspólne
Kod przedmiotu:
1120-INPAD-MSP-0124
Semestr nominalny:
3 / rok ak. 2019/2020
Liczba punktów ECTS:
4
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
1. godziny kontaktowe – 60 h; w tym a) obecność na wykładach – 30 h b) obecność na laboratoriach – 30 h 2. praca własna studenta – 55 h; w tym a) zapoznanie się z literaturą – 10 h b) przygotowanie projektów – 45 h Razem 115 h, co odpowiada 4 pkt. ECTS
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
1. obecność na wykładach – 30 h 2. obecność na laboratoriach – 30 h Razem 60 h, co odpowiada 2 pkt. ECTS
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
1. obecność na laboratoriach – 30 h 2. przygotowanie projektów – 45 h Razem 75 h, co odpowiada 3 pkt. ECTS
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład30h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium30h
  • Projekt0h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Przetwarzanie danych ustrukturyzowanych
Limit liczby studentów:
.
Cel przedmiotu:
Poznanie technik wizualizacji danych, statycznej oraz interaktywnej. Poznanie zagadnień związanych z wizualizacją, takich jak percepcja kolorów, geometrii, reguły kompozycji danych, związek z analizą danych, predykcją, modelowaniem, testowaniem hipotez.
Treści kształcenia:
Wykład: 1. Historia grafiki statystycznej 2. Percepcja obrazu oraz związek z prezentacją danych 3. Percepcja kolorów oraz związek z prezentacją danych 4. Percepcja zależności i danych oraz związek z prezentacją danych 5. Dobór cech elementu wykresu (długość, pole, kąty, kolory) do zmiennych mierzony zgodnie z różnymi skalami (ilorazowa, różnicowa, uporządkowana, nominalna). 6. Oprogramowanie do przygotowania grafiki statystycznej, w szczególności pakiet ggplot2 programu R oraz biblioteka D3. 7. Przykłady udanych i nieudanych grafik statystycznych z mediów i artykułów naukowych. Laboratorium: 1. Biblioteki do tworzenia wykresów statystycznych: ggplot2 2. Biblioteki do tworzenia grafiki interaktywnej: ggvis, rCharts 3. Biblioteki do tworzenia dashboard’ów biznesowych: Tableau 4. Biblioteki do tworzenia interaktywnych aplikacji: shiny Projekt: 1. Wykonanie dwóch projektów dotyczących wizualizacji rzeczywistych zbiorów danych. 2. Prezentacja oraz krytyczna dyskusja na temat opracowanych wizualizacji.
Metody oceny:
W trakcie semestru studenci będą mieli do wykonania dwa projekty dotyczące wizualizacji danych. 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.
Egzamin:
nie
Literatura:
Przemysław Biecek, „Zbiór esejów o sztuce pokazywania danych”, Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego, 2016 Edward R. Tufte, “The Visual Display of Quantitative Information”, Graphics Press, 2001
Witryna www przedmiotu:
https://github.com/pbiecek/TechnikiWizualizacjiDanych
Uwagi:
.

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Charakterystyka W01
Zna i potrafi używać narzędzi do graficznej prezentacji danych
Weryfikacja: ocena projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: DS_W09
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P6S_WG
Charakterystyka W02
Zna zasady percepcji liczb, geometrii, kolorów, zna gramatykę języka wizualizacji danych
Weryfikacja: prace domowe, ocena projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: DS_W09
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P6S_WG

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Charakterystyka U01
Potrafi korzystać z języka R, pakietu ggplot2 lub innych narzędzi do tworzenia wykresów statycznych
Weryfikacja: prace domowe, ocena projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: DS_U04
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P6S_UK
Charakterystyka U02
Potrafi korzystać z bibliotek D3 i innych narzędzi do tworzenia interaktywnych wizualizacji
Weryfikacja: prace domowe, ocena projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: DS_U12
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P6S_UK
Charakterystyka U03
Potrafi krytycznie analizować wizualizację danych i zestawiać ją zależnościami pomiędzy danymi
Weryfikacja: prace domowe, ocena projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: DS_U03
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P6S_UW

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Charakterystyka K01
Potrafi w zespole tworzyć i poprawiać graficzną prezentację danych
Weryfikacja: prace domowe, ocena projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe: DS_K05
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P6S_KO