Departamento de Informática (UM)

Sistemas de Visualização de Dados e Conhecimento

16802 [ME95ME9500007422]

Mestrado em Inteligência Artificial [MIA]

S2

Jorge Gustavo Pereira Bastos Rocha

Objetivos

os conceitos fundamentais, técnicas e métodos da visualização de dados.
- Reconhecer que a visualização de dados tem vantagens quando comparada com a visualização básica e os painéis de controlo (dashboards).
- Obter melhores informações a partir dos dados, visualizando-os a partir de diferentes perspetivas dimensionais, usando painéis de controlo interativos, juntamente com narração de histórias.
- Aplicar diferentes técnicas de análise visual de acordo com modelos de negócios e conjuntos de dados em contextos de tomada de decisão.

Programa

1. Introdução à Visualização de Dados quantitativos.
2. Teorias, Processos e Modelos de Representação Visual de Dados.
3. Desenvolvimento de visualizações na web.
4. Análise de dados visual.
5. Extração de conhecimento em plataformas de visualização de dados.
6. Avaliação da eficácia da visualização de acordo com a tarefa e o destinatário

Bibliografia

Edward R. Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, 2nd Edition, B&T, 2001.

Matthew Ward, Georges Grinstein, and Daniel Keim. Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications, AK Peters, 2010.

Leeuwen, Theo Van, and Carey Jewitt. 2004. The Handbook of Visual Analysis. https://doi.org/10.4135/9780857020062.

Gentleman, Robert, et al. 2015. “R Programming for Data Science.” Birkhauser. https://doi.org/10.1007/978-0-387-78171-6.

Chattopadhyay, Monojit. 2014. Python Data Analysis Cookbook. Indian Medical Gazette.

Resultados da aprendizagem

- Conhecer os conceitos fundamentais, técnicas e métodos da visualização de dados.
- Reconhecer que a visualização de dados tem vantagens quando comparada com a visualização básica e os painéis de controlo (dashboards).
- Obter melhores informações a partir dos dados, visualizando-os a partir de diferentes perspetivas dimensionais, usando painéis de controlo interativos, juntamente com narração de histórias.
- Aplicar diferentes técnicas de análise visual de acordo com modelos de negócios e conjuntos de dados em contextos de tomada de decisão.

Método de avaliação

A avaliação da aprendizagem envolve dois instrumentos de avaliação: trabalhos práticos de desenvolvimento (com peso de 50% a 60%) e uma prova escrita (com peso de 40% a 50%). A classificação final é calculada pela ponderação dos diversos instrumentos de avaliação.
É considerado aprovado o aluno cuja classificação final seja superior ou igual a 10 (dez) valores.
Para o cálculo da classificação final podem-se estabelecer notas mínimas, sendo que, para instrumentos de avaliação de cariz prático, esta nota mínima não pode ser inferior a 10 (dez) valores.

Funcionamento

Turno: T 1; Docente: Jorge Gustavo Pereira Bastos Rocha; Dep.: DI; Horas: 15.
Turno: PL 1; Docente: Paulo Adelino Dias Almeida; Dep.: DI; Horas: 30.