Vizualizacija podataka

Prikazani su podaci za akademsku godinu: 2023./2024.

Laboratorijske vježbe

Opis predmeta

Uvod u vizualizaciju podataka. Svrha i principi vizualizacije podataka. Što, kako i zašto vizualizirati podatke. Osnovne vizualizacijske tehnike i alati. Vizualizacija univarijatnih, bivarijatnih i multivarijatnih podataka. Vizualizacija vremenskih, hijerarhijskih, tekstualnih i geoprostornih podataka. Vizualizacija povezanih podataka, stabala, grafova i mreža.

Studijski programi

Sveučilišni diplomski
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmet profila (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti profila (3. semestar)
Izborni predmet profila (1. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti profila (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti profila (1. semestar) (3. semestar)

Ishodi učenja

  1. objasniti temeljne elemente vizualizacije podataka
  2. predložiti dizajn vizualizacije podataka
  3. kreirati učinkovitu vizualizaciju podataka primjenom odgovarajućih alata
  4. kritički procijeniti dizajn postojeće vizualizacije podataka

Oblici nastave

Predavanja

Nastava na predmetu organizirana je u dva nastavna ciklusa. Prvi nastavni ciklus sastoji se od 7 tjedana nastave i međuispita dok drugi ciklus sadrži 6 tjedana nastave i završni ispit. Nastava se provodi kroz 15 tjedana s tjednim opterećenjem od 2 školska sata.

Samostalni zadaci

Studenti samostalno rješavaju odabrane praktične zadatke kao pripremu za laboratorijske vježbe.

Laboratorij

Tijekom laboratorijskih vježbi studenti rade na čišćenju, eksploratornoj analizi i vizualizaciji različitih tipova podataka korištenjem različitih programskih okvira za vizualizaciju podataka.

Tjedni plan nastave

  1. Modeli podataka i prikaza
  2. Grafička percepcija
  3. Vizualno kodiranje
  4. Boja, animacija, interakcija
  5. Alati za vizualizaciju
  6. Multivarijatna vizualizacija podataka
  7. Multivarijatna vizualizacija podataka
  8. Međuispit
  9. Vizualizacija podataka s vremenskom komponentom
  10. Vizualizacija hijerarhijskih podataka
  11. Vizualizacija tekstualnih podataka
  12. Vizualizacija geoprostornih podataka
  13. Vizualizacija grafova i stabala
  14. Vizualizacija mreža i povezanih podataka
  15. Završni ispit

Literatura

Edward R. Tufte (2001.), The visual display of quantitative information, 2nd ed., Graphics
Kristen Sosulski (2018.), Data Visualization Made Simple: Insights Into Becoming Visual, Routledge
Leland Wilkinson (2005.), The grammar of graphics, Springer
Hadley Wickham (2016.), ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis, Springer
Tamara Munzner (2014.), Visualization Analysis and Design, CRC Press

Za studente

Izvedba

ID 223735
  Zimski semestar
5 ECTS
R1 Engleski jezik
R1 E-učenje
30 Predavanja
0 Seminar
0 Auditorne vježbe
12 Laboratorijske vježbe
0 Konstrukcijske vježbe
0 Vježbe tjelesnog odgoja

Ocjenjivanje

izvrstan
vrlo dobar
dobar
dovoljan