Popis předmětu - B4M39VIZ

Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod
B4M39VIZ Vizualizace Rozsah výuky:2P+2C
Garanti:Čmolík L. Role:PO Jazyk výuky:CS
Vyučující:Čmolík L., Slavík P. Zakončení:Z,ZK
Zodpovědná katedra:13139 Kreditů:6 Semestr:L

Anotace:

V rámci tohoto předmětu budou studenti seznámeni s teoretickými základy vizualizace a seznámí se také s příklady vizualizace na konkrétních úlohách z praxe. Vizualizační metody jsou orientované na maximální využití technických možností počítačů, ale také na správné využití perceptivních schopností (a omezení) člověka. Vhodně zvolené vizualizační metody tedy mohou pomoci objevit skryté závislosti mezi danými daty, které nemusí být na první pohled zřejmé. Tím je umožněna přesnější analýza daných dat či hlubší vhled do problému, který daná data reprezentují.

Výsledek studentské ankety předmětu je zde: A4M39VIZ

Cíle studia:

Zvládnout základní metody a nástroje pro vizualizaci dat - jak v oblasti information visualization , tak i v oblasti scientific visualization

Osnovy přednášek:

1. Motivace pro vizualizaci dat, historie, kategorie vizualizace
2. Kategorizace dat pro vizualizaci
3. Základní principy vizualizace dat
4. Vizualizace skalárních dat
5. Vizualizace objemových dat
6. Vizualizace vektorových dat
7. Vizualizace n-rozměrných dat
8. Vizualizace relačních dat
9. Vizualizace textu, Vizualizace software
10. Vizualizace časově proměnných dat
11. Uživatelské rozhraní a interakce ve vizualizaci
12. Visual data mining, visual analytics, big data
13. Trendy v oblasti vizualizace dat
14. Rezerva

Osnovy cvičení:

1. Seznámení s předmětem
2. Seznámení s Paraview
3. Seznámení s Tableau Public
4. Vizualizace skalárních dat
5. Vizualizace objemových dat
6. Vizualizace vektorových dat
7. 1. test
8. Prezentace rešerší
9. Vizualizace n-rozměrných dat
10. Vizualizace relačních dat
11. 2. test
12. Visual analytics
13. Prezentace úloh

Literatura:

1. Fayyad, U., Grinstein, G.G., Wierse, A.: Information Visualization in Data Mining and Knowledge Discovery, Morgan Kaufmann, 2002
2. Stasko,J., Domingue,J., Brown,M.H., Price, B.A.: Software Visualization, MIT Press, 1998
3. Chen, Ch.: Information Visualization and Virtual Environments,Springer, 1999
4. Tamara Munzner. Visualization Analysis and Design. A K Peters Visualization Series, CRC Press, 2014.
5. Alexandru C. Telea. Data Visualization: Principles and Practice (2nd edition). CRC Press, 2014.

Požadavky:

Odkaz na stránky předmětu: https://moodle.fel.cvut.cz/course/view.php?id=2127

Poznámka:

Rozsah výuky v kombinované formě studia: 14p+6c

Webová stránka:

https://moodle.fel.cvut.cz/course/B4M39VIZ

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán Obor Role Dop. semestr
MPOI1_2016 Interakce člověka s počítačem PO 2
MPOI3_2018 Počítačová grafika PO 2
MPOI3_2016 Počítačová grafika PO 2
MPOI9_2016 Datové vědy PO 2
MPOI9_2018 Datové vědy PO 2
MPOI1_2018 Interakce člověka s počítačem PO 2


Stránka vytvořena 16.9.2019 14:51:34, semestry: Z,L/2020-1, L/2018-9, Z,L/2019-20, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)
Za obsah odpovídá: doc. Ing. Ivan Jelínek, CSc.