Autenticação

Utilizador:

Senha:

Iniciar sessão

Esqueceu-se da senha?

Visualização de Informação

Código:

MES7

Sigla:

VI

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Informática

Ocorrência: 2023/2024 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Sistemas e Informática
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Engenharia de Software

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MES	8	Plano de Estudos 2017-2018	1	-	7,5	-	202,5

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

1. Apresentar aos estudantes os problemas, conceitos e abordagens fundamentais na concepção e análise de sistemas de visualização de informação.


2. Familiarizar os estudantes com as fases do pipeline de visualização, incluindo a modelação de dados, mapeamento de atributos de dados para atributos gráficos, questões perceptuais, paradigmas de visualização existentes, técnicas e ferramentas, e avaliação da eficácia das visualizações para dados específicos, tarefas, e tipos de utilizadores.


3. Capacitar os estudantes para o desenvolvimento de sistemas complexos (avançados) de visualização interativa de informação.

Resultados de aprendizagem e competências

Depois de uma breve introdução do objeto, métodos e modelo de referência (vulgo pipeline) da Visualização de Informação, a UC dotará o mestrando de conhecimentos teóricos sobre a percepção visual humana e a sua utilização prática aplicada a sistemas de visualização de informação, nomeadamente sobre como potenciar as capacidades da percepção visual humana evitando e contornando as suas limitações. Com base nesses conhecimentos teóricos e práticos aprofunda-se o modelo de referência da Visualização de Informação e introduzem-se os conhecimentos essenciais sobre interação com sistemas de visualização, os tipos de dados e de representações para esses dados abordando com particular cuidado os dados multidimensionais, o texto e as variáveis temporais. Finalmente introduzem-se as principais técnicas de visualização de informação para ambientes de realidade virtual e aumentada através da familiarização com as principais ferramentas de desenvolvimento.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Programa

1. Introdução à Visualização da Informação
   
   
   
   • Definição
   
   
   • Conceitos básicos
   
   
   • Computadores vs. Humanos
   
   
   • Restrições / Limitações
   
   
   
   


2. Abstração de dados
   
   
   
   • Tipos de dados
   
   
   • Tipos de conjuntos de dados
   
   
   • Tipos de atributo
   
   
   • Semântica
   
   
   
   


3. Abstração de tarefas
   
   
   
   • Ações
     
     
     
     • Analisar
     
     
     • Produzir
     
     
     • Pesquisa
     
     
     • Consulta
     
     
     
     
   
   
   • Metas (Alvos)
   
   
   • Análise e Derivação
   
   
   
   


4. Níveis de Validação
   
   
   
   • Níveis de desenho
   
   
   • Enfoques de Análise
   
   
   • Abordagens de validação
     
     
     
     • Domínio
     
     
     • Abstração
     
     
     • Idioma
     
     
     • Algoritmo
     
     
     • Incompatibilidades
     
     
     
     
   
   
   • Exemplos de validação
   
   
   
   


5. Marcas e Canais
   
   
   
   • Definição de Marcas e Canais
     
     
     
     • Tipos de canais
     
     
     • Tipos de marcas
     
     
     • Utilização de Marcas e Canais
     
     
     • Eficácia dos Canais
     
     
     
     
   
   
   
   

1. Regras, Diretrizes
   
   
   
   • 2D
   
   
   • 3D
   
   
   • Olhos vs. Memória
   
   
   • Resolução vs Imersão
   
   
   • Visão geral e detalhes
   
   
   • Capacidade de resposta
   
   
   
   


2. Tabelas
   
   
   
   • Organizar por Chaves e Valores
   
   
   • Separar, ordenar e alinhar
   
   
   • Orientação do Eixo Espacial
   
   
   • Densidade da disposição espacial
   
   
   
   


3. Dados Espaciais
   
   
   
   • Geometria
   
   
   • Campos escalares
   
   
   • Campos Vetoriais
   
   
   • Campos Tensoriais
   
   
   
   


4. Redes e Árvores
   
   
   
   • Ligação - Marcas de Ligação
   
   
   • Vistas Matriciais
   
   
   • Marcas de Hierarquia
   
   
   
   


5. Cor e Outros Canais
   
   
   
   • Teoria da Cor
   
   
   • Colormaps
   
   
   • Outros Canais
   
   
   
   


6. Manipular vistas
   
   
   
   • Mudança de “view” no tempo
   
   
   • Selecionar Elementos
   
   
   • Mudança da posição de observação
   
   
   • Redução de Atributos
   
   
   
   


7. Vistas Múltiplas
   
   
   
   • Vistas de justaposição e coordenadas
   
   
   • Partição em vistas
   
   
   • Sobrepor camadas
   
   
   
   


8. Reduzir Itens e Atributos
   
   
   
   • Filtrar
   
   
   • Agregar
   
   
   
   


9. Integrar: Foco + Contexto
   
   
   
   • Eliminação / Supressão
   
   
   • Superpor
   
   
   • Distorção
   
   
   • Custos e Benefícios da Distorção
   
   
   
   


10. Aplicações: Casos de Estudo

Bibliografia Obrigatória

Collin Ware ; Information Visualization: PERCEPTION FOR DESIGN. Fourth Edition, Morgan Kaufmann, 2021
Christian Tominski, Heidrun Schumann; Interactive Visual Data Analysis, CRC Press Taylor and Francis Group. , 2020
Robert Grant ; Data Visualization Charts, Maps, and Interactive Graphics, Chapman and Hall/CRC, 2018
Claus O. Wilke ; Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling Figures, O’Reilly, 2019

Bibliografia Complementar

Abha Belorkar ; Interactive Data Visualization with Python Second Edition, Packt Publishing, 2020
Ossama Embarak; Data Analysis and Visualization Using Python: Analyze Data to Create Visualizations for BI Systems, APRESS, 2018
T. Munzner ; Visualization Analysis & Design: Abstractions, Principles, and Methods, CRC Press, 2014

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Software

Anaconda Distribution (Linguagem de Programação Python + Módulos de Análise e Visualização de Dados)
IDE: Visual Studio Code

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Apresentação/discussão de um trabalho científico	20,00
Teste	30,00
Trabalho laboratorial	50,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Apresentação/discussão de um trabalho científico	4,00
Elaboração de projeto	40,00
Estudo autónomo	30,00
Trabalho de investigação	30,00
Frequência das aulas	60,00
Trabalho laboratorial	30,00
Total:	194,00

Obtenção de frequência

A avaliação versará todas as 3 componentes, nomeadamente:

• Através de dois seminários para os quais os alunos terão de preparar autonomamente as suas apresentações. Serão avaliados os conhecimentos teóricos, e as capacidades de análise e interpretação.
• Através de uma seleção dos melhores laboratórios serão avaliadas as capacidades de execução acompanhada.
• Através da execução de um projeto individual ou por equipas de até 3 estudantes será avaliada a capacidade de trabalho e execução autónoma.

Fórmula de cálculo da classificação final

A avaliação final será: