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Visualização de Informação

Código: MES7     Sigla: VI

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Informática

Ocorrência: 2022/2023 - 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 14 Plano de Estudos 2017-2018 1 - 7,5 - 202,5

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
Miguel Angel Guevara López Responsável

Docência - Horas

Ensino Teórico-Prático: 2,00
Ensino Prático e Laboratorial: 2,00
Orientação Tutorial: 1,00
Tipo Docente Turmas Horas
Ensino Teórico-Prático Totais 1 2,00
Miguel Angel Guevara López 2,00
Ensino Prático e Laboratorial Totais 1 2,00
Miguel Angel Guevara López 2,00
Orientação Tutorial Totais 1 1,00
Miguel Angel Guevara López 1,00

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

O ensino terá 3 grandes componentes:



  • Aulas teórico-práticas - parcialmente expositivas e com recurso intensivo a resolução acompanhada de exercícios, análise de casos de estudo e dois seminários sobre tópicos específicos, que irão decorrer na totalidade a distância.

  • Aulas de Laboratório - para execução acompanhada e avaliação individual de trabalhos práticos em ambiente informático para computadores pessoais, internet e dispositivos móveis.

  • Orientação Tutorial - para acompanhamento personalizado da execução de projetos a distância.



Serão disponibilizados ficheiros com a matéria de exercícios laboratoriais a executar autonomamente (regime assíncrono) mas com acompanhamento por videoconferência no horário estabelecido e a utilização de aulas síncronas (por videoconferência) para esclarecimento de dúvidas e acompanhamento individual.

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 30,00
Teste 20,00
Trabalho laboratorial 50,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Apresentação/discussão de um trabalho científico 2,00
Elaboração de projeto 40,00
Estudo autónomo 30,00
Trabalho de investigação 30,00
Frequência das aulas 60,00
Trabalho laboratorial 30,00
Total: 192,00

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 a capacidade de os aplicar a casos específicos.
  • 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:


40% Projeto + 10% Laboratórios + 15% Seminário 1 + 15% Seminário 2 + 20% Teste
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