Wizualizacja danych 1000-AD-WizDan
Konwersatorium (KON)
Semestr letni 2021/22
Informacje o zajęciach (wspólne dla wszystkich grup)
| Strona zajęć: | https://plas.mat.umk.pl/moodle/course/view.php?id=1949 | ||
| Liczba godzin: | 30 | ||
| Limit miejsc: | 30 | ||
| Zaliczenie: | Zaliczenie na ocenę | ||
| Literatura: |
Literatura podstawowa: - Przemysław Biecek: Odkrywać! Ujawniać! Objaśniać! Zbiór esejów o sztuce prezentowania danych. (http://www.biecek.pl/Eseje/) - C. Nussbaumer Knaflic: Storrytelling danych.Poradnik wizualizacji danych dla profesjonalistów. Onepress, 2015. - C. O. Wilke: Podstawy wizualizacji danych. Zasady tworzenia atrakcyjnych wykresów. Helion, 2020. Literatura uzupełniająca: - S. Murray: Interaktywna wizualizacja danych. Helion, 2014. - W. Korsak: Wizualizacja informacji w biznesie. Novae Res, 2015. |
||
| Efekty uczenia się: |
Wiedza: W01: Zna najpopularniejsze typy wykresów statystycznych (K_W04). W02: Zna zasady ich tworzenia oraz narzędzia informatyczne, które może do tego wykorzystać (K_W04, K_W10). W03: Ma wiedzę na temat percepcji elementów graficznych obrazów (K_W04). W04: Zna złożone formy wizualizacji danych (K_W03, K_W04). Umiejętności: U01: Potrafi dobrać typ wykresu statystycznego do danych (K_U05). U02: Umie dostosować wykres do rodzaju odbiorcy oraz miejsca i formy prezentacji wykresu (K_U05). U03: Potrafi wykorzystywać możliwości graficzne znanych sobie programów do analizy danych (K_U13). U04: Potrafi stworzyć złożoną formę wizualizacji danych (K_U05, K_U13). U05: Potrafi odnaleźć się w grupie podczas pracy nad wspólnym projektem, w razie potrzeby umie przejąć inicjatywę i pokierować zespołem (K_U18). Kompetencje społeczne: K01: Krytycznie ocenia analizowane grafiki statystyczne (K_K03). K02: Jest kreatywny, potrafi twórczo pracować, wykonując interesujące wizualizacje danych (K_K01). K03: Potrafi spojrzeć na wykonane przez siebie wizualizacje danych oczami odbiorcy, by dostosować je do jego potrzeb (K_K05). K04: Korzystając z gotowych grafik pobranych np. z Internetu, dba o prawa autorskie ich twórców (K_K07). |
||
| Metody i kryteria oceniania: |
Zadania zlecone przez prowadzącego – kryterium zaliczenia: minimum 60% pozytywnie ocenionych zadań - W01, W02, U02, U03, K03, Przedłużona obserwacja – kryterium zaliczenia: uzyskanie pozytywnej oceny aktywności na zajęciach W03, U02, K01, K03. Projekt zaliczeniowy – kryterium zaliczenia: minimum 50% możliwych do zdobycia punktów za projekt - W03, W04, U01, U04, U05, K02, K04. |
||
| Zakres tematów: |
1. Historia grafiki statystycznej. 2. Przegląd najpopularniejszych typów wykresów statystycznych z uwzględnieniem ich występowania w oprogramowaniu do analiz statystycznych (Excel, PS IMAGO PRO, R, Python, Tableau). 3. Dobór typu wykresu do danych z uwzględnieniem skal pomiarowych. 4. Zasady tworzenia poszczególnych typów wykresów. 5. Percepcja obrazu: długości, kątów i kolorów, a dobry wykres. 6. Przykłady błędów i złych wykresów. 7. Złożone wizualizacje danych: dashboardy i infografiki. 8. Wizualizacja danych w praktyce. |
||
| Metody dydaktyczne: |
Wykład konwersatoryjny, giełda pomysłów, metoda laboratoryjna, metoda projektu. |
||
Grupy zajęciowe
| Grupa | Termin(y) | Prowadzący |
Miejsca  |
Akcje |
|---|---|---|---|---|
| 1 |
(brak danych),
(sala nieznana)
|
Adrian Falkowski | 0/30 |
szczegóły |
|
Wszystkie zajęcia odbywają się w budynku: |
||||
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.