Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowaniaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

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

zobacz na planie zajęć

Grupa Termin(y) Prowadzący Miejsca Akcje
1 (brak danych), (sala nieznana)
Adrian Falkowski 0/30 szczegóły
Wszystkie zajęcia odbywają się w budynku:
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.