Plano de Ensino

Ementa

Abstração de dados; Visualização de dados tabulares (gráficos de pontos, de barras, de dispersão, mapas de calor entre outros); Visualização de dados espaciais (campos escalares, linhas de contorno, visualização volumétrica, campos vetoriais) e Redução de itens e atributos (filtragem e agregação).

Objetivos da disciplina

Desenvolver habilidades de apresentação de dados, relacionadas a interfaces e modelos de agregação e consolidação.

Conteúdo programático

  1. Introdução à Visualização de Dados e Análise de Dados
  2. Visualização de dados em Big Data
  3. Data storytelling/métricas e abordagens de apresentação de dados
  4. Padrões cognitivos e efeitos visuais para apresentação dos dados
  5. Ferramentas de visualização de dados
  6. Exemplos de visualização e análise de dados
  7. Entrevistas com especialistas
  8. Revisão

Bibliografia

Bibliografia Base

Bibliografia Complementar

Pré-requisitos

Não possui.

Critérios de avaliação

A avaliação da disciplina é formativa* e somativa**. Os alunos devem entregar as resoluções de atividades e/ou exercícios no Ambiente Virtual de Aprendizagem semanalmente e realizar, ao final do período letivo, uma prova presencial aplicada nos polos da Univesp.

*A avaliação formativa ocorre quando há o acompanhamento dos alunos, passo a passo, nas atividades e trabalhos desenvolvidos, de modo a verificar suas facilidades e dificuldades no processo de aprendizagem e, se necessário, adequar alguns aspectos do curso de acordo com as necessidades identificadas.

**A avaliação somativa é geralmente aplicada no final de um curso ou período letivo. Esse tipo de avaliação busca quantificar o que o aluno aprendeu em relação objetivos de aprendizagem do curso, ou seja, a avaliação somativa quer comprovar se a meta educacional proposta e definida foi alcançada pelo aluno.