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Visualização de dados é uma área multidisciplinar que vem crescendo rapidamente. Técnicas de visualização tomam proveito do grande poder do sistema visual humano e dos sofisticados sistemas gráficos modernos para produzir representações visuais que permitem analisar e comunicar dados de maneira eficiente. Contruir visualizações de dados é uma habilidade de extrema importância na era de Big Data (veja link1, link2).
O objetivo deste curso é introduzir os princípios e técnicas básicas de visualização de dados. Os estudantes serão expostos a tecnologias amplamente usadas para o desenvolvimento de visualizações e também a alguns desafios de pesquisa na área.
Os pré-requisitos básicos são algoritmos e estruturas de dados, álgebra linear e cálculo. Neste curso usaremos Javascript como principal linguagem de desenvolvimento, dessa forma familiaridade com esta linguagem (e tecnologias Web) são dejesáveis, mas não necessárias.
Note que o cronograma da disciplina está sujeito a mundanças. Entretando datas de entrega de listas de exercício e projetos não devem mudar. É de inteira obrigação do aluno checar o site da disciplina para se mander informado sobre tais mudanças.
Durante o curso serão entregues múltiplas listas de exercício para guiar o estudo e praticar conceitos vistos em aula. As listas serão anunciadas durante as aulas e também no site da disciplina. As listas deverão ser entregues no horário especificado. Entregas atrasadas não serão aceitas. Em caso de doença ou problemas pessoais que aconteçam antes do horário de entrega, comunique o caso com a maior antecedência possível. Não serão aceitas justificativas dadas após o prazo de entrega!
Durante a disciplina os alunos realizarão um projeto que envolve criar visualizações para a análise de uma conjunto de dados real. Em princípio, o conjunto de dados a ser utilizado pode ser de qualquer domínio (principalmente se os alunos envolvidos realizarem pesquisa com esses dados), entretando os alunos devem consultar o instrutor para a aprovação do projeto. Mais detalhes sobre o projeto seram divulgados durante o curso.
Neste curso usaremos D3 como nossa principal ferramenta para implementação de técnicas de visualização. Outras ferramentas para visualização de dados também serão discutidas durante o curso.
Como estudantes de um centro de excelência como o CIn, é esperado que os alunos mantenha um alto padrão de integridade acadêmica. Não será tolerado qualquer espécie desonestidade acadêmica, quer seja ela por cause de falha no entendimendo do material ou por um ato intencional. Como exemplo concreto, não serão admitidas cópias das respostas de listas de exercícios ou código fonte (em forma parcial ou total). Estudantes devem realizar seu próprio trabalho nesta disciplina. Não serão aceitas respostas/código obtidos de terceiros (por exemplo, livros, artigos, internet). Em caso de um trabalho prévio ser utilizado para dar suporte ao trabalho realizado nesta disciplina a devida referência deve ser incluída (mesmo que o código seja de própria autoria do aluno). Alunos envolvidos em incidentes envolvendo cópias (seja de outros alunos ou de outras fontes) receberam nota zero na atividade correspondente.
Todas as entregas de lista de exercícios e projeto são fixas e estritas, ou seja, entregas fora do prazo resultará em uma nota zero na atividade relacionada.