Vizualizacija podataka - Tehnike i alati

Naziv predmeta:

Vizualizacija podataka - Tehnike i alati

Opis:

Ciljevi ovog modula su omogućiti studentima da:
• Tumače temeljne probleme, koncepte i pristupe u dizajniranju i analizi sustava za vizualizaciju podataka.
• Interpretiraju faze pipeline-a vizualizacije, uključujući modeliranje podataka, mapiranje atributa podataka u grafičke atribute, perceptivne probleme, postojeće paradigme vizualizacije, tehnike i alate i procjenu učinkovitosti vizualizacija za određene podatke, zadatke i tipove korisnika.
• Objasne osnove fiziologije ljudskog vizualnog sustava, obrade percepcije te okvira ljudske spoznaje za vizualizaciju podataka

Studenti uče tehnike vizualizacije, eksplorativnu analizu podataka i prediktivno modeliranje. To je neophodno teorijsko i praktično znanje i vještine za sva poslovna područja koja karakterizira velika količina podataka. Pored tehnike, studenti se upoznaju s raznim alatima za vizualizaciju, alatima za istraživačku analizu podataka i alatima za prediktivno modeliranje.

Važno je za studente da pohađaju ovaj modul kako bi razvili odgovarajuće i relevantne tehnike i alate vizualizacije koji su se razvili u disciplinu, crpeći iz područja kao što su računalna grafika, interakcija čovjek-računalo, perceptivna psihologija i umjetnost. Naglasak modula bit će na izlaganju učenika trenutnim istraživačkim problemima i na prepoznavanju potencijalnih tema istraživanja u vizualizaciji podataka, što se odnosi na velike podatkovne sustave.

Literatura:

Obvezna literatura:
1. Prezentacije s predavanja: Algebra University College
2. Ward, M., Grinstein, G. G., and Keim, D. (2015). Interactive Data Visualization Foundations, Techniques, and Applications, Second Edition (Vol. Second edition). Boca Raton: A K Peters/CRC Press, available at http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=trueandsite=eds-liveanddb=edsebkandAN=1763678, Boca Raton, Florida, United States

Preporučena literatura:
1. Kimball, R., Ross, M., Thornthwaite, W., Mundy, J., Becker, B. (2008) The Data Warehouse Lifecycle Toolkit, 2nd Edition, Hoboken: Wiley
2. Laberge, R. (2011) The Data Warehouse Mentor: Practical Data Warehouse and Business Intelligence Insights, New York: McGraw-Hill Education