Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2019/2020

Vizualizace

Předmět není vypsán Nerozvrhuje se
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
A4M39VIZ Z,ZK 6 2P+2C česky
Přednášející:
Cvičící:
Předmět zajišťuje:
katedra počítačové grafiky a interakce
Anotace:

V rámci tohoto předmětu budou studenti seznámeni s teoretickými

základy vizualizace a seznámí se také s příklady vizualizace na

konkrétních úlohách z praxe. Vizualizační metody jsou orientované na

maximální využití technických možností počítačů, ale také na

správné využití perceptivních schopností (a omezení)

člověka. Vhodně zvolené vizualizační metody tedy mohou pomoci objevit

skryté závislosti mezi danými daty, které nemusí být na první pohled

zřejmé. Tím je umožněna přesnější analýza daných dat či

hlubší vhled do problému, který daná data reprezentují.

Výsledek studentské ankety předmětu je zde: http://www.fel.cvut.cz/anketa/aktualni/courses/A4M39VIZ

Požadavky:

Odkaz na stránky předmětu:

https://moodle.fel.cvut.cz/course/view.php?id=2127

Osnova přednášek:

1. Motivace pro vizualizaci dat, historie, kategorie vizualizace

2. Kategorizace dat pro vizualizaci

3. Základní principy vizualizace dat

4. Vizualizace skalárních dat

5. Vizualizace objemových dat

6. Vizualizace vektorových dat

7. Vizualizace n-rozměrných dat

8. Vizualizace relačních dat

9. Vizualizace textu, Vizualizace software

10. Vizualizace časově proměnných dat

11. Uživatelské rozhraní a interakce ve vizualizaci

12. Visual data mining, visual analytics, big data

13. Trendy v oblasti vizualizace dat

14. Rezerva

Osnova cvičení:

1. Seznámení s předmětem

2. Seznámení s Paraview

3. Seznámení s Tableau Public

4. Vizualizace skalárních dat

5. Vizualizace objemových dat

6. Vizualizace vektorových dat

7. 1. test

8. Prezentace rešerší

9. Vizualizace n-rozměrných dat

10. Vizualizace relačních dat

11. 2. test

12. Visual analytics

13. Prezentace úloh

Cíle studia:

Zvládnout základní metody a nástroje pro vizualizaci dat - jak v oblasti information visualization , tak i v oblasti scientific visualization

Studijní materiály:

1. Fayyad, U., Grinstein, G.G., Wierse, A.: Information Visualization in Data Mining and Knowledge Discovery, Morgan Kaufmann, 2002

2. Stasko,J., Domingue,J., Brown,M.H., Price, B.A.: Software Visualization, MIT Press, 1998

3. Chen, Ch.: Information Visualization and Virtual Environments,Springer, 1999

4. Tamara Munzner. Visualization Analysis and Design. A K Peters Visualization Series, CRC Press, 2014.

5. Alexandru C. Telea. Data Visualization: Principles and Practice (2nd edition). CRC Press, 2014.

Poznámka:

Rozsah výuky v kombinované formě studia: 14p+6c

Další informace:
https://moodle.fel.cvut.cz/course/B4M39VIZ
Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 5. 6. 2020
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese http://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet12587904.html