---

Área de concentração: 55137 - Mestrado Profissional em Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria

Criação: 11/12/2024

Nº de créditos: 4

Carga horária:

Teórica Por semana	Prática Por semana	Estudos Por semana	Duração	Total
3	0	7	6 Semanas	60 Horas

Docentes responsáveis:

Afonso Paiva Neto
Antonio Castelo Filho
Luis Gustavo Nonato

Objetivos:

O objetivo deste curso é fornecer aos alunos uma introdução à Visualização de Informação. Pretende-se apresentar uma visão geral que reflita a situação atual da área, abordando o que é visualização de informação, quais os seus objetivos e aplicações, quais as técnicas de uso geral disponíveis atualmente, os tipos de dados que são tratados e uma discussão dos problemas em aberto na área. Além de apresentar os principais algoritmos e estruturas de dados, sistemas de visualização serão introduzidos e discutidos detalhadamente.

Justificativa:

A Visualização de Informação é uma sub-área da Visualização Computacional, que por sua vez evoluiu da Computação Gráfica e estuda estratégias e algoritmos para mapear informações e dados abstratos em representações gráficas. Com isso, possibilita uma melhor compreensão do conteúdo de grandes conjuntos de dados e dos fenômenos que geram esses dados. Essa é uma área essencial para pesquisadores ou profissionais que possam se beneficiar de métodos e abordagens visuais para a interpretação e extração de informação de conjuntos de dados grandes e/ou complexos.

Conteúdo:

Introdução: Visualização de informação e mineração visual de dados (visual analytics). Fundamentos e desafios da visualização de informação. Classificação das técnicas de visualização e seus dados. Percepção humana e processamento de informação. Técnicas de visualização para dados multivariados: técnicas baseadas em ponto, linha e região. Técnicas para a visualização de grafos, árvores e redes. Visualização de documento: dados multimídia e software. Conceitos e técnicas de interação. Mineração Visual de Dados (visual analytics). Aplicações de visualização. Sistemas: Introdução a sistemas e interfaces para visualização. Exemplos e prática.

Forma de avaliação:

A nota numérica da disciplina será dada pela nota máxima entre as médias das notas das provas, seminários e trabalhos práticos. O conceito será A para nota superior a 8.5, B para nota superior a 7.0, C para nota superior ou igual a 6.0 e R para notas inferiores a 6.0.

Observação:

Nenhuma.

Bibliografia:

BIBLIOGRAFIA (fundamentais)
- Ward, Matthew. Grinstein, Georges G. Keim, Daniel. Interactive data visualization foundations, techniques, and applications. Natick, Mass., A K Peters, 2010.
- Chen, Chaomei. Information visualization beyond the horizon. 2nd ed. London, Springer, 2004 New York.
- Spence, Robert. Information visualization. Harlow, Addison-Wesley, 2001.
Ware, Colin. Information visualization perception for design. 2nd ed. San Francisco, CA, Morgan Kaufman, 2004.
- Fayyad, Usama M. Grinstein, Georges G. Wierse, Andreas. Information visualization in data mining and knowledge discovery. San Francisco, Calif., Morgan Kaufmann, 2002.

BIBLIOGRAFIA (complementares)
- Telea, Alexandru C. Data visualization principles and practice. 2nd ed. Wellesley, Mass., A K Peters, 2014.
- Munzner, Tamara. Visualization Analysis and Design. CRC Press, 2015.
- Card, Stuart K.. Mackinlay, Jock D. Shneiderman, Ben. Readings in information visualization using vision to think. San Francisco, Calif., Morgan Kaufmann Publishers, 1999.