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Área de concentração: 55134 - Ciências de Computação e Matemática Computacional

Criação: 02/07/2021

Nº de créditos: 12

Carga horária:

Teórica Por semana	Prática Por semana	Estudos Por semana	Duração	Total
3	0	9	15 Semanas	180 Horas

Docentes responsáveis:

João do Espírito Santo Batista Neto
Maria Cristina Ferreira de Oliveira
Moacir Antonelli Ponti
Rosane Minghim

Objetivos:

O objetivo deste curso é fornecer aos alunos uma introdução às áreas de Visualização de Dados e Análise Visual
de Dados, abordando principalmente técnicas de representação visual para análise de dados complexos e
aplicações reais, tanto em ciência quanto nas mais diversas atividades profissionais . Pretende-se apresentar
uma visão geral que reflita a situação atual da área, abordando o que é a visualização, seu papel na análise de
dados e suas principais técnicas, bem como aplicações e exemplos práticos. Tarefas de análise visual de dados
serão estimuladas.

Justificativa:

Em todas as áreas de Análise de dados complexos, a Visualização desempenha um papel central, permitindo
acesso do usuário aos vários estágios de interpretação e exploração de informações, bem como os resultados e a
comunicação de tais análises. As aplicações variam muita e seu uso cabe na maioria das áreas de atividade
humana.

Conteúdo:

Introdução: Visualização, Mineração Visual e Analítica Visual; aplicações em ciência e em atividades profissionais
variadas (software, texto, imagem, redes, censos, medicina, biologia, etc.). Visualização em Ciência de Dados e
́Big Data ́. Problemas e desafios da visualização. Representações computacionais, tipos de dados, e interações em
análise visual de dados. Técnicas de visualização básicas e sua classificação. Visualização de superfícies e
volume; comparação. Visualização vetorial e tensorial. Técnicas de visualização de informação: pré-processamento
de dados, projeções, grafos, ícones, hierárquicas, baseadas em pontos, baseadas em pixel, baseada em eixos e
atributos. Dados de múltiplos tipos, atributos de imagens e de textos; sumarização visual; escalabilidade. Aplicações e novos avanços. Veículos, eventos, recursos em visualização; visualização na mídia.

Forma de avaliação:

Provas; trabalhos práticos; desenvolvimento de algoritmos e sua implementação. monografias e seminários

Observação:

Nenhuma.

Bibliografia:

Fundamentais:
Data Visualization: Principles and Practice, Second Edition, Alexandru C. Telea, 2015. A. K Peters. The Visual
Display of Quantitative Information,2nd ed., Edward R. Tufte, 2001, Graphics Pr.
Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications, Second Edition, 2nd
Edition, Matthew O. Ward, Georges Grinstein, Daniel Keim, 2015, CRC Press.

Complementares:
Visual Thinking for Design, Colin Ware, 2013, Morgan Kaufmann
Now You See It: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis, Stephen Few, Analytics
Press, 2009. Information Visualization, 1. ed., Robert Spence, 2000 ACM Press.