Předmět: Vizualizace dat

« Zpět
Název předmětu Vizualizace dat
Kód předmětu KMA/VIZ
Organizační forma výuky Přednáška + Cvičení
Úroveň předmětu Magisterský
Rok studia nespecifikován
Semestr Zimní
Počet ECTS kreditů 3
Vyučovací jazyk Čeština
Statut předmětu Povinně-volitelný
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Ženčák Pavel, RNDr. Ph.D.
Obsah předmětu
1. Základní typy grafů (bodové, čárové, sloupcové, plošné apod.) 2. K čemu jsou jednotlivé typy grafů vhodné 3. Přehled možností nabízených vybranými programy 4. Vizualizace 1D dat 5. Vizualizace 2D dat 6. Vizualizace vícerozměrných dat 7. Pokročilejší metody analýzy dat - redukce dimenze (PCA, SVD) 8. Pokročilejší metody analýzy dat - hledání klastrů 9. Grafické metody vizualizace klastrů 10. Aproximace a vyhlazování dat 11. Vizualizace kategorických dat 12. Vizualizace grafů a stromů

Studijní aktivity a metody výuky
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Demonstrace
  • Účast na výuce - 39 hodin za semestr
  • Domácí příprava na výuku - 40 hodin za semestr
  • Příprava na zápočet - 30 hodin za semestr
  • Příprava na zkoušku - 40 hodin za semestr
Výstupy z učení
Kurs seznamuje studenty s různými způsoby vizualizace dat.
Znalost Poznat základní způsoby vizualizace dat a možnosti vybraných programů.
Předpoklady
Znalost základů práce s počítačem.

Hodnoticí metody a kritéria
Ústní zkouška, Analýza výkonů studenta, Písemný test

Zápočet: aktivní účast na cvičení, úspěšně napsat zápočtový test. Zkouška: ústní.
Doporučená literatura
  • A. C. Telea, Data Visualization. (2014). Principles and Practice, Second Edition. A. K. Peters, Ltd., Natick, MA.
  • Alberto Ferrari, Marco Russo. (2016). Introducing Microsoft Power BI. Microsoft Press.
  • Ch. Chen, W. Hrdle, A. Unwin, Ch.Chen, W. Hrdle, A. Unwin. (2008). Handbook of Data Visualization (Springer Handbooks of Computational Statistics). Springer-Verlag TELOS, Santa Clara, CA.
  • Chandraish Sinha. (2016). QlikView Essentials. Packt Publishing.
  • James D. Miller. (2017). Big Data Visualization. Packt Publishing.
  • Joshua N. Milligan. (2015). Learning Tableau. Packt Publishing Ltd.
  • Kieran Healy. (2018). Data Visualization: A Practical Introduction. Princeton University Press.
  • Kirthi Raman. (2015). Mastering Python Data Visualization. Packt Publishing.
  • Nivedita Majumdar , Swapnonil Banerjee. (2012). MATLAB Graphics and Data Visualization Cookbook. Packt Publishing.
  • Rob Kabacoff. Data Visualization with R.
  • Wendy L. Martinez, Angel R. Martinez, Jeffrey Solka. (2017). Exploratory Data Analysis with MATLAB, 3rd Edition. Chapman and Hall/CRC.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr