Visualização de Dados

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Paulo André Pais Fazendeiro
Código:
16680
Ano:
2
Semestre:
S2
Créditos ECTS:
6
Carga Horária:
PL(30H)/T(30H)
Área Científica:
Informática
Objectivos de Aprendizagem:
A disciplina de visualização de dados pretende introduzir as técnicas de construção de elementos visuais ou textuais para fins de apresentação, confirmação, exploração e análise de um conjunto de dados. Para isso, a disciplina tem os seguintes objetivos:
(1) Dar a conhecer os principais problemas, conceitos e abordagens na área de visualização de dados;
(2) Conhecer os passos típicos na cadeia de produção do processo de análise e visualização de um conjunto de dados;
(3) Estudar técnicas de pré-processamento de dados, que permitam facilitar a sua compreensão/visualização;
(4) Introduzir os diferentes tipos de visualização gráfica existentes para sumarizar dados;
(5) Introduzir as técnicas de interpretação do processo de decisão de modelos de aprendizagem automática;
(6) Dominar as técnicas necessárias à construção de histórias visuais através de conjuntos de dados.
Conteúdos programáticos:
(1) Introdução à visualização de dados: principais problemas, conceitos e abordagens na área de visualização de dados.
(2) Introdução à cadeia de produção do processo de análise e visualização de um conjunto de dados.
- Técnicas de pré-processamento de dados
- Técnicas de limpeza de dados;
- Técnicas de transformação de dados;
- Técnicas de redução de dados.
(3) Representações visuais de dados
- Representações de dados univariadados e multivariados;
- Gráficos condicionais, temporais e com valores multi-agregados;
- Análise visual para conjuntos de dados espaciais e temporais.
(4) Técnicas de Interpretação do processo de decisão de modelos de aprendizagem automática.
(5) Construções de histórias através dos dados usando representações visuais
- Introdução ao software Tableau;
- Análise de um conjunto de dados através das técnicas estudadas e uso do software Tableau para a criação das representações visuais.
Bibliografia principal:
[1] Stephen Few. Now you see it: simple visualization techniques for quantitative analysis. Analytics Press, 2009.

[2] Roy Jafari, Hands-On Data Preprocessing in Python: Learn how to effectively prepare data for successful data analytics, 2022

[3] He, Xiangyang, et al. "Multivariate spatial data visualization: a survey." Journal of Visualization 22.5 (2019): 897-912.

[4] Christoph Molnar, Interpretable Machine Learning: A Guide For Making Black Box Models Explainable, 2018.

[5] Lindy Ryan. Visual data storytelling with tableau: story points, telling compelling data narratives. Addison-Wesley Professional, 2018.
Língua:
Português