Moodle FEL ČVUT
Vizualizace
B252 - Letní 25/26
Toto je tzv. shluknutý kurz. Skládá se z několika samostatných předmětů, které sdílejí výukové materiály, úkoly, testy apod. Níže si můžete zobrazit informace o jednotlivých předmětech tvořících tento shluk.
Vizualizace - B4M39VIZ
Hlavní kurz
| Kredity | 6 |
| Semestry | letní |
| Zakončení | Zápočet a zkouška |
| Jazyk výuky | čeština |
| Rozsah výuky | 2P+2C |
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 zvolená vizualizační metoda slouží jako externí reprezentace, pomocí které je možné rychle získat hodnoty dat či data porovnávat. Tím jsou uvolněny paměť a kognitivní schopnosti analytika pro řešení problému, který daná data reprezentují.
\\Výsledek studentské ankety předmětu je zde: http://www.fel.cvut.cz/anketa/aktualni/courses/A4M39VIZ
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 zvolená vizualizační metoda slouží jako externí reprezentace, pomocí které je možné rychle získat hodnoty dat či data porovnávat. Tím jsou uvolněny paměť a kognitivní schopnosti analytika pro řešení problému, který daná data reprezentují.
\\Výsledek studentské ankety předmětu je zde: http://www.fel.cvut.cz/anketa/aktualni/courses/A4M39VIZ
Cíle studia
Zvládnout základní metody a nástroje pro vizualizaci dat – jak v oblasti vizualizace vědeckých dat, tak v oblasti vizualizace informace.
Osnovy přednášek
1. Úvod do vizualizace dat
2. Kategorizace dat a úloh pro vizualizaci
3. Základní principy vizualizace dat
4. Interakce ve vizualizaci
5. Vizualizace skalárních polí
6. Vizualizace objemových dat
7. Vizualizace vektorových polí
8. Vizualizace tabulkových dat
9. Vizualizace relačních dat
10. Vizualizace textu, Vizualizace software
11. Vizualizace geografických dat
12. Vizualizace časově proměnných dat
13. Visual data mining, visual analytics, big data
14. Rezerva
2. Kategorizace dat a úloh pro vizualizaci
3. Základní principy vizualizace dat
4. Interakce ve vizualizaci
5. Vizualizace skalárních polí
6. Vizualizace objemových dat
7. Vizualizace vektorových polí
8. Vizualizace tabulkových dat
9. Vizualizace relačních dat
10. Vizualizace textu, Vizualizace software
11. Vizualizace geografických dat
12. Vizualizace časově proměnných dat
13. Visual data mining, visual analytics, big data
14. Rezerva
Osnovy cvičení
1. Seznámení s předmětem
2. Seznámení s Paraview
3. Mapování dat v Tableau Public
4. Konzultace semestrálních prací
5. Vizualizace skalárních polí
6. Vizualizace objemových dat
7. Vizualizace vektorových polí
8. 1. test
9. Konzultace semestrálních prací
10. Vizualizace n-rozměrných dat
11. Vizualizace relačních dat
12. 2. test
13. Prezentace semestrálních prací
14. Rezerva
2. Seznámení s Paraview
3. Mapování dat v Tableau Public
4. Konzultace semestrálních prací
5. Vizualizace skalárních polí
6. Vizualizace objemových dat
7. Vizualizace vektorových polí
8. 1. test
9. Konzultace semestrálních prací
10. Vizualizace n-rozměrných dat
11. Vizualizace relačních dat
12. 2. test
13. Prezentace semestrálních prací
14. Rezerva
Literatura
1. Tamara Munzner. Visualization Analysis and Design. A K Peters Visualization Series, CRC Press, 2014.
2. Alexandru C. Telea. Data Visualization: Principles and Practice (2nd edition). CRC Press, 2014.
2. Alexandru C. Telea. Data Visualization: Principles and Practice (2nd edition). CRC Press, 2014.
Požadavky
None
Visualization - BE4M39VIZ
| Kredity | 6 |
| Semestry | letní |
| Zakončení | Zápočet a zkouška |
| Jazyk výuky | angličtina |
| Rozsah výuky | 2P+2C |
Anotace
In this course, you will get the knowledge of theoretical background for visualization and the application of visualization in real-world examples. The visualization methods are aimed at exploiting both the full power of computer technologies and the characteristics (and limits) of human perception. Well-chosen visualization methods can help to reveal hidden dependencies in the data that are not evident at the first glance. This in turn enables a more precise analysis of the data or provides a deeper insight into the core of the particular problem represented by the data.
Cíle studia
To master basic methods and tools for data visualization - in the fields of scientific visualization and information visualization.
Osnovy přednášek
1. Introduction to visualization
2. Data and task categorization
3. Principles of data visualization
4. Interaction in visualization
5. Visualization of scalar fields
6. Visualization of volumetric data
7. Visualization of vector fields
8. Visualization of tabular data
9. Visualization of relational data
10. Text and software visualization
11. Visualization of geographic data
12. Time and its visualization
13. Visual data mining, visual analytics, big data
14. Spare lecture
2. Data and task categorization
3. Principles of data visualization
4. Interaction in visualization
5. Visualization of scalar fields
6. Visualization of volumetric data
7. Visualization of vector fields
8. Visualization of tabular data
9. Visualization of relational data
10. Text and software visualization
11. Visualization of geographic data
12. Time and its visualization
13. Visual data mining, visual analytics, big data
14. Spare lecture
Osnovy cvičení
1. Introduction to the course
2. Introduction to Paraview
3. Introduction to Tableau Public
4. Visualization of scalar data
5. Visualization of volumetric data
6. Visualization of vector data
7. 1st test
8. Presentations of STAR reports
9. Visualization of n-dimensional data
10. Visualization of relational data
11. 2nd test
12. Visual analytics
13. Presentations of semestral works
14. Spare seminar
2. Introduction to Paraview
3. Introduction to Tableau Public
4. Visualization of scalar data
5. Visualization of volumetric data
6. Visualization of vector data
7. 1st test
8. Presentations of STAR reports
9. Visualization of n-dimensional data
10. Visualization of relational data
11. 2nd test
12. Visual analytics
13. Presentations of semestral works
14. Spare seminar
Literatura
1. Tamara Munzner. Visualization Analysis and Design. A K Peters Visualization Series, CRC Press, 2014.
2. Alexandru C. Telea. Data Visualization: Principles and Practice (2nd edition). CRC Press, 2014.
2. Alexandru C. Telea. Data Visualization: Principles and Practice (2nd edition). CRC Press, 2014.
Požadavky
None