Modules | Area | Type | Hours | Teacher(s) | |
VISUAL ANALYTICS | INF/01 | LEZIONI | 48 |
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Descrizione del processo di percezione e visione in relazione alla progettazione di una visualizzazione efficace di dati e modelli.
Lo studente dovrà sfruttare le tecniche viste a lezione per la progettazione di una interfaccia visuale per presentare un caso analitico, verificando ipotesi e proponendo una spiegazione visuale ai quesiti posti dal progetto.
Studio di librerie grafiche dedicate alla visualizzazione di informazione per il web. Tra le librerie discusse in aula: d3js, nodejs, crossfilter, colorbrewer.
Uso di librerie di alto livello per la visualizzazione di dati strutturati: NVD3, Highchart, Leafletjs
All'interno del progetto lo studente dovrà utilizzare le librerie viste a lezione per realizzare una visualizzazione fruibile attraverso il web,
Conoscenza di base di programmazione e dei linguaggi per il web: HTML, CSS, Javascript.
Metafore di visualizzazione di informazione
Metodi e strumenti
Panoramica sugli ambienti e le librerie di visualizzazione esistenti
Processi di Visual Analytics
Definizione di un processo di knowledge discovery
Ambienti integrati per la Visual Analytics
Analisi visuale esplorativa di dati e modelli
Esempi e casi di studio
Il materiale didattico è disponibile sulla pagina web del corso: http://didawiki.cli.di.unipi.it/doku.php/magistraleinformaticaeconomia/va/start
Il codice e gli esercizi svolti a lezione sono disponibili su un repository GIT:https://github.com/rinziv/va2017
Gli studenti non frequentati possono seguire il programma del corso attraverso il materiale pubblicato sul sito.
Prova scritta e orale con voto in trentesimi
Non sono richiesti tirocini per il corso.
http://didawiki.cli.di.unipi.it/doku.php/magistraleinformaticaeconomia/va/start