1. Обирати режим візуалізації даних.
2. Застосовувати схему (фреймворк) візуалізації даних.
3. Враховувати особливості людського сприйняття інформації при візуалізації.
4. Аналізувати дані.
5. Ставити у відповідність абстрактним даним візуальні атрибути.
6. Обирати методи візуалізації даних.
7. Враховувати принципи інформаційного дизайну при візуалізації даних.
8. Візуалізувати дані за допомогою спеціалізованих інструментів.

пререквізити:
Інтелектуальний аналіз даних
Методи та засоби інтеграції даних
Теорія прийняття рішень
кореквізити:
Управління процесами виконання проекту
Інженерія проектування програмних систем
Методи та засоби інженерії даних та знань

Навчальна дисципліна Візуалізація даних є складовою циклу професійної підготовки фахівців другого освітньо-кваліфікаційного рівня “магістр”. Пропонований навчальний курс забезпечить студентам здобуття поглиблених теоретичних та практичних знань, умінь та розуміння, що відносяться до областей систем штучного інтелекту, що дасть їм можливість ефективно виконувати завдання інноваційного характеру відповідного рівня професійної діяльності, яка орієнтована на дослідження й розв’язання складних задач проектування та розроблення інформаційних систем для задоволення потреб науки, бізнесу та підприємств у різних галузях.

1. Бойко Н. І. Візуалізація даних: Методична праця електронний навчально-методичний комплекс для студентів спеціальності 122 «Комп’ютерні науки та інформаційні технології» [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://vns.lp.edu.ua
2. Желязны Д. Говори на языке диаграмм : пособие по визуальным коммуникациям для руководителей / Д. Желязны. – М. : Институт комплексных стратегических исследований, 2004. – 220 с.
3. Квєтний Р. Н. Комп’ютерне моделювання систем та процесів. Методи обчислень. Частина 1: навчальний посібник / Р. Н. Квєтний, І. В. Богач, О. Р. Бойко, О. Ю. Софина, О.М. Шушура; за заг. ред. Р.Н. Квєтного. – Вінниця: ВНТУ, 2012. – 193 с.
4. Квєтний Р. Н. Методи фільтрації текстурованих зображень у задачах розпізнавання та класифікації / Р. Н. Квєтний, О. Ю. Софина. – Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2011. – 119 с.
5. Круглов В. В., Дли М. И., Голунов Р. Ю. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети. Учеб. пособие. М.: Издательство Физико-математической литературы, 2001. - 224 c.

- поточний контроль (40%): письмові звіти з лабораторних робіт, виконання практичних завдань, усне опитування;
- підсумковий контроль (60%, екзамен): тестування (50%), усна компонента (10%).