Ви переглядаєте архівну версію офіційного сайту НУЛП (2005-2020р.р.). Актуальна версія: https://lpnu.ua
Data Visualization
Major: Computer Sciences
Code of Subject: 7.122.04.E.76
Credits: 5
Department: Artificial Intelligence Systems
Lecturer:
Boyko Nataliya
Semester: 2 семестр
Mode of Study: денна
Learning outcomes:
1. Select the data visualization mode.
2. Apply a scheme (framework) for data visualization.
3. Take into account the peculiarities of human perception of information in visualization.
4. Analyze the data.
5. Match the abstract data with visual attributes.
6. Choose methods of data visualization.
7. Take into account the principles of information design in data visualization.
8. Visualize data using specialized tools.
2. Apply a scheme (framework) for data visualization.
3. Take into account the peculiarities of human perception of information in visualization.
4. Analyze the data.
5. Match the abstract data with visual attributes.
6. Choose methods of data visualization.
7. Take into account the principles of information design in data visualization.
8. Visualize data using specialized tools.
Required prior and related subjects:
Previous academic disciplines
Data mining
Methods and means of data integration
Decision theory
Related and subsequent disciplines
Project implementation process management
Software systems design engineering
Methods and tools of data and knowledge engineering
Previous academic disciplines
Data mining
Methods and means of data integration
Decision theory
Related and subsequent disciplines
Project implementation process management
Software systems design engineering
Methods and tools of data and knowledge engineering
Summary of the subject:
The purpose of teaching this discipline is to form students' competencies in data visualization to facilitate their analysis, further decision-making and communication.
Recommended Books:
1. Желязны Д. Говори на языке диаграмм : пособие по визуальным коммуникациям для руководителей / Д. Желязны. – М. : Институт комплексных стратегических исследований, 2004. – 220 с.
2. 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.
3. Квєтний Р. Н. Методи фільтрації текстурованих зображень у задачах розпізнавання та класифікації / Р. Н. Квєтний, О. Ю. Софина. – Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2011. – 119 с.
4. 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.
5. Кубенский А.А. Структуры и алгоритмы обработки данних / А.А. Кубенский. - СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 464 с.
6. Любчак, В.О. Методи та алгоритми обчислень [Текст] : навч. посіб. / В.О. Любчак, Л.Д. Назаренко. – Суми : СумДУ, 2008. – 313 с.
7. Матвійчук Я.М. Методи та алгоритми обчислень на ЕОМ : навч. посібник / Я.М. Матвійчук. – Львів: Ліга-Прес, 2008. – 84 с.
8. Роэм Д. Практика визуального мышления. Оригинальный метод решения сложных проблем / Д. Роэм. – М . : Манн, Иванов и Фербер, 2014. – 396 с.
9. Фельдман Л. П. Чисельні методи в інформатиці : підручник / Л. П. Фельдман, М. З. Згуровського, Л. П. Фельдман, А. І. Петренко, О. А. Дмитрієва. – К.: Вид. група BHV, 2006. – 480 с.
10. Яу Н. Искусство визуализации в бизнесе. Как представить сложную информацию простыми образами / Н. Яу. – М. : Манн, Иванов и Фербер, 2013. – 352 с.
2. 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.
3. Квєтний Р. Н. Методи фільтрації текстурованих зображень у задачах розпізнавання та класифікації / Р. Н. Квєтний, О. Ю. Софина. – Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2011. – 119 с.
4. 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.
5. Кубенский А.А. Структуры и алгоритмы обработки данних / А.А. Кубенский. - СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 464 с.
6. Любчак, В.О. Методи та алгоритми обчислень [Текст] : навч. посіб. / В.О. Любчак, Л.Д. Назаренко. – Суми : СумДУ, 2008. – 313 с.
7. Матвійчук Я.М. Методи та алгоритми обчислень на ЕОМ : навч. посібник / Я.М. Матвійчук. – Львів: Ліга-Прес, 2008. – 84 с.
8. Роэм Д. Практика визуального мышления. Оригинальный метод решения сложных проблем / Д. Роэм. – М . : Манн, Иванов и Фербер, 2014. – 396 с.
9. Фельдман Л. П. Чисельні методи в інформатиці : підручник / Л. П. Фельдман, М. З. Згуровського, Л. П. Фельдман, А. І. Петренко, О. А. Дмитрієва. – К.: Вид. група BHV, 2006. – 480 с.
10. Яу Н. Искусство визуализации в бизнесе. Как представить сложную информацию простыми образами / Н. Яу. – М. : Манн, Иванов и Фербер, 2013. – 352 с.
Assessment methods and criteria:
- current control (40%): written reports on laboratory work, practical tasks, oral examination;
- final control (60%, exam): testing (50%), oral component (10%).
- final control (60%, exam): testing (50%), oral component (10%).