INFORMATION VISUALIZATION, DATA SCIENCE AND SOCIAL MEDIA ANALYTICS MOD.2
- Anno accademico
- 2023/2024 Programmi anni precedenti
- Titolo corso in inglese
- INFORMATION VISUALIZATION, DATA SCIENCE AND SOCIAL MEDIA ANALYTICS MOD.2
- Codice insegnamento
- FM0533 (AF:378389 AR:257752)
- Lingua di insegnamento
- Inglese
- Modalità
- Blended (in presenza e online)
- Crediti formativi universitari
- 6 su 12 di INFORMATION VISUALIZATION, DATA SCIENCE AND SOCIAL MEDIA ANALYTICS
- Livello laurea
- Laurea magistrale (DM270)
- Settore scientifico disciplinare
- INF/01
- Periodo
- 2° Periodo
- Anno corso
- 2
- Spazio Moodle
- Link allo spazio del corso
Inquadramento dell'insegnamento nel percorso del corso di studio
Il corso mira a sviluppare una solida base sulla visualizzazione dei dati. In particolare, questo corso si concentrerà su come visualizzare al meglio i dati. Durante il corso gli studenti useranno degli strumenti per creare visualizzazioni interattive.
Risultati di apprendimento attesi
- Capire cos'è la visualizzazione delle informazioni e perché usarla
- Conoscenza dei grafici fondamentali e della trasformazione dei dati
- Mappare i dati in una visualizzazione
- Imparare a fare visualizzazioni affidabili e accessibili
- Acquisire conoscenze attraverso l'utilizzo di alcuni strumenti per la creazione di visualizzazioni interattive
- Conoscenza dei grafici fondamentali e della trasformazione dei dati
- Mappare i dati in una visualizzazione
- Imparare a fare visualizzazioni affidabili e accessibili
- Acquisire conoscenze attraverso l'utilizzo di alcuni strumenti per la creazione di visualizzazioni interattive
Prerequisiti
Conoscenza basilare del calcolatore
Conoscenza basilare del linguaggio Python
Conoscenza basilare del linguaggio Python
Contenuti
Foundations of data visualization
Data abstraction
Task abstraction
Fundamental charts and data transformation
Designing a visualization
Evaluating a visualization
Tools for creating interactive visualisations
Examples and exercises
(This outline may be subject to change)
Data abstraction
Task abstraction
Fundamental charts and data transformation
Designing a visualization
Evaluating a visualization
Tools for creating interactive visualisations
Examples and exercises
(This outline may be subject to change)
Testi di riferimento
- Slides e altro materiale fornito dal docente
- Wilke, Claus O. Fundamentals of data visualization: a primer on making informative and compelling figures. O'Reilly Media, 2019. Accessible online at https://clauswilke.com/dataviz/
- Andy Kirk. Data Visualization: A Handbook for Data Driven Design. SAGE Publications, London, 2016.
- Wilke, Claus O. Fundamentals of data visualization: a primer on making informative and compelling figures. O'Reilly Media, 2019. Accessible online at https://clauswilke.com/dataviz/
- Andy Kirk. Data Visualization: A Handbook for Data Driven Design. SAGE Publications, London, 2016.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Ci saranno compiti regolari di accompagnamento. L'esame finale orale consiste nella presentazione e discussione di un progetto precedentemente concordato con il docente.
Modalità di esame
orale
Metodi didattici
Interactive frontal classes, work in group
Use of interactive tool for sharing data and snippets of code (per esempio, Google Colaboratory)
Use of interactive tool for sharing data and snippets of code (per esempio, Google Colaboratory)
Altre informazioni
Gli studenti non frequentanti sono pregati di contattare la docente per accordarsi sul progetto d'esame.
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 05/04/2023