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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  VdI  >  Visualização de Informação  >  Currículo  >  Visualização de Dados I

Curso de Pós Graduação em Visualização de Informação

Plano curricular Visualização de Informação


Visualização de Dados I (03237)

Unidade de Competência
Visualização de Dados IDepartamento de Métodos de Pesquisa Social
Unidades de execução
Visualização de Dados I (2017/2018 - 1º Semestre)

Contextos

Grupo: Visualização de Informação > Pós-Graduação (2.º Ciclo) > Unidades Curriculares Obrigatórias

Período: 1º Semestre

Créditos ECTS

6.0

Tipo de ensino

Ensino presencial

Língua(s) de Ensino

Português

Pré-requisitos

Conhecimentos básicos de Excel.

Objectivos Gerais

Os objetivos gerais (OG) centram-se em capacitar o aluno a adquirir competências para:
OG1. Pesquisar e adequar os dados às questões de visualização.
OG2. Selecionar e criticar modelos de representação visual em função dos dados existentes.
OG3. Aplicar a literacia visual e estatística na interpretação de visualizações de dados.
OG4. Explorar o desenho de modelos de representação visual de modo a responder a questões complexas.
OG5. Adequar a representação visual aos dados que a suportam, aos objetivos, público alvo e meios de comunicação.

Objectivos de Aprendizagem

Objetivos de aprendizagem (OA) a desenvolver em articulação com os objetivos gerais:
OA1. Identificar critérios lógicos de organização de dados e os princípios de representação visual de informação.
OA2. Aplicar as variáveis visuais à representação de informação quantitativa ou qualitativa, considerando as suas propriedades.
OA3. Representar visualmente a informação através de sistemas pictográficos.
OA4. Incrementar a literacia estatística através da análise, organização e tratamento de dados, considerando as fontes de informação adequadas.
OA5. Codificar os dados recorrendo à representação visual e descodificar representações visuais com vista a extrair dados.
OA6. Analisar criticamente modelos de representação visual considerando critérios de adequabilidade à comunicação.
OA7. Adequar os modelos de representação visual a diferentes objetivos (exploração de dados e comunicação de informação).

Programa

Conteúdos programáticos (CP) articulados com os objetivos de aprendizagem.
I.     Representações visuais: introdução aos princípios de representação
CP1. Estruturação lógica e representação visual de informação
CP2. Pictografia
CP3. Pesquisa, organização e análise de dados
II.    Visualização de dados: tornar visível o invisível
CP4. Estruturas de representação exploratórias: comparativas, hierárquicas e classificativas/de distribuição
CP5. Estruturas de representação explanatórias: relacionais, analíticas e evolutivas/de tendência
CP6. Taxonomias de modelos visuais

Processo de avaliação

Avaliação contínua:
Para avaliar a capacidade de comunicar graficamente a informação serão realizados dois momentos de avaliação:
1. Exercício individual: Análise crítica de imagens informativas ? 60%.

2. Exercício individual: Exercício de representação pictográfica de informação ? 40%.
Alternativamente o aluno pode ser avaliado por um exame final que vale 100% da nota.

Processo de ensino-aprendizagem

A metodologia de ensino-aprendizagem (ME) inclui três componentes:
ME1: Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência.
ME2: Participativa, para desenvolvimento de trabalho prático e discussão crítica de casos de estudo.
ME3: Experimentais, em laboratório, com desenvolvimento de exercícios com recurso a meios digitais.
ME4: Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas.

Observações

-

Bibliografia

Básica

Alexandrino da Silva,A.(2006).Gráficos e mapas?representação de informação estatística.Lisboa, Lidel edições técnicas. 
Bertin, J.(1967).Semiologie Graphique. Paris, Gauthier-Villars.
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Meirelles,I.(2013).Design for Information,Beverly,MA:Rockport Publishers.
Neurath,O.(2010).From hieroglyphics to Isotype:A visual autobiography. M. Eve, & C. Burke (Eds.). London: Hyphen Press.
Tufte,E.(1983).The Visual Display of Quantitative Information. Edition, Cheshire,CT:Graphics Press.

Complementar

Alexandrino da Silva, A. (2006). Pictogramas estatísticos antes de 1935 (data de criação do INE) com Olga Mendes, Poster, Jornadas de classificação e análise de dados (JOCLAD-06 Lisboa ? Universidade Lusíada). Retirado de http://graficosemapas.wordpress.com/o-autor/visualizacao-de-dados/postersartigos.
Alexandrino da Silva, A. (2009). Gráficos: às vezes é difícil fazer pior. In Temas em Métodos quantitativos ? Vol. 6 (ISCTE, Edições Sílabo) ? Maria de Fátima Salgueiro, Diana A. Mendes, Luís F. Martins (Editores).
Bonin, S. (1983). Initiation a la graphique. EPI S.A. Editours. Paris.
Cairo, A. (2016). The Truthful Art: Data, Charts, and Maps for Communication. New Riders.
Cairo, A. (2013). The Functional Art: An introduction to information graphics and visualization (Voices That Matter). New Riders.
Camões, J. (2016). Data at Work: Best practices for creating effective charts and information graphics in Microsoft Excel (Voices That Matter). New Riders.
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Few, S. (2012). Show Me the Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten. Analytics Press.
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Lima, M. (2011). Visual Complexity: Mapping patterns of Information. Princeton Architectural Press. New York.
Malamed, C. (2009). Visual language for designers: principles for creating graphics that people understand. Beverly, Mass.: Rockport Publishers.
Masud, L., Valsecchi, F., Ciuccarelli, P., Ricci, D., & Caviglia, G. (2010). From data to knowledge-visualizations as transformation processes within the data-information-knowledge continuum. In Information Visualization (IV), 2010 14th International Conference (pp. 445-449). IEEE.
O? Grady, Ken V. & O?Grady, J. (2008). The Information Design Handbook. East Sussex: Rotovision.
Ramos, P. N. (2013). Torturem os números que eles confessam: sobre o mau uso e abuso das estatísticas em Portugal, e não só. Almedina. Lisboa Portugal.
Spence, R. (2014). Information Visualization: An Introduction. London: Springer.
Tobler, W. (1973). Choropleth maps without class intervals?, Geographical Analysis, 5, 262-265.
Tufte, E. (2006). Beautiful Evidence. Cheshire. CT: Graphics Press.
Tufte, E.(1997). Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative. Cheshire.
Tufte, E. (1990). Envisioning Information. Cheshire, CT: Graphics Press.
Tukey, J. W. (1977). Exploratory data analysis. USA: Addison-Wesley.
United Nations (2012). Making Data Meaningful Part 4: A guide to improving statistical literacy. Geneve. Suíça.
Wainer, H. (1996). Depicting error. The American Statistician, 50 (2), 101-111
Wong, D. M. (2013). The Wall Street Journal Guide to Information Graphics: The Dos and Don'ts of Presenting Data, Facts, and Figures. W.W.Norton New York.

Alguns links úteis:
DATASTORIES: http://datastori.es
DENSITY DESIGN: http://www.densitydesign.org
EAGEREYES: https://eagereyes.org
ISOTYPE REVISITED: http://isotyperevisited.org
MILESTONES PROJECT: http://www.datavis.ca/milestones/
THE FUNCTIONAL ART: http://www.thefunctionalart.com
VISUAL COMPLEXITY: http://www.visualcomplexity.com/vc/
VISUALIZING DATA: http://www.visualisingdata.com
VISUALOOP: http://visualoop.com

Taxonomias:
https://policyviz.com/product/graphic-continuum-poster/
http://www.datavizcatalogue.com/search.html
http://www.excelcharts.com/blog/classification-chart-types/
http://www.infographicsblog.com/wp-content/uploads/2011/11/chart-suggestion-infographic.jpg
http://annkemery.com/essentials/