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Curso de Pós Graduação em Visualização de Informação

Plano curricular Visualização de Informação


Ferramentas de Visualização de Informação (03239)

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

Não se aplica.

Objectivos Gerais

Esta UC tem como objetivo central dotar os alunos de know-how técnico relativo a três tecnologias utilizadas para a criação de visualizações de dados e de informação: (1) Microsoft Excel; (2) Adobe Illustrator; e (3) Tableau.
Pretende-se que os alunos apliquem os conhecimentos e a experiência prática adquiridas nesta UC no desenvolvimento de exercícios de outras UCs, nomeadamente em Projeto em Visualização de Informação I.

Objectivos de Aprendizagem

Objetivos de aprendizagem (OA) a desenvolver em articulação com os objetivos gerais:
OA1. Utilizar o software Excel para realização de escrita de texto, fórmulas, cálculos e bases de dados.
OA2. Construir tabelas e gráficos simples com recurso ao software Excel.
OA3. Compreender as potencialidades do desenho vetorial no campo da visualização de informação.
OA4. Construir e editar infografias no software Adobe Illustrator articulando texto, gráficos e imagem.
OA5. Utilizar o software Tableau para o desenho de gráficos, mapas e dashboards.
OA6. Construir histórias de dados em Tableau.
OA7. Conhecer os princípios básicos da analítica visual.
OA8. Expressar e explicar as decisões de desenho tomadas no trabalho prático.

Programa

Conteúdos programáticos (CP) articulados com os objetivos de aprendizagem.
CP1 ? Excel (6h)
1.1.  Introdução
1.2.  Edição de dados
1.3.  Fórmulas e funções
1.4.  Tabelas
1.5.  Gráficos
CP2 ? Adobe Illustrator (3h)
2.1. Introdução
2.2. Edição de desenho vetorial para a construção de infografias
CP3 ? Tableau (12h)
3.1. Introdução
3.2. Organização de dados
3.3. Analítica visual
3.4. Construção de gráficos
3.5. Dashboards e storytelling
3.6. Construção de mapas
3.7. Tableau online

Processo de avaliação

Avaliação contínua: com duas componentes:
- Trabalho prático (em grupo) (70%): desenvolvimento de um exercício que circunscreve e articula os três softwares constituintes do programa da UC.
- Apresentação e discussão do trabalho prático (30%), com nota individual.
Critérios de elegibilidade para a avaliação contínua: assiduidade às aulas mínima de 50%.
Grupos de 2-3 elementos. Nota mínima de 10 valores em cada componente. Os alunos não podem fazer a UC por exame final.

Processo de ensino-aprendizagem

ME1: Expositivas, para apresentação de exemplos de boas práticas e demonstração da utilização de software de visualização.
ME2: Experimental, em laboratório, para exploração e desenvolvimento de exercícios com recurso aos softwares abordados.
ME3: Participativa, para desenvolvimento de trabalho prático e discussão crítica de casos de estudo.
ME4: Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, segundo o Planeamento da UC.

Observações

-

Bibliografia

Básica

Cairo, A. (2016). The Truthful Art: Data, Charts, and Maps for Communication. Berkeley: New Riders.
Cairo, A. (2013). The Functional Art ? An introduction to information graphics and visualization. Berkeley: New Riders.
Koma, J. (2016). Excel 2016: A Beginner's Guide to Microsoft Excel. Project KT Publishing.
Murray, D. G. (2016). Tableau Your Data!: Fast and Easy Visual Analysis with Tableau Software. 2nd Edition. John Wiley & Sons, Inc.
Yau, N. (2011). Visualize this: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics. Indianapolis, IN: Wiley.

Complementar

Kirk, A. (2012). Data Visualization: a successful design process. Birmingham, UK: Packt.
Lima, M. (2011). Visual Complexity: Mapping Patterns in Information (pp. 246-248). New York, NY: Princeton Architectural Press.
Meirelles, I. (2013). Design for Information. Beverly, MA: Rockport.
Michael, A, & Walkenbach, J. (2010). Excel ®Dasboards =and reports. Wiley Publishing.
Tufte, E. (1997). Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative. Cheshire, CN: Graphics Press.
Yau, N. (2013). Data Points: Visualization That Means Something. Indianapolis, IN: Wiley.