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Curso de Pós Graduação em Visualização de Informação

Plano curricular Visualização de Informação


Analítica Visual (03241)

Contextos

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

Período: 2º Semestre

Créditos ECTS

6.0

Tipo de ensino

Ensino presencial

Língua(s) de Ensino

Português

Pré-requisitos

Não tem.

Objectivos Gerais

Esta UC tem por objetivo central dotar os alunos de conhecimentos de visualização de dados para a área de apoio à decisão e de business intelligence.
Esta UC está focada nas boas práticas de utilização de tecnologias para o desenvolvimento de diferentes interfaces de visualização de informação que permitam a tomada de decisão nos diversos níveis de uma organização (i.e., operacional, tático e estratégico).
Nesta UC são abordados também os atuais desafios na visualização de big data analytics e text analytics.
A UC aborda também as boas práticas do desenho de interfaces no âmbito de Interface Homem-Máquina, com especial enfoque na usabilidade.

Objectivos de Aprendizagem

Para obter sucesso nesta UC o aluno deverá ser capaz de:
OA1. Conhecer os princípios fundamentais de visualização de dados para sistemas de business intelligence e de apoio à decisão.
OA2. Desenhar dashboards para a tomada de decisão.
OA3. Explorar novas técnicas para a visualização de big data analytics e text analytics.
OA4. Saber comparar e criticar diferentes interfaces analíticas.
OA5. Conhecer as boas práticas de Interação Homem-Máquina para o desenho de interfaces.
OA6. Saber analisar e quantificar a usabilidade de interfaces.

Programa

Conteúdos programáticos (CP) articulados com os objetivos de aprendizagem.
CP1. Visual Analytics e os sistemas de business intelligence e de apoio à decisão
CP2. Boas práticas para o desenvolvimento de dashboards para apoio à decisão
CP3. Desafios da visualização de dados para big data analytics e text analytics
CP4. Enquadramento de conceitos-chave, heurísticas e taxonomias na área da Interação Homem-Máquina
CP5. Confrontação das diretrizes teóricas com exemplos de boas práticas de design de interface em contexto analítico
CP6. Parâmetros definidores e avaliadores da usabilidade e experiência do utilizador de interfaces em analítico.

Processo de avaliação

Avaliação contínua: com duas componentes:
1-Trabalho em grupo (60%).
2-Exercício individual (40%).
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.
Alternativamente o aluno pode ser avaliado por um exame final que vale 100% da nota.

Processo de ensino-aprendizagem

O processo de ensino-aprendizagem inclui quatro metodologias (ME):
ME1: Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência.
ME2: Experimentais, em laboratório, com exploração de diferentes ferramentas de visualização de informação.
ME3: Participativa, para desenvolvimento de trabalho prático e discussão crítica de casos de estudo.
ME4: Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas.

Observações

-

Bibliografia

Básica

Cardoso, C. (2011). Business Intelligence e Gestão de Performance, in António Nelson (ed.), Estratégia Organizacional: do mercado à ética (pp. 167-200). Lisboa, Portugal: Escolar Editora.
Few, S. (2006). Information Dashboard Design ? the effective visual communication of data. O?Reilly.
Keim, D., Andrienko, G., Fekete, J-D., Gorg, C., Kohlhammer, J., & Melaçon, G. (2008). Visual Analytics: Definition, Process and Challenges. Kerren et al. (Eds.): Information Visualization - Human-Centered Issues and Perspectives (pp.154-175). Springer, LNCS.
Rogers, Y., Sharp, H., & Preece, J. (2013). Interaction design: beyond human-computer interaction. 3rd edition. John Wiley & Sons.
Shneiderman, B. (1996). The eyes have it: a task by data type taxonomy for information visualizations. In Proceedings of the 1996 IEEE Symposium on Visual Languages (pp. 336-343).

Complementar

Caldeira, J. (2009). Monitorização da Performance Organizacional. Edições Almedina.
Caldeira, J. (2010). Dashboards ? Comunicar eficazmente a informação de gestão. Edições Almedina.
Chen, H., Chiang, R., & Storey, V. (2012). Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact. MIS Quarterly, 36(4), 1-24 

Eckerson, W. (2006). Performance Dashboards: Measuring, monitoring and managing your business. John Wiley & Sons.
Figueiras, A. (2015). Towards the Understanding of Interaction in Information Visualization. IV15 19th Information Visualization Society Conf. Espanha: Barcelona.
Garret, J.J. (2011). The elements of user experience: user-centered design for the Web and beyond. 2nd Ed. Berkeley, CA: New Riders.
ISO/IEC 9241-11. (1998). Ergonomic requirements for office work with visual display terminals (VDT) - Part 11: Guidance on usability. Geneva, Switzerland: International Organization for Standardization.
ISO/IEC 9241-210. (2015). Ergonomics of human-system interaction - Part 210: Human-centred design for interactive systems. Geneva, Switzerland: International Organization for Standardization.
Laugwitz, B., Held, T., & Schrepp, M. (2008). UEQ-Online ? User Experience Questionnaire. Retirado de http://www.ueq-online.org/. Acedido em 28.10.2016.
Nielsen, J. (1993). Usability Engineering. Morgan Kaufmann.
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Person, R. (2009). Balanced Scorecards & Operational Dashboards with Microsoft Excel. Wiley Publishing, Inc, 2009.
Schreck, T., & Keim, D. (2013). Visual Analysis of Social Media Data. Computer. 46(5), 68-75. IEEE Computer Society.
Shneiderman, B. (1992). Designing the user interface strategies for effective human-computer interaction. 2nd Ed. Massachusetts: Addison-Wesley.
Ware, C. (2004). Information Visualization: Perception for Design. 2nd Ed. Morgan Kauffman.
Yi, J. S., Kang, Y. ah, Stasko, J., & Jacko, J. (2007). Toward a deeper understanding of the role of interaction in information visualization. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 13(6), 1224?1231.