1. SylabUZ
2. Wydział Nauk Społecznych
3. semestr zimowy 2021/2022
4. Socjologia - drugiego stopnia z tyt. magistra
5. Prezentacja i wizualizacja danych

Wygeneruj PDF dla tej strony

Prezentacja i wizualizacja danych - opis przedmiotu

Cel przedmiotu

 

Celem przedmiotu jest przygotowanie studenta do prezentacji uzyskanych w trakcie rozmaitych analiz danych empirycznych. Szczególna uwaga poświęcona jest sposobom przedstawiania danych w tabelach, na różnych wykresach oraz w postaci tradycyjnych i animowanych prezentacji multimedialnych.

Wymagania wstępne

Zapisz zmiany

brak

Zakres tematyczny

1.      Podstawy prezentacji i wizualizacji danych, teoria koloru i jak uniknąć manipulacji wizualnej?

2.      Praca z wykresami.

3.      Praca z mapami i schematami.

4.      Tworzenie infografik i dashboardów

5.      Nowoczesne tendencje w prezentacji danych - jeśli nie storrytelling to co?

6.      Przygotowanie prezentacji multimedialnej

7.      Przygotowanie projektu zaliczeniowego.

Metody kształcenia

praca z komputerem, praca graficzna, praca z danymi, projekt

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu	Symbole efektów	Metody weryfikacji	Forma zajęć

Warunki zaliczenia

 

Przygotowanie projektu rozwiązania wizualizacyjnego – infografiki lub prezentacji. Ocena z projektu jest oceną z ćwiczeń. Ocena z ćwiczeń jest jednocześnie oceną końcową

Literatura podstawowa

Klaus O. Wilke, Podstawy wizualizacji danych. Zasady tworzenia atrakcyjnych wykresów, Helion 2019

Jinjer Simon, Podstawy wizualizacji danych. Zasady tworzenia atrakcyjnych wykresów, Helion 2019

 

Literatura uzupełniająca

Paradowski M. B. (2011), Wizualizacja danych – dużo więcej, niż prezentacja, w: Kluza M.(red.), Wizualizacja wiedzy. Od Biblia Pauperum do hipertekstu, Wiedza i Edukacja, Lublin.

Peltier J. (2013), Excel Charting Dos and Don'ts, http://peltiertech.com/excel-charting-dos-and-donts
Czapiewski B. (2015), PowerMap, czyli potęga mapy (cz. 1) – Techniki przedstawiania danych, www.powerview.pl.

N. Yau, Data points: visualization that means something, Indianapolis, Ind. Wiley, 2013;

N.C. Yau, Visualize this the FlowingData guide to design, visualization, and statistics, Indianapolis, Ind. Wiley 2011;

J. Maindonald, Data analysis and graphics using R': an example-based approach, Cambridge UK, New York: Cambridge University Press, 2003.

Literatura uzupełniająca:

N.P.N. Iliinsky, J. Steele, Beautiful visualization: looking at data through the eyes of experts, Beijing u.a.: O'Reilly, 2010;

S. Murray, Interactive data visualization for the web: an introduction to designing with D3, Sebastopol, CA: O'Reilly, 2013;

T. Segaran, J. Hammerbacher, Beautiful data: the stories behind elegant data solutions, Sebastopol, California etc., O'Reilly, 2009.

Uwagi

Zmodyfikowane przez dr hab. Dorota Szaban, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 04-05-2021 09:01)