SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Prezentacja i wizualizacja danych |
Kod przedmiotu | 14.2-WP-SOCD-PWD |
Wydział | Wydział Nauk Społecznych |
Kierunek | Socjologia |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | drugiego stopnia z tyt. magistra |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2023/2024 |
Semestr | 1 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 3 |
Typ przedmiotu | obowiązkowy |
Język nauczania | polski |
Sylabus opracował |
|
Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
Ćwiczenia | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
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.
brak
praca z komputerem, praca graficzna, praca z danymi, projekt, e-learning, blended learning
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Ćwiczenia
Zadanie: Przygotowanie zadania - infografiki, dashboardu lub posteru
Zasady uzyskania pozytywnej oceny za zadanie: Zadanie musi zawierać wszystkie informacje o źródle danych oraz główne ustalenia z wnioskami. Wymagana wizualizacja danych - min. 2 poznane na zajęciach rozwiązania. Zadanie przedstawiane jest w formie elektronicznej. Uzyskanie oceny pozytywnej jest możliwe po uzyskaniu min. 50% punktów za całe zadanie.
Zasady uzyskania oceny z ćwiczeń: ocena z ćwiczeń jest oceną z zadania.
Zasady uzyskania oceny końcowej: ocena końcowa jest oceną z ćwiczeń.
Materiały prowadzącego
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.
Klaus O. Wilke, Podstawy wizualizacji danych. Zasady tworzenia atrakcyjnych wykresów, Helion 2019
Jinjer Simon, Podstawy wizualizacji danych. Zasady tworzenia atrakcyjnych wykresów, Helion 2019
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.
Zmodyfikowane przez dr Tomasz Kołodziej (ostatnia modyfikacja: 28-04-2023 23:18)