Studiare

In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.

Piano Didattico

A.A. 2023/2024 A.A. 2022/2023 A.A. 2021/2022 A.A. 2020/2021

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

1° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
9
B
ING-INF/05
9
B
ING-INF/04
9
C
ING-IND/13 ,ING-IND/35
9
B
ING-INF/05
Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
6
B/C
INF/01 ,ING-INF/06
6
B/C
ING-INF/05
Compulsory activities for Robotics Systems
6
B/C
INF/01
6
B/C
ING-INF/05

2° Anno  Attivato nell'A.A. 2023/2024

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
6
B/C
INF/01
6
B/C
ING-INF/05
Compulsory activities for Robotics Systems
6
B/C
ING-INF/04
6
B/C
ING-INF/05
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
6
B/C
ING-INF/05
6
B/C
ING-INF/05
24
E
-
InsegnamentiCreditiTAFSSD
9
B
ING-INF/05
9
B
ING-INF/04
9
C
ING-IND/13 ,ING-IND/35
9
B
ING-INF/05
Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
6
B/C
INF/01 ,ING-INF/06
6
B/C
ING-INF/05
Compulsory activities for Robotics Systems
6
B/C
INF/01
6
B/C
ING-INF/05
Attivato nell'A.A. 2023/2024
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
6
B/C
INF/01
6
B/C
ING-INF/05
Compulsory activities for Robotics Systems
6
B/C
ING-INF/04
6
B/C
ING-INF/05
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
6
B/C
ING-INF/05
6
B/C
ING-INF/05
24
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
3
F
-
Tra gli anni: 1°- 2°
3 modules among the following (Computer vision and Human computer interaction 1st year only; Advanced computer architectures 2nd year only; the other courses both 1st and 2nd year). Year 2023/24: Robot Programming and Control not activated
6
C
INF/01
6
C
INF/01
6
C
INF/01
6
C
INF/01
6
C
INF/01
6
C
INF/01
6
C
ING-INF/01
6
C
INF/01 ,ING-INF/06
6
C
ING-IND/16
6
C
INF/01
6
C
SECS-P/10
6
C
INF/01 ,ING-INF/06
6
C
INF/01
6
C
INF/01
6
C
INF/01
Tra gli anni: 1°- 2°
12
D
-
Tra gli anni: 1°- 2°
Further activities. International students (ie students who do not have an Italian bachelor’s degree) must compulsorily gain 3 credits of Italian language skills
3
F
-

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.

A Attività di base
B Attività caratterizzanti
C Attività formative affini o integrative
D Attività a scelta dello studente
E Prova finale
F Altre attività formative
S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Data visualization (2022/2023)

Codice insegnamento

4S009024

Crediti

6

Coordinatore

Andrea Giachetti

Lingua di erogazione

Inglese en

Offerto anche nei corsi:

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

MoodleMoodle Seminari 0

L'insegnamento è organizzato come segue:

Teoria

Crediti

5

Periodo

Secondo semestre

Docenti

Andrea Giachetti

Orario Lezioni
Laboratorio

Crediti

1

Periodo

Secondo semestre

Docenti

Andrea Giachetti

Orario Lezioni

Obiettivi di apprendimento

Il corso si propone di fornire strumenti per la visualizzazione efficace di dati di tipo eterogeneo. Si presenterà un modello concettuale di applicazione di visualizzazione e si introdurranno le principali problematiche e tecniche di visualizzazione dell’informazione e della visualizzazione scientifica applicate a diverse tipologie di dati. Si affronteranno le problematiche percettive e tecniche relative alla modellazione e organizzazione dei dati ed al rendering grafico e si mostrerà come progettare visualizzazioni efficaci in diversi contesti. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere conoscenze e capacità di comprensione dei principi base e delle principali problematiche della visualizzazione di dati astratti e concreti. Dovrà essere in grado di progettare applicazioni di visualizzazione scientifica e dell’informazione. Queste conoscenze forniranno allo studente la capacità di: i) valutare autonomamente algoritmi e software di visualizzazione sapendo scegliere il framework corretto per ogni diverso task; ii) applicare le tecniche di visualizzazione in diversi contesti di uso di interesse industriale. Alla fine del corso lo studente dovrà mostrare di essere in grado di progettare, valutare, utilizzare strumenti di visualizzazione per l'analisi di dati, la ricerca e la comunicazione.

Prerequisiti e nozioni di base

Conoscenze base di statistica

Programma

Introduzione alla visualizzazione dei dati: motivazione, problemi di visualizzazione, compiti e obiettivi. Valutazione del progetto
Colore e percezione, Mappatura dei dati su scala cromatica, Segni e canali
Linee guida per la progettazione della visualizzazione, l'etica nella visualizzazione
Dati, modelli e codifica dei dati, filtraggio, aggregazione, dati multidimensionali
Grafici e loro visualizzazione
Visualizzazione di dati tabulari, visualizzazione di grafici e reti Mappe, visualizzazione scientifica, visualizzazione di immagini e volumi Gestione del layout spaziale, manipolazione della vista, messa a fuoco e contesto
Interazione, elementi dell'interfaccia utente, animazione, dashboard, visualizzazioni multiple
Prototipazione utilizzando pacchetti di visualizzazione in Python

Bibliografia

Vai alla bibliografia
Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Modalità didattiche

Lezioni frontali ed esempi guidati in Python

Modalità di verifica dell'apprendimento

Esame orale, presentazione di progetto e valutazione di homework

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Criteri di valutazione

Gli studenti dovranno dimostrare comprensione delle problematiche di progetto di un'applicazione di visualizzazione, conscere i principali tipi di dati e codifiche, le problematiche di mappatura visuale ed i relativi fattori umani, le principali tecniche di visualizzazione usate per i vari tipi di dato.
Gli studenti dovranno sapere dimostrare la capacità pratica di progettare visualizzazioni efficaci di dati utilizzando librerie di base e seguendo le regole e i principi del design.

Criteri di composizione del voto finale

50% valutazione orale, 40% valutazione progetto 10% valutazione homework

Lingua dell'esame

Inglese