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
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
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2023/2024
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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1 module among the following (a.a. 2023/24: Data protection in business organizations not activated)2 modules among the following (a.a. 2023/24: Statistical methods for business intelligence not activated)2 modules among the following (a.a. 2023/24: Complex systems and social physics not activated)2 modules among the followingLegenda | 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.
Data visualisation (2022/2023)
Codice insegnamento
4S009065
Crediti
6
Coordinatore
Non ancora assegnato
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
L'insegnamento è organizzato come segue:
Teoria
Crediti
5
Periodo
Secondo semestre
Docenti
Andrea Giachetti
Laboratorio
Crediti
1
Periodo
Secondo semestre
Docenti
Andrea Giachetti
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.
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
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esame orale, presentazione di progetto e valutazione di homework
