Plano de Estudos
Visualização de Dados VDad
Contextos
Groupo: 2_MEGE 2023/24 > 2º Ciclo > Parte Escolar > 636_MEGE - Opcionais 2º Ano (QA)
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
A unidade curricular visa dotar os estudantes de conhecimentos e competências para a análise e exploração visual de dados no contexto de processos de Ciência de Dados. No final da unidade curricular, os estudantes deverão ser capazes de: 1. Formular questões analíticas passíveis de serem abordadas através de representações visuais dos dados; 2. Selecionar, construir e aplicar representações visuais adequadas, em função das características dos dados – multivariados, relacionais, temporais e espaciais – e dos objetivos analíticos – prospeção de dados para apoiar a identificação de padrões, a extração de conhecimento e a interpretação de dados e de modelos de aprendizagem automática, no contexto de processos de Ciência de Dados.
Programa
Fundamentos de Visualização de Dados e Visual Analytics. Representação, transformação e exploração interativa de dados. Visual Analytics para descoberta de padrões em dados multivariados, relacionais, temporais, espaciais e espácio-temporais. Métodos computacionais de aprendizagem automática e prospeção de dados para Visual Analytics.
Método de Avaliação
A avaliação é composta por uma componente teórica e outra de projeto. A componente teórica corresponde a 50% da classificação final e é avaliada através de um exame. Em alternativa, esta componente poderá ser avaliada através da realização de dois testes. A componente de projeto corresponde a 50% da classificação final desenvolvida em grupo. A classificação individual do projeto de cada estudante está sujeita à Avaliação Individual do Projeto (PIA). O resultado da PIA poderá penalizar a classificação individual do projeto de acordo com o grau de concretização da tarefa e a compreensão demonstrada. O estudante que não consiga responder à tarefa da PIA terá classificação de 0 valores no projeto. A presença na PIA é obrigatória; a ausência implica igualmente classificação de 0 valores no projeto.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 119.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Visual Analytics for Data Scientists: Andrienko, N., Andrienko, G., Fuchs, G., Slingsby, A., Turkay, C., & Wrobel, S. 2020
- Guiões das aulas: Responsável pela disciplina 2026
- Visualization Analysis and Design: Munzner, T. 2014
Secundária
- Visualização de Informação: Princípios e Técnicas para a Compreensão e Comunicação de Dados.: Gama, S., Gonçalves, D., Santos, B. S., & Moreira, J. 2025
- Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals: Knaflic, C. N. 2015
- Data Visualisation: A Handbook for Data Driven Design: Kirk, A. 2019