Visualizzazione scientifica

A.A. 2020/2021
6
Crediti massimi
48
Ore totali
SSD
INF/01
Lingua
Italiano
Obiettivi formativi
L'insegnamento ha due scopi principali. Il primo scopo è quello di introdurre le principali tecniche di visualizzazione di dati, le quali, quando opportunamente utilizzate, possono permettere sia l'analisi visiva dei dati, al fine di scoprire le informazioni e relazioni rilevanti che essi esprimono, sia l'efficace divulgazione dei risultati ottenuti. Per ogni tipologia di grafico verranno presentate le sue principali funzionalità, caratteristiche, e i suoi (opportuni) utilizzi. Il secondo scopo dell'insegnamento è quello di fornire i concetti di base per la creazione di "information dashboards" , ovvero applicazioni (eventualmente interattive) che permettono di monitorare (in tempo reale) lo stato di un sistema, tramite la visualizzazione, eventualmente interattiva, di un insieme di metriche misurano le prestazioni del sistema.
Risultati apprendimento attesi
Lo studente dovrà acquisire la capacità di scegliere il migliore grafico a seconda del dato da analizzare o visualizzare. Dovrà saper progettare una information dashboard che possa permettere una efficace trasmissione visiva delle prestazioni di un sistema.
Programma e organizzazione didattica

Edizione unica

Responsabile
Periodo
Secondo semestre
La didattica in fase emergenziale verrà svolta online
Programma
Visualizzazione dell'Informazione e Visualizzazione dei Dati: similarità e differenze.
Visualizzazione e percezione.
Il colore e la percezione del colore.
Grafici per la visualizzazione di dati e il confronto tra insiemi di dati: elementi principali dei grafici, loro caratteristiche, loro utilizzo, svantaggi e vantaggi.
Tecniche per la creazione di tabelle: elementi principali delle tabelle, loro caratteristiche, loro utilizzo, svantaggi e vantaggi.
Infografiche e visualizzazioni.
Dashboard Design: Come intregrare i principi di visualizzazione scientifica per la creazione di Information Dashboards informative
Tecniche di Visualizzazione per l'analisi dei dati: scatterplot, metodo tsne, e metodi proposti allo stato dell'arte.
Analisi critica di articoli allo stato dell'arte che descrivono tecniche di visualizzazione dell'informazione in campi scientifici.
Open Data
Visualizzazione delle reti neurali
Visualizzazione dei grafi
LABORATORI:
Esempi e applicazioni in laboratorio: esempi di visualizzazione di dati basati su problemi reali
Visualizzazioni tramite MATLAB (ed eventualmente ggplot2 R)
Prerequisiti
Nessuno
Metodi didattici
Lezioni frontali + laboratori
Materiale di riferimento
Presentazioni ppt usate durante le lezioni (scaricabili dal sito ariel del corso: http://ecasiraghivs.ariel.ctu.unimi.it/v5/home/Default.aspx).
Articoli letti in aula (scaricabili dal sito ariel del corso: http://ecasiraghivs.ariel.ctu.unimi.it/v5/home/Default.aspx).
Libri:
Stephen Few: "Now you see it"
Stephen Few: "Dashboard design"
Stephen Few: "Show me the numbers"
Articoli che descrivono lo stato dell'arte
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Orale con domande su materiale visto a lezione + progetto
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 6
Lezioni: 48 ore
Docente: Casiraghi Elena
Docente/i
Ricevimento:
Su appuntamento
Ufficio 6006 (secto piano), Dip. di Informatica, Via Celoria 18, Milano