Mudanças entre as edições de "Scc-252(rminghim)"

De CoteiaWiki
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Edição das 16h27min de 5 de agosto de 2013

SCC-252 - Visualização Computacional [ementa]


Professora: Rosane Minghim (rminghim at icmc.usp.br)

Horário de atendimento: Quartas-feiras 15:30 às 18:30

Sala: 4-206


Assistente PAE: Francisco Fatore (fatore at icmc.usp.br)

Horário de atendimento: Sexta-feira 15:00 às 18:00

Sala: 1-007


Avisos

  • IMPORTANTE: A AULA DO DIA 12/08 SERÁ NOS LABORATÓRIOS 5 E 6 DO CISC

Cálculo da Média

MF = (2*PROVA + 2*PROJETO + 1*LAB) / 5

Cronograma de Aulas

# Dia Descrição Tarefa
1 Bruna e Mariana 29 Twitter
2 Vinicius 29
3 Jader 29
4 Michael e Tiago Takashi 29 Países + VisPipeline (?)
5 Rafael e Gilson 29 Google Analytics + VisPipeline (?)
6 Gabriel e Gabriel 29 Vis. de Grafos
7 Mayk e Thiago Barreto 29 Filmes/Livros
8 Marcelo e Filipe 29 Coord. Paralelas
9 Lucas e Matheus 29 TableLens
10 Danilo e Diego 29
11 Evandro e Fernando 29 TagClouds
12 Vitor 29 Disciplinas e Tópicos

Material Didático


Bibliografia Principal

  • MINGHIM, R.; OLIVEIRA, M. C. F.; JAI 03 -“Uma Introdução à Visualização Computacional”, JAI’97 - Jornadas de Atualização em Informática, XVII Congresso da SBC, Brasília, 2 a 8 de Agosto de 1997, pp.85-131. Lembre-se: é de 1997!!
  • SCHROEDER, W.J.; MARTIN, K.; LORENSEN, W. - The Visualization Toolkit - An Object-Oriented Approach to 3D Graphics, Prentice-Hall, 4ª edição 2006.
  • Telea, A. Data Visualization – Principles and Practice, A.K.Peters, 2008.
  • Bibliografia dos slides.
  • Texto disponíveis no site.

Links Interessantes

Disciplina de Visualização em outras universidades

Recursos online

Projeto final

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Relatório

Incluir as seguintes seções. De acordo com o tipo de projeto, os alunos poderão modificar a estrutura.

  • Descrição do projeto. Descrever a especificação do projeto: qual a idéia básica da visualização implementada/usada, o que ela mostra, técnicas de InfoVis usadas. Destacar a intenção original do projeto e o resultado efetivamente alcançado na versão final.
  • Conjunto de dados. Descrever como foi coletado ou obtido o dataset. Descrever tipos de dados usados, tamanho e outros. Citar fontes.
  • Software. Descrever o que foi desenvolvido ou que ferramenta(s) foi(foram) usada(s), citar fontes e um pequeno tutorial ou video de como obtiveram as visualizações.
  • Visualizações. Mostrar as visualizações do conjunto de dados que sejam mais relevantes para a descoberta de informação e conclusões.
  • Conclusões. Descrever a informação descoberta com as visualizações e as conclusões do trabalho.