Scc-252(rminghim)

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 DATA DA PROVA FOI ALTERADA PARA O DIA 02/12

Avaliação

Uma única prova, exercícios em laboratórios e um projeto final.

Data da Prova

• 02/12/2013

Cálculo da Média

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

Material Didático

• Introdução à Visualização Computacional
• Visualização de Informação
• Visualização de Informação II

Laboratórios

Ferramentas

• Vispipeline

• PEx

Material

Lab01

Lab02

Códigos

ScatterPlot Google Chart

.pip Proj. e Arv.

.pip Topics

Conjuntos de dados

• Carros

• Corel Zip
• Corel .data

• NewsZip
• News .data

Links Interessantes

Recursos online

• Information Visualization Resources on the Web

• Livros, datasets, visualizações, courses, software e outros

• Information Visualization Resources

• Fontes de conjuntos de dados e exemplos de ferramentas visuais

Disciplina de Visualização em outras universidades

• Information Visualization - University of British Columbia

• Visualization Course Rotation - University of North Carolina at Charlotte

• Visualization - Stanford Computer Graphics Laboratory

• Visualization Course - University of Groningen, The Netherlands

• Visualization - Harvard University

• Visualização da Informação - Universidade Federal de Uberlândia

• Information Visualization Resources on the Web - Courses

• Information Visualization - University of Maryland

• Information Visualisation - University of Auckland

• Information Visualization - Linköping University

• Scientific Visualization - Duke University

• Visualization Techniques - Purdue University (ver readings)

• Visualization Courses - Jacobs University Bremen

Projeto final

Relatório

Incluir as seguintes seções em um relatório final:

• 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.