Essa é uma disciplina para explorar a teoria, prática e pesquisa em Visualização de Dados. O curso é ofertado em um programa de pós-graduação em Ciência da Computação, então presumimos familiaridade com computação e alguma capacidade de programação. Familiaridade com tecnologias web e com Ciência de Dados ajudarão, mas não são requisitos. Como esse é um curso para a pós-graduação, ele tem uma carga maior de leituras (predominantemente em inglês) e de teoria do que a versão desse curso para a graduação.

O que esse curso é: De maneira geral (mais detalhes logo abaixo), nosso objetivo é que alguém que passe pelo curso consiga articular conceitos teóricos para entender e criticar visualizações, consiga criar suas próprias visualizações com decisões de design informadas pelo estado da arte na área, tenha pensamento crítico a respeito da ética e das implicações políticas de sua prática na área, e tenha alguma familiaridade com temas de pesquisa na área de visualização de dados.

O que esse curso não é: Esse não é um curso sobre como criar gráficos para artigosl isso é coberto na disciplina de Fundamentos de Pesquisa para CC 2. Esse não é um curso apenas para conhecer sobre a área de visualização; ele envolve bastante prática. Esse não é um curso sobre Computação Gráfica: estamos preocupados aqui com a representação de dados, e não com os algoritmos de desenho.

Importante: Em 2020.2 esse curso será oferecido de maneira remota. Por isso nossa metodologia será bastante diferente do usual. Também por isso, para aproveitar bem o cursso é necessário que você disponha de um computador pessoal, microfone, fones de ouvido e uma conexão com a internet que lhe permita participar de ligações com vídeo. Uma câmera também é bastante desejável. Se você não dispõe de algum desses itens, entre em contato comigo o quanto antes.

Objetivos de aprendizagem

Ao final, participantes do curso devem conseguir:

  • criticar visualizações, identificando benefícios no bom uso de visualizações e limitações no uso indevido,
  • reconhecer um repertório de designs fundamentais para visualizações de dados e oportunidades para sua aplicação;
  • conceber uma visualização para facilitar uma tarefa em um conjunto de dados defendendo tecnicamente suas soluções de design; e
  • implementar uma visualização interativa para um site web envolvendo vários tipos de visualizações comuns, como mapas, grafos e séries temporais.

Ementa

Objetivo e crítica de visualização de dados; tarefas de análise de dados e suporte de visualizações a essas tarefas; princípios para o projeto de visualização de dados; visualizações interativas; visualizações com uma e com múltiplas visões; visualizações de diferentes tipos de dados.

Método

Para nos adaptarmos à necessidade de um curso online, seguiremos práticas diferente do usual no PPGCC pré-pandemia.

Nosso curso será organizado em semanas. Cada semana tem em torno de 6h de atividades esperadas. Uma minoria dessas 6h será de atividades síncronas (ao vivo) onde realizaremos discussões em grupo. A maior parte das atividades será de leituras, videos, participação em fóruns e realização de atividades práticas. É sua responsabilidade se planejar para chegar ao fim da semana com as atividades realizadas. Se você tiver dificuldades com alguma atividade ou com o ritmo da disciplina, me procure o quanto antes para que possamos discutir.

Como não há um ambiente virtual único que concentre o que precisamos com boa qualidade, usaremos vários:

  • Esse site concentrará a publicação das atividades.
  • Quizzes e atividades práticas serão entregues no Canvas
  • Avisos e discussões em texto serão feitas no slack
  • Videoconferências serão realizadas no Google Meet

Se você estiver com problema para acessar qualquer dos 4 ambientes, fale comigo o quanto antes.

Avaliação

  • Tarefas de análise e discussão online: 50% da nota final
  • ~4 laboratórios que incluem perguntas e atividades de implementação (avalia objetivos 1, 3, e 4): 50% da nota

Sobre prazos: os prazos das atividades são firmes. Isso quer dizer que entregar algo incompleto é melhor que não entregar. Se o prazo for ruim porque coincide com outros prazos ou estiver muito curto, me avise o quanto antes e mudamos. Mas passou, passou.

Bibliografia

Usaremos vídeos e textos selecionados em combinação com o livro-texto Visualization Analysis and Design, de Tamara Munzner. Esse é um livro excelente para iniciar em Visualização de Dados. Caso você queira ir ainda além dele, é possível se aprofundar com Information Visualization: Perception for Design, de Colin Ware.