Techniki Wizualizacji Danych 2019/2020

Strona przedmiotu Techniki Wizualizacji Danych na wydziale MiNI PW

Terminy i tematy spotkań

Uwaga, tematy spotkań mogą ulec zmianie.

• 2019-10-03 W: Gramatyka grafiki; L: Wstęp do Githuba i Proton
• 2019-10-10 W: Standardy w komunikacji; L: Wstęp do ggplot2.
• 2019-10-17 nie ma wykładu i projektu; L:
• 2019-10-24 W: Historia grafiki statystycznej; L:
• 2019-10-31 W: Nie rób tego w domu; L:
• 2019-11-07 W: Kolory; L:
• 2019-11-14
• 2019-11-21 W: prezentacje projektów;
• 2019-11-28
• 2019-12-05
• 2019-12-12
• 2019-12-19
• 2020-01-09
• 2020-01-16
• 2020-01-23
• 2020-01-30

Zasady zaliczenia

Zaliczenie jest oparte o trzy składowe:

• Punkty z prac domowych. Pod koniec zajęć laboratoryjnych ogłaszane będą prace domowe. Będzie ich 10. Na rozwiązanie pracy domowej jest czas do rozpoczęcia się kolejnych zajęć. Prace domowe należy zgłaszać przez GitHub. Każda praca jest oceniana w skali 0-4 (4 punktów za poprawne i bardzo ciekawe wykonanie pracy domowej).
• Punkty z projektów. W semestrze wykonać należy dwa projekty. Każdy projekt to od 0 do 25 punktów.
• Punkty z prezentacji wybranego tematu. Poprawnie wykonana prezentacja to od 0 do 10 punktów. Osoby z dobryni wynikami z prac domowych, mogą zamiast prezentacji poprowadzić warsztaty z ggplot2 z dodatkowymi punktami.

W sumie uzyskać można do 100 punktów. 51 punktów zalicza przedmiot.

• 51-60 ocena 3
• 61-70 ocena 3,5
• 71-80 ocena 4
• 81-90 ocena 4,5
• 91-100 ocena 5

Projekty

Podczas semestru realizowane będą 2 projekty.

Projekt 1

Prezentacje studentów

Prezentacje można przygotować w 2-3 osobowych zespołach. Należy wybrać jeden z tematów poniżej, przeczytać, zrozumieć, przeczytać, przedstawić treści z tego artykułu w 5+5 min (5 minut na prezentacje i 5 minut na dyskusje).

Prezentacje mają miejsce na wykładzie.

Tematy pojawią się wkrótce

Prace Domowe:

Prace domowe należy zgłaszać przez GitHub. Można zgłosić tylko jedną prace domową w tygodniu, w przedziale od zajęć do zajęć. Prace należy wgrywać do katalogu PraceDomowe/TydzienXX. W tym katalogu można umieścić plik lub katalog o nazwie zawierającej nazwisko autora pracy domowej.

Literatura uzupełniająca:

• Eseje o prezentacji danych http://biecek.pl/Eseje
• Nature Methods, Points of View http://clearscience.info/wp/?p=546
• Antony Unwin, Graphical Data Analysis with R, https://www.crcpress.com/downloads/K25332/Chapter_1.pdf
• Blog o wizualizacji danych http://flowingdata.com/
• Jak powstaje grafika w NYT http://kpq.github.io/chartsnthings/
• Dokumentacja pakietu ggplot2 http://docs.ggplot2.org/current/
• Cookbook for R http://www.cookbook-r.com/Graphs/