Subject

Податочна визуелизација

1. Наслов на наставниот предмет Податочна визуелизација
Data visualisation
2. Код m23_w_022
3. Студиска програма
4. Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел) Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство
5. Степен (прв, втор, трет циклус) Втор циклус
6. Академска година / семестар 9 / Зимски
7. Број на ЕКТС кредити 6
8. Наставник Катарина Тројачанец Динева, Сузана Лошковска
9. Предуслови за запишување на предметот
10. Цели на предметната програма (компетенции) Целта на курсот е да ги запознае студентите со теоријата и практичната примена на податочната визуелизација. По завршување на курсот се очекува студентот да демонстрира познавање на концептот на визуелизација на податоци, да знае да избере и да реализира алгоритми за визуелизација на различни видови податоци програмски и со користење на алатки за визуелизација.
11. Содржина на предметната програма Вовед. Основни концепти и терминологијата. Репрезентација и структура на податочното множество, податочни примитиви, структура на податоците. Алгоритми за визуелизација. Визуелизација на скаларни податоци. Визуелизација на ненумерички податоци, мултидимензионални податоци, 3Д техники; динамички техники, дисторзиони техники, зумирање и фокусирање; хибридни техники. Интеракција. Анимација за визуелизација.
12. Методи на учење Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации).
13. Вкупен расположив фонд на време 6 ЕКТС x 30 часа = 180 часа
14. Распределба на расположивото време 60 + 120 + 0 + 0 + 0 = 180 часа
15. Форми на наставните активности
15.1. Предавања - теоретска настава 60 часови
15.2. Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа 120 часови
16. Други форми на активности
16.1. Проектни задачи 0 часови
16.2. Самостојни задачи 0 часови
16.3. Домашно учење 0 часови
17. Начин на оценување
17.1. Тестови 40 бодови
17.2. Семинарска работа / проект ( презентација: писмена и усна) 0 бодови
17.3. Активности и учење 0 бодови
17.4. Завршен испит 0 бодови
18. Критериуми за оценување (бодови/ оценка)
до 50 бода5 (пет) (F)
од 51 до 60 бода6 (шест) (E)
од 61 до 70 бода7 (седум) (D)
од 71 до 80 бода8 (осум) (C)
од 81 до 90 бода9 (девет) (B)
од 91 до 100 бода10 (десет) (A)
19. Услов за потпис и полагање на завршен испит реализирани активности
20. Јазик на кој се изведува наставата македонски и англиски
21. Метод на следење на квалитетот на наставата механизам на интерна евалуација и анкети
22. Литература
22.1. Задолжителна литература
1. Colin Ware | Information Visualization - Perception for Design | Morgan Kaufman | 2021
2. Kieran Healy | Data Visualization | Princeton University Press | 2019
3. Claus O Wilke | Fundamentals of Data Visualization | O`Reilley | 2019
22.2. Дополнителна литература
Ред.бр. Автор Наслов Издавач Година