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Apresentação
Apresentação
A utilização de representações gráficas dos dados facilita o seu entendimento e identificação de padrões. Um dos aspetos a considerar na criação de visualizações é como representar os dados, dado o objetivo da visualização. Esta disciplina aborda tal aspecto articulando os fundamentos da visualização de informação (que gráficos usar e como) com a respetiva implementação.
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Disciplina do curso
Disciplina do curso
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Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Mestre | Semestral | 7
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Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
1 | Obrigatório | Português
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Código
Código
ULP6613-23273
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Pré-requisitos e co-requisitos
Pré-requisitos e co-requisitos
Não aplicável
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Estágio Profissional
Estágio Profissional
Não
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Conteúdos Programáticos
Conteúdos Programáticos
CP1 Introdução à visualização de informação CP2 Tipos de gráficos e sua utilização CP3 Implementação e personalização dos gráficos em Python CP4 Desenho e implementação de dashboards em Python
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Objetivos
Objetivos
OA1 Conhecer os elementos envolvidos na criação de uma visualização OA2 Conhecer os tipos de gráficos adequados a cada tipo de dados OA3 Ter capacidade de identificar o tipo de gráfico adequado ao objetivo de visualização OA4 Conhecer boas práticas e erros a evitar na criação de gráficos OA5 Saber criar e personalizar visualizações em Python OA6 Ter capacidade de desenhar um dashboard com vista às necessidades do utilizador final
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Metodologias de ensino
Metodologias de ensino
Esta cadeira tem um caráter fortemente prático, sendo este articulado com a componente teórica. Assim, para cada um dos tópicos teóricos abordados, as aulas começam com um momento de discussão, no qual é apresentado um desafio aos alunos, relacionado com o tópico a abordar. Os fundamentos teóricos são depois introduzidos em formato expositivo. A fechar cada tópico é abordada a implementação da solução do desafio inicial, numa vertente tutorial, na qual os alunos aplicam os conhecimentos adquiridos.
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Bibliografia principal
Bibliografia principal
Wilke, C. O. (2019) - Fundamentals of Data Visualization. A Primer on Making Informative and Compelling Figures. 1st Edition. O'Reilly Media, Inc.
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Avaliação
Avaliação
A avaliação contínua da disciplina inclui as seguintes componentes:
- 2 Frequências (30% + 30%).
- 1 Projeto (40%).
O projeto consiste num trabalho de grupo com 2 a 3 elementos e tem dois momentos presenciais, um dos quais a apresentação oral e discussão do projeto. A discussão do projeto pode incluir questões sobre a implementação.
A utilização de ferramentas de inteligência artificial generativa no projeto está proibida.
Todos os momentos de avaliação são obrigatórios.
Na época de recurso e na época especial o exame vale 100%.
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Mobilidade
Mobilidade
Não
