Wizualizacja danych
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 3500-SCC-wd |
Kod Erasmus / ISCED: |
14.2
|
Nazwa przedmiotu: | Wizualizacja danych |
Jednostka: | Wydział Socjologii |
Grupy: | |
Punkty ECTS i inne: |
5.00
|
Język prowadzenia: | polski |
Rodzaj przedmiotu: | obowiązkowe |
Założenia (opisowo): | Do udziału nie jest potrzebna żadna wiedza na temat programowania. Do zrozumienia lektur i przykładów potrzebna jest wyższa niż podstawowa znajomość języka angielskiego. Do udziału w zajęciach niezbędne jest posiadanie własnego komputera, na którym student może instalować oprogramowanie. |
Tryb prowadzenia: | w sali |
Skrócony opis: |
Celem zajęć jest wykształcenie u uczestników kompetencji z zakresu skutecznego komunikowania wyników badań ze szczególnym naciskiem na wykorzystywanie wizualizacji danych, a także wykorzystania wizualizacji w procesie analizy danych. Zajęcia będą miały charakter teoretyczno-praktyczny, w ich trakcie studenci zapoznają się także z przykładowymi narzędziami przydatnymi w warsztacie wizualizacji danych. |
Pełny opis: |
Skuteczna komunikacja wyników badań wymaga konkretnych umiejętności. Trzeba umieć oceniać istotność poszczególnych informacji, porządkować je zgodnie z określonymi priorytetami i prezentować w adekwatny sposób. Prezentując wyniki analiz ilościowych, trzeba dodatkowo umieć dobierać i konstruować odpowiednie formy wizualizacji, które pozwolą odbiorcom lepiej zrozumieć dane. Wizualizacja ma też znaczenie dla samego analityka – pozwala dostrzegać w danych zjawiska i tendencje, które, jeśli czytać je w innej formie, mogą być dla nas niewidoczne. Niniejsze zajęcia poświęcone będą właśnie kształceniu kompetencji z zakresu skutecznej komunikacji wyników badań, ze szczególnym uwzględnieniem wizualizacji danych, traktowanej zarówno jako narzędzie do rozumienia danych, jak i do prezentowania ich innym. Nauczymy się: Selekcjonować informacje, wybierać najważniejsze wnioski, streszczać i podsumowywać badania. Nauczymy się patrzeć na wyniki własnych badań jak na materiał, który trzeba skutecznie przekazać innym. Przygotowywać skuteczne prezentacje wyników badań. Takie, które w klarowny i zrozumiały sposób pomagają objaśniać nawet skomplikowane zagadnienia. I mówią dokładnie to, co chcemy powiedzieć. Do czego służy wizualizacja danych. W znalezieniu odpowiedzi na to pytanie pomogą nam teksty klasyków wizualizacji danych – Alberto Cairo i Edwarda Tufte. Dobierać sposoby wizualizacji danych do konkretnych potrzeb. Odpowiemy sobie na pytania takie jak: jakimi kształtami najlepiej pokazywać zmienność w czasie? Czy w danej sytuacji powinniśmy pokazać wszystkie dane, czy tylko ich wybrany fragment? Kiedy w wizualizacji lepiej sięgnąć po kolorowe kwadraty, a kiedy po jednokolorowe koła? Jakie znaczenie ma to, że sięgamy po czerwień i zieleń? I dlaczego od tak pozornie błahych wyborów zależy, jak nasze badania zostaną odebrane? Efektywnie tworzyć własne wizualizacje z wykorzystaniem nieodpłatnych narzędzi komputerowych. Najpierw skupimy się na podstawowych formach (wykresy słupkowe, liniowe, kołowe i inne), a potem przejdziemy do tych bardziej wyrafinowanych (ang. scatter plot, bubble chart, slope chart i wiele innych). Rozpoznawać i unikać manipulacji w wizualizacjach danych. Wejdziemy w buty nierzetelnego wizualizatora. Spróbujemy sami zmanipulować wyniki sondaży poparcia dla partii politycznych, żeby zobaczyć, jak można to robić. Nakładać dane na mapy. Poćwiczymy robienie tego tak, by nasze mapy mówiły to, co faktycznie chcemy powiedzieć, a nie coś wprost przeciwnego. Budować wyrafinowane, nieszablonowe wizualizacje skomplikowanych danych. Jakie? To ustalimy razem. Czy będą to wizualizacje sieci? Czy rozbudowane „dashboardy”? A może animacje? Zainspirujemy się pracami najlepszych światowych fachowców. |
Literatura: |
E. Tufte, Envisioning Information, 1990. E. Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, 1983. A. Cairo, The Truthful Art: Data, Charts, and Maps for Communication, 2016. A. Cairo, The Functional Art: An Introduction to Information Graphics and Visualization, 2012. * lista może być uzupełniana w oparciu o zainteresowania studentów Przypadki do studiowania: Wybrane materiały prasowe z “The Economist”, “The New York Times”, „The Washington Post”, “Flowing Data”, “The Pudding” i innych. Oprogramowanie: Google Spreadsheet, Flourish, Datawrapper, qGIS, inne w razie zapotrzebowania. |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)
Okres: | 2023-10-01 - 2024-01-28 |
Przejdź do planu
PN WAR
WAR
WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Warsztaty, 30 godzin, 30 miejsc
|
|
Koordynatorzy: | Kristóf Gyódi | |
Prowadzący grup: | Kristóf Gyódi | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Warsztaty - Zaliczenie na ocenę |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (w trakcie)
Okres: | 2024-10-01 - 2025-01-26 |
Przejdź do planu
PN WAR
WAR
WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Warsztaty, 30 godzin, 20 miejsc
|
|
Koordynatorzy: | Jan Majewski | |
Prowadzący grup: | Jan Majewski | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Warsztaty - Zaliczenie na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.