НАЗАД

Визуализация данных: представляем закономерности в данных наглядно

В данном разделе представлены массовые открытые онлайн-курсы (МООК). МООК является дополнительным учебным материалом. 

Обращаем Ваше внимание, что изучение МООК доступно любому зарегистрированному пользователю, однако МООК не является частью образовательных программ повышения квалификации. 

Изучение материалов МООК не предполагает выдачу удостоверений, сертификатов или иных документов, подтверждающих их изучение.

Современные объёмы данных и их абстрактность бросает вызов нашим попыткам поиска закономерностей в данных и коммуникации найденных взаимосвязей. В предлагаемом курсе мы рассматриваем лучшие практики построения диаграмм на основе данных (и их теоретическое обоснование), приёмы построения целых историй-презентаций, знакомимся с прикладными инструментами, и создаём курсовой проект: построенную на данных интерактивную презентацию, которую можно просматривать прямо в браузере.

Результаты обучения:
  • Знать место и роль средств визуализации в научных исследованиях, технике, образовании, в своей профессиональной области.
  • Знать современные средства и технологии визуализации.
  • Уметь выбирать методы и сценарии визуализации, адекватные предметной области и исследуемой проблеме.
  • Уметь эффективно применять средства визуализации для решения прикладных задач.
  • Владеть современными средствами и технологиями визуализации.
  • Владеть навыками использования систем визуализации информации.
МООК
Программа
1
Визуализация данных: представляем закономерности в данных наглядно

a.
Трейлер
2
Визуализация данных: экскурс в историю и современное состояние

a.
Введение

b.
Зачем визуализировать данные

c.
Виды визуализации данных

d.
Задание на размышление. К какому жанру относится визуализация «Карта ветров»

e.
Краткая история визуализации данных. Часть 1

f.
Краткая история визуализации данных. Часть 2

g.
Рекомендованное чтение

h.
Презентация

i.
Тестирование
3
Какие бывают данные

a.
Виды данных. Табличные и сетевые данные

b.
Визуализация сетевых данных

c.
Виды данных. Базовая классификация атрибутов данных

d.
Виды данных. Темпоральные и геопозиционные данные

e.
Виды данных. Иерархичность

f.
Атрибуты данных — разбор на примере базы заказов крупного магазина

g.
Презентация

h.
Тестирование
4
Как мы воспринимаем информацию зрительно и как это позволяет визуализировать данные эффективно

a.
Основы зрительного восприятия. Как устроено зрение

b.
Гештальт-принципы

c.
Преаттентивные атрибуты

d.
Цветовосприятие. Цветовые пространства

e.
Строительные блоки диаграмм — глифы и визуальные атрибуты (визуальные каналы)

f.
Неравномерность восприятия и влияние контекста

g.
Иерархии Маккинлея и Кливленда–Макгилла

h.
Презентация

i.
Тестирование
5
Основные виды диаграмм

a.
Классические виды диаграмм с точки зрения общей теории

b.
Основные каталоги диаграмм

c.
Специальные виды “квазивизуализации” (числа, таблицы, вафельные диаграммы)

d.
Дизайн таблиц. Общие вопросы

e.
Дизайн таблиц. Спарклайны

f.
Диаграммы для сравнения показателей (bullet, radar, parallel coordinates)

g.
Диаграммы для визуализации иерархичных данных (treemap, sunburst) Визуализация

h.
Визуализация геопозиционной информации

i.
Визуализация темпоральной информации

j.
Презентация

k.
Тестирование
6
Прикладные инструменты визуализации

a.
Инструменты для подбора цветовой палитры. Ручной подбор

b.
Инструменты для подбора цветовой палитры. Каталог ColorBrewer

c.
Инструменты для подбора цветов для людей с ограничениями цветовосприятия

d.
Инструменты для подбора цветовой палитры. Различные каталоги

e.
Общие паттерны и антипаттерны выбора и проектирования визуализаций

f.
Инструменты, встроенные в табличные редакторы

g.
Готовые интернет-решения

h.
Презентация

i.
Тестирование
7
От отдельных диаграмм к историям: инфопанели и презентации

a.
Интерактивные средства и связанные представления

b.
Построение инфопанелей в Yandex DataLens

c.
Построение и связывание графиков в Python на основе Pandas и Altair. Основы. Часть 1

d.
Построение и связывание графиков в Python на основе Pandas и Altair. Основы. Часть 2

e.
Построение графиков в Pandas и Altair. Дополнительные средства. Часть 1

f.
Построение графиков в Pandas и Altair. Дополнительные средства. Часть 2

g.
Презентации в браузере на основе reveal.js

h.
Создание презентаций на основе диаграмм. Общие практики

i.
Презентация

j.
Тестирование
8
Курсовой проект: создаём свою презентацию

a.
Презентационный проект. Поиск необходимых данных

b.
Презентационный проект. Размечаем данные

c.
Презентационный проект. Выбираем визуальные средства

d.
Презентационный проект. Воплощаем в реальность. Часть 1

e.
Презентационный проект. Воплощаем в реальность. Часть 2

f.
Заключение

g.
Тестирование

h.
Итоговое тестирование
Преподаватели