---

Área de concentração: 55134 - Ciências de Computação e Matemática Computacional

Criação: 05/06/2025

Nº de créditos: 12

Carga horária:

Teórica Por semana	Prática Por semana	Estudos Por semana	Duração	Total
3	0	9	15 Semanas	180 Horas

Docentes responsáveis:

Jean Roberto Ponciano
João do Espírito Santo Batista Neto
Maria Cristina Ferreira de Oliveira

Objetivos:

O objetivo deste curso é fornecer aos alunos uma introdução às áreas de Visualização de Dados e Análise Visual de Dados, abordando principalmente técnicas de representação visual para análise de dados complexos e aplicações reais, tanto em ciência quanto nas mais diversas atividades profissionais . Pretende-se apresentar uma visão geral que reflita a situação atual da área, abordando o que é a visualização, seu papel na análise de dados e suas principais técnicas, bem como aplicações e exemplos práticos. Tarefas práticas de análise visual de dados serão estimuladas.

Justificativa:

Em todas as áreas que demandam análise de dados complexos, a Visualização desempenha um papel central, permitindo acesso do usuário aos vários estágios de interpretação e exploração de informações, bem como os resultados e a comunicação de tais análises. As aplicações variam muito e seu uso cabe na maioria das áreas de atividade humana.

Conteúdo:

Introdução: Visualização, Mineração Visual e Analítica Visual; aplicações em ciência e em atividades profissionais variadas (software, texto, imagem, redes, censos, medicina, biologia, etc.). Visualização em Ciência de Dados e `Big Data´. Problemas e desafios da visualização. Representações computacionais, tipos de dados, e interações em análise visual de dados. Técnicas de visualização básicas e sua classificação. Visualização de superfícies e volume; comparação. Visualização vetorial e tensorial. Técnicas de visualização de informação: pré-processamento de dados, projeções, grafos, ícones, hierárquicas, baseadas em pontos, baseadas em pixel, baseada em eixos e atributos. Dados de múltiplos tipos, atributos de imagens e de textos; sumarização visual; escalabilidade. Aplicações e novos avanços. Veículos de publicação, eventos, recursos em visualização; visualização na mídia.

Forma de avaliação:

Provas; trabalhos práticos; desenvolvimento de algoritmos e sua implementação. monografias e seminários

Observação:

Nenhuma.

Bibliografia:

Fundamentais:

Visualization Analysis and Design, T. Munzner, 1st. edition, 2014, A K Peters/CRC Press
Data Visualization: Principles and Practice, Second Edition, Alexandru C. Telea, 2015. A. K Peters.
Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications, Second Edition, 2nd Edition, Matthew O. Ward, Georges Grinstein, Daniel Keim, 2015, CRC Press.

Complementares:
Visual Thinking for Design, Colin Ware, 2013, Morgan Kaufmann
Now You See It: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis, Stephen Few, Analytics Press, 2009.
Information Visualization, 1. ed., Robert Spence, 2000 ACM Press.
The Visual Display of Quantitative Information,2nd ed., Edward R. Tufte, 2001, Graphics Pr.