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Anno Accademico 2017/18
01SCUIU
Visualization and visual analytics
Dottorato di ricerca in Ingegneria Informatica E Dei Sistemi - Torino
Docente Qualifica Settore Lez Es Lab Tut Anni incarico
Paravati Gianluca       20 0 0 0 1
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
*** N/A ***    
Presentazione
PERIODO: NOVEMBRE - DICEMBRE


Il corso ha l’obiettivo di fornire agli studenti un quadro aggiornato degli avanzamenti nel campo della visual analytics, partendo dai principi che influenzano la visualizzazione dell’informazione, per lo sviluppo di soluzioni informatiche che sfruttano interfacce intuitive per condurre analisi sui dati. Il corso introduce i concetti, le tecniche e gli strumenti utili nella progettazione di interfacce utente per la sintesi delle informazioni.

Questo corso fa parte di un percorso di approfondimento sul tema Data Science. Il percorso è composto da
- un corso introduttivo (Data Mining: Concepts and Algorithms), che introduce gli aspetti di base dell'analisi dei dati e costituisce un prerequisito culturale per i corsi successivi
- 5 corsi tematici, che approfondiscono temi specifici di Data Science, quali diverse tipologie di algoritmi o di dominio applicativo:

- Data Analytics for Science and Society
- Machine Learning for Pattern Recognition
- Mimetic Learning
- Text Mining and Analytics
- Visualization and Visual Analytics

This course aims at providing the latest advancements in the field of visual analytics, which integrates interactive visual interfaces and information visualization to facilitate analytical reasoning. The course introduces an overview about concepts, techniques and tools to design effective user interfaces to synthesize information and derive insights from data.

This course belongs to an educational path on Data Science. The path is composed by
- an introductory course (Data Mining: Concepts and Algorithms), covering data analytics fundamentals, which is a cultural prerequisite for the other courses
- 5 thematic courses dealing in depth with specific Data Science topics, such as different algorithm types or application domains:

- Data Analytics for Science and Society
- Machine Learning for Pattern Recognition
- Mimetic Learning
- Text Mining and Analytics
- Visualization and Visual Analytics
Programma
Course contents:
- Introduction to Visualization
- Information Visualization
- Applications (geo-spatial, social, medical, etc.)
- Dynamic Data and Animations
- Data Representation and Transformation
- Visual Analytics
- Visual Representation and Interaction Techniques
- Tools

calendario

- martedì 7/11/2017 dalle 09:00 alle 13:00
- giovedì 9/11/2017 dalle 13:30 alle 17:30
- venerdì 10/11/2017 dalle 9:00 alle 13:00
- mercoledì 15/11/2017 dalle 14:30 alle 18:30
- venerdì 17/11/2017 dalle 09:00 alle 13:00
Sala C del dipartimento di Automatica e Informatica
Orario delle lezioni
Statistiche superamento esami

Programma provvisorio per l'A.A.2017/18
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