Visualizzazione dell'Informazione Quantitativa (01QZNxx)
a.a. 2021/22
Orario
| Lunedì | 14.30 - 16.00 | Aula 19A |
| Giovedì | 16.00 - 19.00 | Aula 5D / 10D (3/3, 17/3, 7/4, 26/5) |
News
- La prima lezione si terrà il 28 Febbraio alle ore 14.30
- Tutto il material del corso è disponnibile sul folder Dropbox del corso
- Workspace slack per le interazioni: registrazione (richiede email del Politecnico)
- È disponibile la pagina del corso dello scorso a.a. che non dovrebbe variare molto
Lezioni
Le videolezioni saranno disponibili su una Play list YouTube.
Qui di seguito sono elencati i lucidi presentati a lezione.
Le slide su R in formato sorgent (Rmd) sono disponibili nel repo R Slides
Laboratori
Gli esercizi di laboratorio con le relative soluzioni:
- Laboratorio 10/3: Statistica descrittiva con fogli elettronici
- Laboratorio 24/3: Analisi critica e re-design
- Laboratorio 31/3: Basi per la programmazione in R
- Laboratorio 21/4: Tidyverse e basic plot
- Laboratorio 5/5: Grafici con ggplot
- Laboratorio 12/5: Uso avanzato di ggplot2
- Laboratorio 19/5: Interazione con Shiny
- Laboratorio 26/5: Shiny avanzato
- Laboratorio 9/6: Tema d'esame
Per accedere ai progetti dei laboratori dal terzo in avanti è necessario
utilizzare Git, seguendo le istruzioni presenti nel tutorial.
Esempi ed esercizi svolti
Esami
L'esame in remoto consiste di due parti che si basano su un caso di studio
costituito da una visualizzazione pubblica.
- La prima parte, svolta in modelità sincrona attraverso il sistema Respondus
ha la durata di 1 ora e prevede:
- Analisi del caso di studio (12 punti)
- Domande di teoria (3 punti)
- La seconda parte, svolta in modalità asincrona, senza controllo
ha una scadenza di circa 3/5 giorni e prevede:
- Sviluppo della visualizzazione con l'ambiente R (17 punti)
Le date dei prossimi appelli sono disponibili sul portale della didattica.
Sono disponibili i temi d'esame passati sul repository https://git-softeng.polito.it/viq/esami.git
Bibliografia
- Testi principali sulla visualizzazione
- Stephen Few, 2004. Show me the numbers. Analytics Press.
- Edward R. Tufte, 2001. The Visual Display of Quantitative Information - 2nd Edition. Graphics Press.
- Andy Kirk, 2016 Data Visualization - A Handbook for Data Driven Design, Sage Publications.
- Tamara Munzner, 2014 Visualization Analysis and Design CRC Press.
- Nathan Yau, 2011 Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics Wiley
- Stephanie Evergreen, 2013. Presenting Data Effectively: Communicating Your Findings for Maximum Impact, SAGE Publications.
- Alberto Cairo, 2012. The Functional Art: An introduction to information graphics and visualization, New Riders.
- William S. Cleveland, 1994, The Elements of Graphing Data, Hobart Press
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