Currículo

Analítica Visual 03241

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

Para obter sucesso nesta UC o aluno deverá ser capaz de: OA1. Conhecer os princípios fundamentais de visualização de dados para sistemas de business intelligence e de apoio à decisão. OA2. Desenhar dashboards para a tomada de decisão. OA3. Explorar novas técnicas para a visualização de big data analytics e text analytics. OA4. Saber comparar e criticar diferentes interfaces analíticas. OA5. Conhecer as boas práticas de Interação Homem-Máquina para o desenho de interfaces. OA6. Saber analisar e quantificar a usabilidade de interfaces.

Programa

Conteúdos programáticos (CP) articulados com os objetivos de aprendizagem. CP1. Visual Analytics e os sistemas de business intelligence e de apoio à decisão CP2. Boas práticas para o desenvolvimento de dashboards para apoio à decisão CP3. Desafios da visualização de dados para big data analytics e text analytics CP4. Enquadramento de conceitos-chave, heurísticas e taxonomias na área da Interação Homem-Máquina CP5. Confrontação das diretrizes teóricas com exemplos de boas práticas de design de interface em contexto analítico CP6. Parâmetros definidores e avaliadores da usabilidade e experiência do utilizador de interfaces em analítico.

Método de Avaliação

O processo de ensino-aprendizagem inclui quatro metodologias (ME): ME1: Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência. ME2: Experimentais, em laboratório, com exploração de diferentes ferramentas de visualização de informação. ME3: Participativa, para desenvolvimento de trabalho prático e discussão crítica de casos de estudo. ME4: Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas. | Avaliação contínua: com duas componentes: 1-Trabalho em grupo (60%). 2-Exercício individual (40%). Critérios de elegibilidade para a avaliação contínua: assiduidade às aulas mínima de 50%. Grupos de 2-3 elementos. Nota mínima de 10 valores em cada componente. Alternativamente o aluno pode ser avaliado por um exame final que vale 100% da nota.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Shneiderman, B. (1996). The eyes have it: a task by data type taxonomy for information visualizations. In Proceedings of the 1996 IEEE Symposium on Visual Languages (pp. 336-343). Rogers, Y., Sharp, H., & Preece, J. (2013). Interaction design: beyond human-computer interaction. 3rd edition. John Wiley & Sons. Keim, D., Andrienko, G., Fekete, J-D., Gorg, C., Kohlhammer, J., & Melaçon, G. (2008). Visual Analytics: Definition, Process and Challenges. Kerren et al. (Eds.): Information Visualization - Human-Centered Issues and Perspectives (pp.154-175). Springer, LNCS. Few, S. (2006). Information Dashboard Design – the effective visual communication of data. O’Reilly. Cardoso, C. (2011). Business Intelligence e Gestão de Performance, in António Nelson (ed.), Estratégia Organizacional: do mercado à ética (pp. 167-200). Lisboa, Portugal: Escolar Editora. :

Secundária

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 Caldeira, J. (2010). Dashboards – Comunicar eficazmente a informação de gestão. Edições Almedina. Caldeira, J. (2009). Monitorização da Performance Organizacional. Edições Almedina. :

Disciplinas de Execução

2018/2019 - 1º Semestre