PA055 Vizualizace komplexních dat

Fakulta informatiky
podzim 2012
Rozsah
1/1. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Ing. Matej Lexa, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. Ing. Václav Přenosil, CSc.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Rozvrh
St 18:00–19:50 B411
Předpoklady
Základní znalosti programování a zájem o R a Processing (skriptovací a programovací jazyky)
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 44 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Studenti se seznámí s komplexními typy dat v bioinformatice i jiných disciplínách, způsoby jejich vizualizace na praktických příkladech v jazyce R a Processing nebo z vědecké literatury.
Na konci kurzu dokáží:
vysvětlit základní principy a cíle vizualizace
připravit data pro vizualizaci
zhodnotit existující vizualizaci z hlediska vhodnosti zvolených prostředků
vytvořit vlastní statickou nebo interaktivní vizualizaci zvolených dat
Osnova
  • 1.Úvod do vizualizace dat
  • 2.Výpočtové prostředí R a jeho vizualizační nástroje
  • 3.Výpočtové prostředí Processing a jeho vizualizační nástroje
  • 4.Potřeba vizualizace a druhy dat v bioinformatice a systémové biologii
  • 5.Předzpracování dat (odhad a redukce dimenzí, PCA, shlukování, metriky pro výpočet podobnosti, vícerozměrné škálování)
  • 6.Přehled vizualizačních technik (souřadnicové grafy, histogramy, stromy a jiné grafy, mapy, hybridní vizualizace)
  • 7.Příklady vizualizace v bioinformatice, systémové biologii (genomy a proteomy, měření exprese, ontologie, signální a metabolické dráhy) a jiných disciplínách
Literatura
  • Handbook of data visualization. Edited by Chun-houh Chen - Wolfgang Härdle - Antony Unwin. Berlin: Springer, 2008, xiii, 936. ISBN 9783540330370. info
  • SARKAR, Deepayan. Lattice : multivariate data visualization with R. New York: Springer, 2008, xvii, 265. ISBN 9780387759685. info
  • FRY, Ben. Visualizing data. Beijing: O'Reilly, 2008, xiii, 366. ISBN 9780596514556. info
Výukové metody
přednášky, cvičení, krátké studentské prezentace
Metody hodnocení
hodnocené úkoly, skupinový projekt a písemná zkouška
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022.