PAM145 Analýza a vizualizace dat ve vzdělávání

Filozofická fakulta
podzim 2020
Rozsah
1/1/0. 4 kr. Ukončení: z.
Vyučující
Mgr. Bc. Libor Juhaňák, Ph.D. (přednášející)
doc. Mgr. Martin Sedláček, Ph.D. (přednášející)
doc. Mgr. Jiří Zounek, Ph.D. (cvičící)
Garance
doc. Mgr. Jiří Zounek, Ph.D.
Ústav pedagogických věd – Filozofická fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Bc. Libor Juhaňák, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav pedagogických věd – Filozofická fakulta
Rozvrh
Po 14:00–15:40 B2.33
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 15 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/15, pouze zareg.: 0/15, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/15
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Cílem předmětu je seznámit studenty s postupy exploratorní analýzy dat a jejich následné vizualizace. Po absolvování tohoto kurzu bude mít student základní přehled o různých možnostech analýzy dat. Bude umět pracovat s různými typy dat a provést jejich základní exploraci pomocí vhodně zvolené metody. Na základě provedené exploratorní analýzy bude schopen popsat data a jejich obecnou strukturu a navrhnout další postup v jejich analýze. Pomoci vhodně zvolené vizualizační techniky bude student schopen prezentovat data ve srozumitelné podobě.
Výstupy z učení
Po absolvování předmětu bude student schopen:
- Realizovat exploratorní analýzu dat a sepsat její postup a výsledky v podobě analytického reportu.
- Využívat několik analytických nástrojů k realizaci vhodné analýzy dat.
- Používat různé typy vizualizačních technik za účelem efektivní vizualizace dat.
Osnova
  • Obsah předmětu je rozčleněn do tří základních tematických celků:
  • 1) Základní seznámení s postupy exploratorní analýzy dat.
  • 2) Problematika vizualizace různých typů dat.
  • 3) Vybrané pokročilé metody exploratorní analýzy specifických typů dat.
Literatura
  • Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer International Publishing. ISBN 978-3-319-24275-0.
  • Wickham, H., Grolemund, G. (2016). R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. O'Reilly Media. ISBN 978-1-491-91039-9.
  • Tukey, J. W. (1977). Exploratory Data Analysis. Addison-Wesley. ISBN 0-201-07616-0.
Výukové metody
Frontální výuka, seminář, samostudium, projektová a skupinová práce.
Metody hodnocení
Zisk požadovaného počtu bodů za řešení praktických úkolů v online podpoře kurzu.
Informace učitele
Online podpora kurzu je dostupná v ELFu (elf.phil.muni.cz).
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2019, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.