Навчання > Візуалізація даних (ДВВС)

Візуалізація даних (ДВВС)

Тип: На вибір студента

Кафедра: статистики

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
33Залік

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
390доцент Марець О. Р.

Опис курсу

Метою викладання дисципліни є формування у студентів знань про методологію візуального представлення даних, а також умінь і навичок їх застосування для розв’язання дослідницьких та управлінських проблем.

Практичні/лабораторні завдання включають один з трьох напрямів (за вибором студента):

  • опрацювання теоретичного матеріалу та представлення його за допомогою презентацій (PowerPoint, Canva, Crello);
  • підготовка даних та побудова візуалізацій в електронних таблицях (Excel, Google Таблиці);
  • підготовка даних та побудова візуалізацій за допомогою програмного забезпечення з відкритим кодом R.

Курс в соцмережах:

  • instagram.com/dataviz_lnu
  • https://www.facebook.com/datavizlnu

Завдання дисципліни:

– надання базових знань, що необхідні для коректного використання графічного методу для візуалізації закономірностей між кількісними та якісними даними;

– вивчення основ типографіки та кольорознавства та їх використання для візуального представлення даних;

– навчитись правильно трактувати статистичні таблиці та графіки та отримати знання для виявлення маніпулятивного представлення даних;

– вивчити основні принципи створення візуалізацій та використовувати їх на практиці.

Рекомендована література

Навчально-методичне забезпечення

  1. Навчально-методичне забезпечення міститься у системі електронного навчання на платформі MOODLE за посиланням: http://e-learning.lnu.edu.ua/course/view.php?id=365 (доступно для зареєстрованих слухачів)

Базова

  1. Матковський С.О. Теорія статистики: навч. посібник / С.О. Матковський, О.Р. Марець. – К.: Знання, 2010. – 534 с.
  2. Марець О.Р. Представлення статистичної інформації за допомогою графічного методу / О. Р. Марець, О. М. Вільчинська // International scientific journal. – 2015. – № 9.
  3. Марець О.Р. Графічний метод дослідження тенденцій показників домогосподарств України/ О. Р. Марець, О. М. Вільчинська // Науковий вісник Херсонського державного університету. – Випуск 14. Частина 3. 2015. – C. 165-168.
  4. Марець О. Р. Використання бібліотеки Ggplot2 для візуалізації даних. Нові джерела та методи поширення даних у статистиці: матеріали XVII Міжнародної науково-практичної конференції з нагоди Дня працівників статистики. Київ: «Інформаційно-аналітичне агентство», 2019. С. 92-95. URL: http://194.44.12.92:8080/xmlui/handle/123456789/4418
  5. Марець О.Р. Особливості застосування мови програмування R у візуалізації та аналітиці даних // Теорія і практика управління в умовах суспільних викликів і трансформацій : матеріали доповідей Всеукраїнської науково-практичної конференції (6 червня 2019 р.). – Львів : Львівський інститут МАУП, 2019.

Допоміжна

  1. Блог про інфографіку, візуалізацію даних та статистику. URL: https://textura.in.ua/posts/
  2. Вебінар «Інструменти для візуалізації даних: як ОГС якісно презентувати результати проектів». URL: https://youtu.be/EzHPqw3BfHY
  3. Броман К. Організація даних у таблицях. URL: https://texty.org.ua/archive-books/87136/karl-broman-orhanizatsija-danykh-u-tablytsjakh-87136/
  4. Онлайн-курс від Дзвенислави Новаківської Ефективні презентації. URL: http://gohigher.org/course-presentations
  5. Візуалізація. Відкритий посібник з відкритих даних. URL: https://socialdata.org.ua/manual5/
  6. DataViz Reference Guides. URL: https://coolinfographics.com/dataviz-guides
  7. Блог про візуалізацію даних [en]. URL: https://blog.datawrapper.de/colorguide/
  8. Many paths to learning data viz. February 12, 2019 By Cole Nussbaumer Knaflic [en]. URL: http://www.storytellingwithdata.com/blog/2019/2/12/many-paths-to-learning-data-viz

Навчальна програма

Завантажити навчальну програму

Силабус:

Завантажити силабус