d'enseignement
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 | With respect to the AA referring system defined for the Master in Data Science Engineering the course contributes to the development, mastery and assessment of the following skills : · DATA 1.2 · DATA 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5 · DATA 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5 · DATA 6.1, 6.2, 6.3 At the end of the course, students will be able to : · Understand perceptive and cognitive processes behind visualisation · Relate tasks and visualisation tools · Categorize data types · Analyze an existing visualisation · Design an appropriate visualization · Validate visualisations · Implement visualisation tools |
La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
· Data abstraction: types of data and of datasets
· Which visualisation for which task?
· Validating visualisations
· Display and ocular perception
· Visualisation channels (colour, size, shape, angle, ...)
· Tabular data: lists, matrices, tensors
· Spatial data: scalar, vector and tensor fields
· Networks and trees
· Link between machine learning and visualisation
· Reducing items and attributes: feature selection and dimensionality reduction
· Interactive visualisation
· Multiple views
· Advanced topics in visualisation
des acquis des étudiants
Oral Exam
en ligne
- Slides of the course, available on Moodle
- Slides of the course, available on Moodle
en charge
